Negative Curvature Methods with High-Probability Complexity Guarantees for Stochastic Nonconvex Optimization

Diese Arbeit entwickelt ein negatives Krümmungsverfahren für stochastische nichtkonvexe Optimierungsprobleme, das unter Verwendung von probabilistischen Orakeln eine Zwei-Schritt-Strategie mit adaptiven Schrittweiten und einem Early-Stopping-Mechanismus einführt, um mit hoher Wahrscheinlichkeit Konvergenzgarantien für zweite Ordnungsstationaritätspunkte zu erreichen.

Albert S. Berahas, Raghu Bollapragada, Wanping Dong2026-03-05🔢 math

On non-uniqueness of mild solutions and stationary singular solutions to the Navier-Stokes equations

Die Autoren widerlegen die bedingte Eindeutigkeit schwacher Lösungen der Navier-Stokes-Gleichungen in Besov-Räumen mit negativem Regularitätsindex durch die Konstruktion stationärer singulärer Lösungen mittels konvexer Integration und etablieren gleichzeitig die Eindeutigkeit in einem kritischen Endpunktraum sowie entsprechende Ergebnisse für fraktionale Gleichungen.

Alexey Cheskidov, Hedong Hou2026-03-05🔢 math