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Cet article établit des conditions suffisantes garantissant l'existence des arcs les plus longs pour certaines structures sous-Lorentziennes de contact tridimensionnelles invariantes à gauche sur des groupes de Lie résolubles et sur le revêtement universel de SL(2, R).
Ce papier présente MARIGOLD, un cadre algorithmique unifié qui accélère l'équilibrage des gradients en apprentissage multi-tâches en modélisant le problème comme une optimisation bi-niveau résolue efficacement par une méthode d'ordre zéro, surmontant ainsi les limitations de coût computationnel des méthodes existantes comme MGDA.
Cet article propose un algorithme de suivi prédictif sans modèle basé sur le lemme fondamental de Willems pour les systèmes non linéaires admettant une embedding linéaire de Koopman, démontrant que la régie dynamique de cette approche décroît exponentiellement avec l'horizon de prédiction.
Cet article établit la résolubilité en boucle ouverte et fournit une représentation en boucle fermée du point de selle pour un jeu différentiel linéaire-quadratique stochastique à somme nulle avec contraintes coniques, sauts et coefficients aléatoires, en dérivant de nouvelles équations de Riccati stochastiques étendues multidimensionnelles indéfinies.
Ce travail établit des garanties à échantillon fini pour l'apprentissage de représentations d'état pilotées par le coût dans le cadre du contrôle LQG infini, en comparant deux approches de modélisation dynamique latente, dont l'une inspirée de MuZero, tout en prouvant la persistance de l'excitation pour un nouveau processus stochastique.
Cet article propose une méthode de commande par retour de sortie pour les systèmes LPV à retards d'entrée variables, fondée sur le cadre des contraintes quadratiques intégrales (IQC) et des fonctions de Lyapunov dépendantes des paramètres, qui permet d'obtenir des conditions de synthèse convexes et moins conservatrices grâce à une structure de contrôleur à mémoire exacte.
Cet article propose une approche basée sur des modèles pour isoler et décomposer les effets de consommation énergétique spécifiques aux algorithmes de contrôle intelligent dans les bâtiments chauffés par réseau, en utilisant des données réelles sur dix ans pour surmonter les limites des méthodes de suivi traditionnelles.
Cet article établit l'existence, l'unicité et le comportement asymptotique précis à la frontière des solutions explosives d'une équation elliptique semi-linéaire avec des termes dépendant du gradient et des poids singuliers, tout en démontrant la convexité stricte de ces solutions et en les identifiant comme des fonctions de valeur d'un problème de contrôle stochastique optimal.
Cet article propose FedCEF, un nouvel algorithme de fédéré pour l'optimisation composite non convexe qui combine une mise à jour proximale découplée, un mécanisme de rétroaction d'erreur et une stratégie de reconstruction descendante pour garantir une convergence robuste et une efficacité communicationnelle élevée, même avec des données hétérogènes et une compression agressive.
Cet article propose l'algorithme HSM-ADMM, une méthode stochastique distribuée pour l'optimisation composite non convexe qui utilise une stratégie de pas adaptatif spécifique à chaque nœud et un estimateur de momentum pour atteindre une complexité optimale de tout en découplant la stabilité des propriétés globales du réseau et en réduisant la bande passante de communication.
Cette étude évalue les capacités de différents grands modèles de langage, notamment la série Llama-3 et ChatGPT, à résoudre des problèmes d'optimisation discrète à grande échelle via des jeux de données variés, révélant que si les modèles plus puissants obtiennent de meilleurs résultats, la technique de raisonnement par étapes (CoT) n'est pas systématiquement efficace et que des données désordonnées peuvent paradoxalement améliorer les performances sur des problèmes simples malgré une instabilité accrue.
Cet article propose un contrôleur par retour de sortie saturé qui assure la stabilisation de systèmes monotones, y compris port-Hamiltoniens et de dimension infinie, sous des contraintes d'entrée, à condition que le contrôle d'équilibre désiré se situe à l'intérieur de l'ensemble des contraintes.
Cet article présente une analyse théorique et numérique démontrant la faible évolutivité de la méthode de Schwarz parallèle en temps pour les problèmes de contrôle optimal paraboliques, en établissant de nouvelles bornes de convergence et en validant leur efficacité pour les simulations à grande échelle sur des architectures de calcul haute performance.
Cet article établit l'existence et l'unicité d'une solution de viscosité contrainte pour l'équation de Hamilton-Jacobi-Bellman dans le cadre de modèles d'agents hétérogènes en temps continu avec utilité récursive et préférence pour la résolution tardive de l'incertitude, tout en démontrant l'existence de solutions au système d'jeux à champ moyen et en discutant de leurs caractéristiques qualitatives.
Cet article propose des conditions suffisantes globales et locales, formulées sous forme d'inégalités matricielles linéaires (LMI), pour concevoir des lois de commande distribuées assurant la régulation de sortie coopérative robuste de systèmes multi-agents hétérogènes discrets incertains.
Cet article propose une généralisation du problème de zonage du micro-transit avec un budget global, résolu efficacement grâce à un cadre de génération de colonnes et des heuristiques de pricing, permettant d'obtenir des solutions de meilleure qualité et plus évolutives pour les villes américaines.
Les auteurs proposent un cadre novateur d'apprentissage par transfert basé sur une optimisation bi-niveau, combinant un extracteur de caractéristiques universel et un adaptateur spécifique à la tâche, pour réaliser une reconstruction d'images de haute qualité, notamment en IRM sous-échantillonnée, malgré un manque de données d'entraînement en exploitant des sources hétérogènes et multi-domaines.
Cet article propose un protocole de distribution basé sur l'optimisation convexe permettant aux gestionnaires de portefeuille d'un même fonds de réduire les coûts de transaction en ajustant itérativement leurs ordres sans révéler leurs stratégies ni échanger leurs listes de trades, tout en convergeant vers une solution optimale collective.
Cet article présente le cadre géométrique de la Manipulabilité Aérodynamique Sensible à la Traînée (DAAM), qui intègre les limites de couple moteur et la traînée aérodynamique pour optimiser l'allocation de contrôle dans les multirotors redondants tout en garantissant l'invariance aux échelles de coordonnées et en caractérisant mathématiquement les discontinuités globales induites par les limites physiques des actionneurs.
Cet article résout le problème d'horizon fini d'un agent économique optimisant sa consommation, son investissement et ses décisions de changement d'emploi avec des coûts variables dans le temps, en établissant l'existence, l'unicité et la régularité des frontières libres d'un problème d'obstacles doubles parabolique associé.