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Este trabajo presenta un marco riguroso que extiende los operadores neuronales para manejar funciones fuera de la distribución mediante aproximaciones de kernels y espacios de Hilbert de núcleo reproductor, permitiendo la captura precisa de valores y derivadas, lo cual se valida empíricamente en la resolución de ecuaciones diferenciales parciales elípticas en variedades.
Este artículo presenta un marco de dos pasos para la optimización estocástica no convexa que combina pasos de gradiente y de curvatura negativa con mecanismos adaptativos, logrando garantías de complejidad de iteración con alta probabilidad para alcanzar puntos estacionarios de segundo orden mientras se cuantifica la influencia del ruido de los oráculos.
Este artículo propone un enfoque de diseño de dos escalas temporales para implementar filtros de seguridad basados en funciones de barrera de control (CBF) de manera local en sistemas de red, eliminando la necesidad de coordinación global y cuantificando las compensaciones entre la garantía de seguridad y la viabilidad de implementación local.
Este artículo caracteriza explícitamente el índice de Gittins para estrategias óptimas en problemas de bandidos multi-brazo de tiempo continuo con intervenciones aleatorias, proporcionando fórmulas específicas para procesos de Lévy y experimentando numéricamente con sus resultados.
Este artículo formaliza el aprendizaje para comunicarse en entornos parcialmente observables mediante estructuras de información cuasi-clásicas, demostrando su intratabilidad computacional general y proponiendo algoritmos de planificación y aprendizaje con complejidad cuasi-polinomial para casos que preservan dicha estructura tras el intercambio de información.
Este trabajo presenta un marco de co-optimización unificado para la programación de producción de sistemas de hidrógeno renovable fuera de la red que coordina electrolizadores heterogéneos, garantizando la seguridad de frecuencia mediante restricciones de respuesta transitoria y maximizando la producción de hidrógeno mientras reduce la dependencia de reservas convencionales.
Este artículo propone un marco matemático tratable y bien definido para evaluar el impacto ambiental a largo plazo de procesos de memoria larga, como las floraciones de algas bentónicas, mediante la resolución de un sistema de Hamilton-Jacobi-Bellman de dimensión infinita que incorpora incertidumbre del modelo y descuentos no exponenciales.
Este artículo propone un marco de aprendizaje alterno para juegos cooperativos de múltiples agentes bajo restricciones de comunicación, demostrando que converge a un equilibrio de Nash aproximado con una complejidad muestral reducida al subsamplear el estado de los agentes mediante un enfoque de campo medio.
Este artículo propone un método sucesivo de diferencia de convexas basado en la envolvente de Moreau y el método de penalización progresiva para resolver una clase de programas cónicos estocásticos de dos etapas no convexos y no suaves, demostrando su convergencia y aplicabilidad mediante una extensión del modelo de media-varianza de Markowitz.
Los autores proponen un marco de super-resolución ciega basado en una estrategia Plug-and-Play para mejorar la calidad de las imágenes de resonancia magnética cerebral de 1.5 T en pacientes con esclerosis múltiple, permitiendo la estimación conjunta de la imagen de alta resolución y el núcleo de desenfoque para facilitar el diagnóstico clínico.
Este trabajo presenta un nuevo enfoque de filtrado de Kalman por conjuntos que elimina la necesidad de técnicas de localización ad hoc al localizar inherentemente la función de densidad de probabilidad del análisis mediante optimización bayesiana variacional, logrando una precisión y carga computacional comparables a los métodos tradicionales ya calibrados.
Este trabajo propone un método de región de confianza implícito-explícito que aprovecha la estructura del Hessiano y la transformada rápida de Fourier para calcular eficientemente puntos estacionarios de segundo orden en modelos de Landau, logrando escapar de puntos de silla y descubrir nuevas fases estables, como la región FDDD, superando a los esquemas de primer orden existentes.
Este artículo propone un método para identificar redes acíclicas no lineales en tiempo continuo excitando todos los nodos y midiendo los sumideros, demostrando que es necesario y suficiente para reconstruir la topología y las funciones dinámicas de los bordes, incluso partiendo de condiciones iniciales no nulas.
Este artículo propone un indicador de convergencia adaptativo basado en las condiciones KKT y la normalización cuantil para evaluar el comportamiento de algoritmos de optimización multiobjetivo sin depender de conjuntos de referencia externos, mejorando así la robustez frente a distribuciones heterogéneas de residuos de estacionariedad.
Este artículo investiga la interacción entre las políticas de reposición de inventario y los algoritmos de cumplimiento de pedidos en línea, demostrando teóricamente la estabilidad del arrepentimiento en ciclos largos y desarrollando un marco cuantitativo para determinar cuándo la optimización de la reposición o del cumplimiento tiene un mayor impacto en la rentabilidad, todo ello respaldado por un nuevo algoritmo de anticipación que supera a las bases miópicas.
Este artículo presenta y analiza un método de gradiente con momento para la optimización en variedades riemannianas, demostrando teóricamente su complejidad de y validando su superioridad competitiva frente a solvers de vanguardia mediante experimentos numéricos.
Este artículo estudia los flujos de gradiente de Wasserstein de energías semi-discretas, aplicados a la planificación urbana y la cuantización uniforme, demostrando la convergencia del esquema JKO hacia un sistema acoplado de una EDP parabólica y una EDO, analizando sus propiedades cualitativas y validando fenómenos como la cristalización dinámica mediante simulaciones numéricas.
Este artículo presenta un modelo de optimización vectorial estocástica basado en ecuaciones diferenciales estocásticas, que incluye un análisis teórico de estabilidad de Lyapunov, una implementación en el framework pymoo y una evaluación empírica que demuestra su viabilidad como alternativa analíticamente tratable en problemas de alta dimensión con presupuestos de evaluación limitados.
Este artículo demuestra un teorema de Lyapunov inverso para la acotación de los conjuntos de alcanzabilidad en sistemas de dimensión infinita con flujo Lipschitziano, aplicable a muchas ecuaciones de evolución semilineales y que, para ecuaciones diferenciales ordinarias, garantiza la completitud hacia adelante sin restricciones previas sobre la magnitud de las entradas.
Este artículo demuestra que, en procesos de decisión de Markov de horizonte infinito evaluados mediante una carga difusa, no siempre existe una estrategia óptima (ni pura ni aleatorizada) si no se asume el principio del valor temporal del dinero, refutando así la posibilidad de optimalidad general mediante un contraejemplo.