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2052 पेपर

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Safety-Critical Control via Recurrent Tracking Functions

यह शोध पत्र उच्च-क्रम गैररेखीय प्रणालियों (high-order nonlinear systems) के लिए एक सुरक्षा-महत्वपूर्ण नियंत्रण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो रिकरेंट ट्रैकिंग फंक्शन्स (Recurrent Tracking Functions - RTFs) को पेश करके पारंपरिक मोनोटोनिक ट्रैकिंग फंक्शन्स की सीमाओं को दूर करता है, जो निरंतर त्रुटि क्षय (continuous error decay) के बजाय परिमित-समय पुनरावृत्ति (finite-time recurrence) के माध्यम से सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए रिकरेंट कंट्रोल बैरियर फंक्शन्स (Recurrent Control Barrier Functions - RCBFs) के निर्माण को सक्षम बनाता है।

Jixian Liu, Enrique Mallada2026-04-06
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A Comparative Analysis of the CERN ATLAS ITk MOPS Readout: A Feasibility Study on Production and Development Setups

यह शोध पत्र एक व्यापक टेस्टबेड और सत्यापन पद्धति को रेखांकित करता है जिसे एक प्रारंभिक रास्पबेरी पाई-आधारित MOPS-Hub मॉक-अप के विरुद्ध अंतिम उत्पादन FPGA-आधारित MOPS-Hub के प्रदर्शन का मूल्यांकन और तुलना करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि अंतिम उत्पाद ATLAS ITk डिटेक्टर कंट्रोल सिस्टम के लिए कड़े विलंबता (latency), जिटर (jitter) और डेटा अखंडता की आवश्यकताओं को पूरा करता है।

Lukas Flad, Felix Sebastian Nitz, Tobias Krawutschke2026-04-06
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Backup-Based Safety Filters: A Comparative Review of Backup CBF, Model Predictive Shielding, and gatekeeper

यह शोध पत्र बैकअप CBF, मॉडल प्रेडिक्टिव शील्डिंग और गेटकीपर सेफ्टी फिल्टर्स की एक एकीकृत तुलनात्मक समीक्षा प्रदान करता है, जो उनके सैद्धांतिक संबंधों, एल्गोरिद्मिक अंतरों और बैकअप युद्धाभ्यास की व्यवहार्यता के संबंध में साझा रूढ़िवादिता को स्पष्ट करता है।

Taekyung Kim, Aswin D. Menon, Akshunn Trivedi, Dimitra Panagou2026-04-06
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Nonlinear System Identification of Variable-Pitch Propellers Using a Wiener Model

यह शोध पत्र एक वेरिएबल-पिच प्रोपेलर पावरट्रेन की गतिशीलता को पहचानने के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल विनर मॉडल (Wiener model) प्रस्तुत करता है, जो वास्तविक समय नियंत्रण और डिजिटल ट्विन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त एक व्याख्या योग्य मॉडल बनाने हेतु प्रयोगात्मक डेटा का उपयोग करता है।

David Grasev, Miguel A. Mendez2026-04-06
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Wildfire Risk-Informed Preventive-Corrective Decision Making under Renewable Uncertainty

यह शोध पत्र एक नवीन स्टोकेस्टिक प्रिवेंटिव-करेक्टिव निर्णय लेने वाले ढांचे का प्रस्ताव करता है जो गतिशील जंगल की आग के जोखिमों के विरुद्ध नवीकरणीय ऊर्जा से समृद्ध पावर ग्रिडों की लचीलापन और आर्थिक व्यवहार्यता को बढ़ाने के लिए एक दिन-पूर्व और वास्तविक समय की जानकारी को एकीकृत करता है।

Satyaprajna Sahoo, Anamitra Pal2026-04-06
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An Online Learning Approach for Two-Player Zero-Sum Linear Quadratic Games

यह शोध पत्र अज्ञात गतिकी (dynamics) वाले दो-खिलाड़ी शून्य-योग रैखिक द्विघाती खेलों (two-player zero-sum linear quadratic games) के लिए एक ऑनलाइन लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो स्थिर समाधान सुनिश्चित करने और सिद्ध प्रतिफल सीमाएं (regret bounds) प्राप्त करने के लिए नियमित मॉडल अनुमान (regularized model estimation), विश्वास सेटों (confidence sets) और एक संकुचन-आधारित सरोगेट मॉडल चयन (shrinkage-based surrogate model selection) को एकीकृत करता है।

Shanting Wang, Weihao Sun, Andreas A. Malikopoulos2026-04-06
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Inverse Safety Filtering: Inferring Constraints from Safety Filters for Decentralized Coordination

यह शोध पत्र एक ऐसी ऑनलाइन विधि प्रस्तुत करता है जो अन्य एजेंटों के सुरक्षा-फ़िल्टर्ड कार्यों का अवलोकन करके सुरक्षा बाधाओं का अनुमान लगाती है, जिससे युग्मित योजना (coupled planning) के माध्यम से अभिसरण (convergence) और सुरक्षा सुनिश्चित करते हुए बिना किसी स्पष्ट संचार के विकेंद्रीकृत बहु-एजेंट समन्वय को सक्षम बनाया जा सकता है।

Minh Nguyen, Jingqi Li, Gechen Qu, Claire J. Tomlin2026-04-06
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Fully Byzantine-Resilient Distributed Multi-Agent Q-Learning

यह शोध पत्र एक नवीन वितरित Q-लर्निंग एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो दो-हॉप पड़ोसी जानकारी और एक सत्यापन योग्य बहुपद-समय टोपोलॉजिकल स्थिति का लाभ उठाने वाले रिडंडेंसी-आधारित फ़िल्टरिंग तंत्र का उपयोग करके बायज़ेंटाइन एज हमलों के तहत मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण में इष्टतम मूल्य फलनों (वैल्यू फंक्शन्स) तक लगभग निश्चित अभिसरण प्राप्त करता है।

Haejoon Lee, Dimitra Panagou2026-04-06
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Goal-Conditioned Neural ODEs with Guaranteed Safety and Stability for Learning-Based All-Pairs Motion Planning

यह शोध पत्र एक लर्निंग-आधारित मोशन प्लानिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो लक्ष्य-सशर्त (goal-conditioned) न्यूरल ODEs का उपयोग करता है, जिन्हें सभी-जोड़ों (all-pairs) नेविगेशन कार्यों के लिए वैश्विक घातांकीय स्थिरता (global exponential stability), सुरक्षा और स्पष्ट प्रदर्शन सीमाओं की गारंटी देने हेतु बी-लिप्सचिट्ज डिफ़ियोमॉर्फिज्म (bi-Lipschitz diffeomorphisms) के माध्यम से निर्मित किया गया है।

Dechuan Liu, Ruigang Wang, Ian R. Manchester2026-04-06
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The Variational Approach in Filtering and Correlated Noise

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि जब सिग्नल और ऑब्जर्वेशन नॉइज़ (शोर) मापों की पारस्परिक विलक्षणता (mutual singularity of measures) के कारण सह-संबंधित होते हैं, तो नॉनलीनर फ़िल्टरिंग का मानक वेरिएशनल सूत्रीकरण विफल हो जाता है, और एक सामान्यीकृत सशर्त वेरिएशनल सिद्धांत प्रस्तावित करता है जो स्वतंत्र नॉइज़ के लिए मूल सूत्रीकरण को पुनः प्राप्त करने हेतु नॉइज़ सह-संबंधों को संरक्षित करता है तथा रैखिक सह-संबंधित-नॉइज़ मामले के लिए एक नया फ्री एनर्जी अभिलक्षण प्रदान करता है।

Sharan Srinivasan, Vijay Gupta, Harsha Honnappa2026-04-06