2052 पेपर
यह शोध पत्र क्वालहीम और सोंटाग द्वारा एसिम्प्टोटिकली स्टेबल इक्विलिब्रिया के लिए दिए गए हालिया सामान्यीकृत ग्लोबल हार्टमैन-ग्रोबमैन प्रमेय को संभवतः विच्छिन्न (डिस्कंटीन्यूअस) वेक्टर फील्ड्स के एक व्यापक वर्ग तक विस्तारित करता है जो एसिम्प्टोटिकली स्टेबल सेमीफ्लो उत्पन्न करते हैं, जिसमें हाइपरबोलिसिटी की आवश्यकता के बिना लयापुनोव फलनों के टोपोलॉजिकल गुणों का उपयोग किया गया है।
यह शोध पत्र भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क (PINNs) का उपयोग करते हुए एक हाइब्रिड दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है ताकि न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर में भौतिक नियमों को समाहित करके, डेटा हेरफेर हमलों से जुड़े परिदृश्यों सहित, सामान्य और दोषपूर्ण दोनों स्थितियों के तहत पावर सिस्टम स्टेट एस्टिमेशन की सटीकता और मजबूती को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जा सके।
यह शोध पत्र TL-MAPPO का प्रस्ताव करता है, जो एक सुरक्षा-संवर्धित मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण ढांचा है जो वर्चुअल पावर प्लांट्स को सीमित नेटवर्क दृश्यता के तहत ईवी चार्जिंग स्टेशनों को समन्वित करने में सक्षम बनाता है, जो ट्रांसफार्मर-आधारित टेम्पोरल मॉडलिंग और लैग्रेंजियन बाधा प्रवर्तन के माध्यम से वोल्टेज उल्लंघन और परिचालन लागत में महत्वपूर्ण कमी प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र आंशिक समाकल समीकरण (PIE) ढांचे और लयापुनोव सिद्धांत का लाभ उठाते हुए, आवेग-से-शिखर (I2P) इष्टतम अवस्था-फीडबैक नियंत्रण को ODEs से रैखिक PDEs तक विस्तारित करता है, जिससे इस समस्या को सिद्ध सीमाओं और एक रचनात्मक नियंत्रण डिजाइन पद्धति के साथ एक उत्तल अनुकूलन (convex optimization) के रूप में तैयार किया गया है।
यह शोध पत्र एक सुलभ नियंत्रण ढांचे (tractable control framework) को प्रस्तुत करता है जो प्राथमिक लक्ष्य की ओर बढ़ने के लिए कॉम्बिनेटोरियल स्थिरीकरण (combinatorial stabilization) और रीच-अवॉयड (reach-avoid) आवश्यकताओं को लागू करता है, साथ ही में से कम से कम वैकल्पिक स्थलों की ओर मुड़ने की क्षमता की गारंटी देता है, जिसमें कॉम्बिनेटोरियल विस्फोट को रोकने और सुरक्षित वास्तविक समय स्विचिंग को सक्षम करने के लिए केवल बाधाओं वाले अनुकूलन-आधारित फिल्टरों का उपयोग किया गया है।
यह शोध पत्र इष्टतम कलमन प्रेडिक्टर्स (optimal Kalman predictors) के साथ उनके संबंध को स्थापित करके, स्टैकेलबर्ग गेम फ्रेमवर्क (Stackelberg game framework) के माध्यम से सैद्धांतिक त्रुटि सीमाओं को व्युत्पन्न करके, और यह प्रदर्शित करके कि स्थानीय रैखिकता (local linearity) का लाभ उठाने वाले मॉडल-मुक्त हमले ग्रेडिएंट-आधारित विधियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं, टाइम-सीरीज फोरकास्टिंग के लिए डीप स्टेट स्पेस मॉडल्स की एडवर्सरियल रोबस्टनेस (adversarial robustness) का विश्लेषण करता है।
यह शोध पत्र एक न्यूरल ऑपरेटर फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो कार्य विवरणों से इष्टतम नियंत्रण नीतियों (optimal control policies) तक मैपिंग सीखता है, जो अनदेखे कार्यों के लिए उत्कृष्ट सामान्यीकरण प्रदर्शित करता है और संरचित फाइन-ट्यूनिंग एवं मेटा-लर्निंग रणनीतियों के माध्यम से कुशल, लचीला अनुकूलन सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र ली समूहों (Lie groups) पर एक ज्यामितीय ढांचे को प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि सेंसर हमले केवल परिचालन स्थितियों (operating conditions) के पार स्थानांतरित होते हैं और यदि वे नाममात्र की गतिशीलता (nominal dynamics) के साथ कम्यूट (commute) करते हैं तो गुप्त रहते हैं, जबकि गैर-कम्यूटिंग घटक सिस्टम के एडजॉइंट एक्शन (Adjoint action) द्वारा प्रवर्धित हो जाते हैं, जिससे वे जटिल युद्धाभ्यास के दौरान पता लगाने योग्य बन जाते हैं।
यह शोध पत्र उन स्थितियों को स्थापित और भौतिक रूप से व्याख्यायित करता है जिनके अंतर्गत लीनियर क्वाड्रेटिक रेगुलेटर्स पूरी तरह से विकेंद्रीकृत इष्टतम नियंत्रण नीतियों को स्वीकार करते हैं, जिसमें अधिक जटिल प्रणालियों के लिए लक्षण वर्णन प्राप्त करने हेतु सरल मामलों का उपयोग किया गया है।
यह शोधपत्र एक डेटा-संचालित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो समय-श्रृंखला डेटा से होमोजेनियस पॉलिनोमियल डायनेमिकल सिस्टम्स को कुशलतापूर्वक पहचानने के लिए लो-रैंक टेंसर डिकंपोजिशन का लाभ उठाता है, जिससे सीधे कॉम्पैक्ट फैक्टर स्ट्रक्चर को सीखकर आयामीता के अभिशाप (कर्स ऑफ डायमेंशनैलिटी) को दूर किया जा सके और साथ ही सटीकता एवं शोर (नॉइज़) के विरुद्ध मजबूती सुनिश्चित की जा सके।