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El artículo presenta un marco basado en la continuación numérica para revelar que las soluciones óptimas aparentemente aisladas del problema de encuentro de dos impulsos entre órbitas elípticas forman familias continuas conectadas, permitiendo así un mapa global del paisaje de soluciones que clarifica su robustez y identifica transferencias cercanas al óptimo.
Este trabajo presenta un enfoque basado en hipercubos híbridos para calcular conjuntos de alcanzabilidad exactos hacia adelante y hacia atrás en redes neuronales recurrentes de lazo cerrado con activación ReLU, ofreciendo un esquema de relajación ajustable que equilibra la complejidad computacional con la precisión y permite certificar la seguridad del sistema.
Este artículo presenta un método numérico de integración geométrica basado en integrales de Cayley sin conmutadores que, al reformular el algoritmo de Krotov, preserva la unitariedad y la simetría en problemas de control óptimo cuántico, logrando una mayor eficiencia computacional y estabilidad en comparación con los propagadores exponenciales tradicionales.
Este artículo presenta una implementación optimizada en C++ del algoritmo QPALM-OCP que explota la paralelización y vectorización de las etapas independientes de los problemas de control óptimo, demostrando mediante benchmarks mejoras significativas frente al método QPALM original.
Este artículo presenta un enfoque basado en la ecuación eikonal para calcular trayectorias de vuelo libre globalmente óptimas que minimizan el consumo de combustible y las emisiones, utilizando estimaciones de error de elementos finitos para construir regiones de confianza alrededor de los lugares de corte y garantizar la unicidad de la solución.
Este artículo presenta un enfoque constructivo basado en la dualidad de Fenchel-Rockafellar para generalizar el lema de Farkas sin requerir que la imagen del cono sea cerrada, estableciendo condiciones necesarias y suficientes para la pertenencia de un vector a dicha imagen o a su clausura bajo la hipótesis más débil de que el cono esté generado por un conjunto convexo cerrado y acotado.
Este artículo presenta un modelo de programación matemática con restricciones de equilibrio (MPEC) para evaluar el diseño de tarifas específicas para la recarga de vehículos eléctricos, demostrando que la submedición con tarifas volumétricas puras puede generar ahorros anuales significativos y optimizar la recuperación de costos de la red sin necesidad de refuerzos costosos.
Este artículo demuestra que el método de dirección alternada de multiplicadores (ADMM) converge y alcanza una tasa de convergencia lineal al aplicarse a problemas de optimización no convexos con restricciones cuadráticas multi-lineales, validando estos resultados teóricos mediante ejemplos en locomoción robótica.
Este artículo presenta un algoritmo recursivo de identificación que, mediante una novedosa cuantización que integra datos históricos y actuales, logra asintóticamente la cota de Cramér-Rao de los datos originales bajo comunicaciones de un solo bit, superando las pérdidas de información de métodos existentes y reduciendo el error cuadrático medio en al menos un 36%.
Este artículo establece un marco de estabilidad algorítmica promedio para el descenso de gradiente estocástico precondicionado multipaso, demostrando cómo la elección del precondicionador afecta la dimensión efectiva y el riesgo de generalización, y proporcionando límites superiores e inferiores coincidentes que vinculan la curvatura del riesgo poblacional con la geometría del ruido.
Este trabajo presenta algoritmos deterministas novedosos basados en una extensión multilinear ampliada que mejoran las mejores relaciones de aproximación conocidas para la maximización de funciones submodulares no monótonas bajo restricciones de matroide y mochila, alcanzando ratios de y respectivamente.
Este artículo analiza las discretizaciones robustas frente al gradiente para la simulación y el control óptimo de flujos no lineales incompresibles, comparando diferentes formulaciones del problema de Navier-Stokes y examinando cómo la elección de la formulación afecta las ecuaciones adjuntas necesarias para calcular el gradiente.
Este artículo establece condiciones explícitas para la buena postura de sistemas de control en la frontera y aplica estos resultados para garantizar la estabilidad entrada-estado de ecuaciones de calor acopladas con perturbaciones y retardos en la frontera.
Este artículo extiende el marco de recocido simulado controlado a las dinámicas de gradiente de enjambre, demostrando que al superponer un campo de velocidad adecuado sobre estas dinámicas difusivas, se puede forzar la ley marginal del proceso a seguir una curva de recocido arbitraria, logrando así la convergencia hacia los minimizadores globales con tasas teóricamente arbitrarias.
El artículo presenta un marco unificado basado en funciones recursivas para describir y optimizar múltiples extensiones del problema de programación de flujos de trabajo, demostrando su aplicabilidad mediante ejemplos específicos y un algoritmo de ramificación y acotación.
Este artículo presenta un marco de caminatas aleatorias de máxima entropía sobre hipergrafos dirigidos que modela mecanismos de interacción de difusión y fusión mediante proyecciones de divergencia Kullback-Leibler e iteraciones tipo Sinkhorn-Schrödinger para inferir kernels de transición óptimos.
Este artículo demuestra la convergencia asintótica del algoritmo de Frank-Wolfe para desigualdades variacionales monótonas mediante un análisis de interpolación en tiempo continuo, probando así la conjetura de Hammond sobre la convergencia del juego ficticio generalizado.
Este trabajo extiende el algoritmo de reducción de dimensión DRCR para incluir simetrías de reflexión y variables enteras en programas lineales mixtos, demostrando mediante experimentos computacionales que esta mejora reduce eficazmente los tiempos de resolución en el solucionador SCIP.
Este artículo presenta la primera caracterización exacta de equilibrios en juegos LQG continuos de jugadores finitos con señales endógenas, resolviendo la jerarquía infinita de creencias mediante un proceso determinista de Volterra que cuantifica el valor estratégico de manipular las expectativas de los oponentes.
Este artículo propone un método de descomposición de operadores que combina iteración de políticas y aprendizaje automático para resolver ecuaciones de Hamilton-Jacobi de segundo orden, estableciendo tasas de convergencia para el error y demostrando resultados numéricos estables y precisos.