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Les auteurs proposent un cadre rigoureux étendant les opérateurs neuronaux aux fonctions hors distribution en exploitant les espaces de Hilbert à noyau reproduisant pour garantir la précision des valeurs et des dérivées, méthode validée par la résolution d'équations aux dérivées partielles elliptiques sur des variétés.
Cet article propose un cadre d'optimisation stochastique non convexe qui combine des étapes de gradient et de courbure négative avec des mécanismes adaptatifs pour garantir, avec une haute probabilité, la convergence vers des points stationnaires du second ordre tout en établissant des bornes de complexité qui s'alignent sur les taux déterministes malgré le bruit des oracles.
Cet article propose une méthode d'approximation localement implémentable pour les filtres de sécurité basés sur les fonctions de barrière de contrôle dans les systèmes dynamiques en réseau, en utilisant une conception à deux échelles de temps pour éliminer les besoins de coordination tout en quantifiant les compromis entre la dégradation de la sécurité et l'implémentation locale.
Cet article caractérise explicitement l'indice de Gittins, qui définit une stratégie optimale, pour des bandits manchots continus à bras multiples soumis à des temps d'intervention aléatoires, en particulier lorsque les bras suivent des processus de Lévy ou des diffusions.
Cet article formalise l'apprentissage de la communication dans les environnements partiellement observables en utilisant la théorie des structures d'information pour identifier des cas quasi-classiques traitables et proposer des algorithmes d'apprentissage et de planification avec des complexités garanties.
Cet article propose un cadre d'optimisation unifié pour la planification de la production de systèmes de conversion d'énergie renouvelable en hydrogène hors réseau à grande échelle, coordonnant des électrolyseurs hétérogènes et d'autres ressources pour maximiser la production d'hydrogène tout en garantissant la sécurité fréquentielle du réseau.
Cet article propose un cadre mathématique tractable et bien défini pour évaluer l'impact à long terme de processus à mémoire longue, tels que les blooms d'algues benthiques, en résolvant un système infini-dimensionnel de Hamilton-Jacobi-Bellman et en validant l'approche par des données expérimentales.
Cet article propose un cadre d'apprentissage alternatif, nommé ALTERNATING-MARL, pour les jeux coopératifs à grand nombre d'agents sous contraintes de communication, démontrant sa convergence vers une équation de Nash approchée avec une complexité d'échantillonnage réduite grâce à une subsampling de champ moyen.
Cet article propose une méthode de différence de fonctions convexes successives, basée sur l'enveloppe de Moreau et la méthode de pénalisation progressive, pour résoudre une classe de programmes stochastiques coniques non convexes et non lisses à deux étapes, en démontrant sa convergence et en illustrant son efficacité sur une extension du modèle de Markowitz.
Cet article propose un cadre de super-résolution aveugle « plug-and-play » basé sur une méthode de bloc-coordonnées hétérogène pour améliorer la qualité des images IRM cérébrales cliniques à 1,5 T et faciliter le diagnostic de la sclérose en plaques, même lorsque le modèle de dégradation est inconnu.
Cet article présente une nouvelle approche de filtrage de Kalman par ensemble qui intègre la localisation de manière intrinsèque en approximant la densité de probabilité d'analyse par un produit de marginales via l'optimisation variationnelle bayésienne, éliminant ainsi le besoin de techniques de localisation ad hoc et de réglage manuel tout en offrant des performances comparables aux méthodes classiques.
Cet article propose une méthode de région de confiance implicite-explicite, basée sur la transformée de Fourier rapide, pour calculer efficacement des points stationnaires d'ordre deux des modèles de Landau, permettant ainsi d'échapper aux points selle et d'identifier de nouvelles phases stables comme la phase FDDD.
Cet article propose une méthode pour identifier des réseaux acycliques non linéaires en temps continu à partir de conditions initiales non nulles et d'excitations complètes, en démontrant que la mesure de tous les nœuds puits est nécessaire et suffisante pour reconstruire la topologie et les fonctions dynamiques des arêtes.
Cet article propose une reformulation adaptative d'un indicateur de convergence basé sur les conditions KKT, utilisant une normalisation par quantile pour améliorer la robustesse face aux distributions hétérogènes des résidus de stationnarité dans l'optimisation multi-objectif sans nécessiter de référence externe.
Cet article examine l'impact relatif des politiques de réapprovisionnement et des algorithmes de fulfillment en temps réel sur la performance globale d'un système de commande en ligne, démontrant théoriquement la stabilité du regret sur des cycles longs et proposant un nouvel algorithme prévisionnel qui surpasse les approches myopes.
Cet article présente et analyse une méthode de gradient riemannien avec momentum, dont la complexité est prouvée et qui démontre, par des expériences numériques, des performances compétitives et souvent supérieures aux solveurs d'état de l'art.
Cet article étudie les flots de gradient de Wasserstein d'énergies semi-discrètes, pertinentes pour l'urbanisme et la quantification uniforme, en démontrant la convergence du schéma JKO vers un système couplé d'EDP et d'EDO singulières et en analysant leurs propriétés qualitatives ainsi que leur comportement via des simulations numériques.
Cet article présente une analyse de stabilité de Lyapunov complète et une implémentation numérique d'un modèle de dérive-diffusion stochastique pour l'optimisation vectorielle, démontrant son efficacité comme alternative mathématiquement rigoureuse aux heuristiques évolutionnaires, particulièrement dans les espaces de grande dimension sous contraintes budgétaires.
Cet article établit un théorème de Lyapunov réciproque pour la bornitude des ensembles de commandabilité d'une large classe de systèmes de contrôle infinis à flux lipschitzien, démontrant que cette propriété s'applique à de nombreuses équations d'évolution semi-linéaires et permettant, pour les équations différentielles ordinaires, d'obtenir un résultat de complétude vers l'avenir sans restriction préalable sur l'amplitude des entrées.
Cet article démontre que, contrairement au cas où la charge diffuse satisfait le principe de la valeur temporelle de l'argent, il existe des processus de décision markoviens à horizon infini et espaces finis qui ne possèdent aucune stratégie optimale, ni pure ni randomisée, lorsque la charge d'agrégation est choisie de manière adéquate.