⚡ electrical engineering

Exact and Approximate Convex Reformulation of Linear Stochastic Optimal Control with Chance Constraints

यह शोधपत्र रैखिक और द्विघाती (क्वाड्रेटिक) चांस बाधाओं वाले विविक्त-समय स्टोकेस्टिक रैखिक इष्टतम नियंत्रण समस्याओं के लिए क्रमशः एक सटीक उत्तल पुनर्गठन (exact convex reformulation) और एक सुदृढ़ उत्तल विश्रांति (tight convex relaxation) प्रस्तुत करता है, जो बेहतर व्यवहार्यता और इष्टतमता प्राप्त करने के लिए मोमेंट सूचना को स्पष्ट रूप से एनकोड करता है, जैसा कि उच्च शोर स्तरों के तहत क्वाड्रोटर प्रक्षेपवक्र निर्माण द्वारा मान्य किया गया है।

Tanmay Dokania, Yashwanth Kumar Nakka2026-03-23
📊 statistics

Heavy-Tailed and Long-Range Dependent Noise in Stochastic Approximation: A Finite-Time Analysis

यह शोधपत्र एक नवीन नॉइज़-एवरेजिंग तर्क का उपयोग करते हुए भारी-पूंछ (heavy-tailed) और दीर्घ-रेंज निर्भर (long-range dependent) नॉइज़ मॉडलों के तहत संचालित स्टोकेस्टिक एप्रोक्सिमेशन एल्गोरिदम के लिए प्रथम परिमित-समय मोमेंट बाउंड्स (finite-time moment bounds) और स्पष्ट अभिसरण दरें (explicit convergence rates) स्थापित करता है, ताकि स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट जैसे अनुप्रयोगों में उनके प्रदर्शन का विश्लेषण किया जा सके।

Siddharth Chandak, Anuj Yadav, Ayfer Ozgur, Nicholas Bambos2026-03-23
⚡ electrical engineering

Mixed Integer vs. Continuous Model Predictive Controllers for Binary Thruster Control: A Comparative Study

यह शोध पत्र एक तुलनात्मक अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि डेल्टा-सिग्मा मॉड्यूलेशन के साथ निरंतर मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल (Model Predictive Control), गणनात्मक रूप से सीमित अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है, वहीं प्रत्यक्ष मिक्स्ड-इंटीजर (Mixed-Integer) MPC, विशेष रूप से कम-थ्रस्ट व्यवस्थाओं में, बाइनरी थ्रस्टर नियंत्रण के लिए बेहतर ईंधन दक्षता और स्थिरता प्रदान करता है।

Franek Stark, Jakob Middelberg, Shubham Vyas2026-03-23
⚡ electrical engineering

Learning Adaptive Parameter Policies for Nonlinear Bayesian Filtering

यह शोधपत्र नॉनलीनर बायेसियन फ़िल्टरिंग में एडेप्टिव पैरामीटर चयन को एक अनुक्रमिक निर्णय लेने वाली समस्या के रूप में तैयार करने के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करने का प्रस्ताव करता है, जिससे ऐसी नीतियां सीखी जा सकती हैं जो समय के साथ अनुमान सटीकता, निरंतरता और मजबूती में सुधार करने के लिए गतिशील रूप से मापदंडों को समायोजित करती हैं।

Ondrej Straka, Felipe Giraldo-Grueso, Renato Zanetti2026-03-23
⚡ electrical engineering

Structural Controllability of Large-Scale Hypergraphs

यह शोध पत्र बड़े पैमाने के हाइपरग्राफ (hypergraphs) के लिए एक स्केलेबल संरचनात्मक नियंत्रणीयता (structural controllability) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो उनकी गतिशीलता को बहुपद प्रणालियों (polynomial systems) के रूप में मॉडल करके शास्त्रीय ग्राफ-सैद्धांतिक अवधारणाओं का विस्तार करता है ताकि एक टोपोलॉजी-आधारित मानदंड और ड्राइवर नोड्स चुनने के लिए एक कुशल एल्गोरिदम प्राप्त किया जा सके जो लगभग सभी पैरामीटर विकल्पों के लिए नियंत्रणीयता सुनिश्चित करते हैं।

Joshua Pickard, Xin Mao, Can Chen2026-03-23
⚡ electrical engineering

Predictor-Feedback Stabilization of Linear Switched Systems with State-Dependent Switching and Input Delay

यह शोध पत्र एक नवीन सटीक प्रेडिक्टर स्टेट निर्माण और यूनिफॉर्म एक्सपोनेंशियल स्टेबिलिटी स्थापित करने के लिए मल्टीपल लयापुनोव फंक्शनल्स का उपयोग करते हुए, स्टेट-डिपेंडेंट स्विचिंग और इनपुट डिले वाले लीनियर स्विच्ड सिस्टम्स के लिए एक प्रेडिक्टर-फीडबैक कंट्रोल डिज़ाइन प्रस्तावित करता है।

Andreas Katsanikakis, Nikolaos Bekiaris-Liberis, Delphine Bresch-Pietri2026-03-23
⚡ electrical engineering

An Agentic Multi-Agent Architecture for Cybersecurity Risk Management

यह शोध पत्र किफायती, NIST CSF-अनुयायी साइबर सुरक्षा जोखिम मूल्यांकन के लिए एक छह-एजेंट एआई प्रणाली प्रस्तुत करता है जो मानव विशेषज्ञों की तुलना में उच्च सटीकता और गति प्राप्त करती है, हालांकि इसकी तैनाती वर्तमान में मॉडल की गुणवत्ता के बजाय कॉन्टेक्स्ट विंडो की सीमाओं के कारण सीमित है।

Ravish Gupta (BigCommerce), Saket Kumar (University at Buffalo, The State University of New York, Buffalo, NY, USA), Shr (…)2026-03-23
⚡ electrical engineering

MeanFlow Meets Control: Scaling Sampled-Data Control for Swarms

यह शोध पत्र 'मीनफ्लो मीट्स कंट्रोल' (MeanFlow Meets Control) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल फ्रेमवर्क है जो एक सरल 'स्टॉप-ग्रेडिएंट' (stop-gradient) प्रशिक्षण उद्देश्य के माध्यम से सिस्टम की डिस्क्रीट अपडेट संरचना का सम्मान करते हुए, सैंपल्ड-डेटा बाधाओं के तहत बड़े पैमाने के स्वार्म्स (swarms) को निर्देशित करने के लिए परिमित-क्षित न्यूनतम-ऊर्जा नियंत्रण गुणांकों को सीखकर उन्हें नियंत्रित करता है।

Anqi Dong, Yongxin Chen, Karl H. Johansson, Johan Karlsson2026-03-23
⚡ electrical engineering

PGLib-CO2: A Power Grid Library for Real-Time Computation and Optimization of Carbon Emissions

यह शोध पत्र PGLib-CO2 प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है जो मानक पावर ग्रिड टेस्ट केसों को जनरेटर-स्तरीय कार्बन उत्सर्जन डेटा के साथ विस्तारित करती है और टिकाऊ पावर सिस्टम अनुकूलन के लिए कार्बन उत्सर्जन मेट्रिक्स की सटीक, वास्तविक समय की गणना को सक्षम करने हेतु उन्नत डिफरेंशिएबल और मल्टीपैरामेट्रिक प्रोग्रामिंग विधियों का प्रस्ताव करती है।

Young-ho Cho, Min-Seung Ko, Hao Zhu2026-03-20
⚡ electrical engineering

EDMD-Based Robust Observer Synthesis for Nonlinear Systems

यह शोध पत्र निरंतर-समय गैररेखीय प्रणालियों (continuous-time nonlinear systems) के लिए एक डेटा-संचालित सुदृढ़ ऑब्जर्वर संश्लेषण विधि का प्रस्ताव करता है जो एक अनुमानित रैखिक लिफ़्टेड मॉडल (approximate linear lifted model) के निर्माण के लिए एक्सटेंडेड डायनेमिक मोड डिकम्पोजिशन (EDMD) का उपयोग करता है, जहाँ परिणामी मॉडलिंग त्रुटियों को रिप्रोड्यूसिंग कर्नल हिल्बर्ट स्पेस थ्योरी के माध्यम से सीमित किया जाता है और वांछित अवलोकन प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए लीनियर मैट्रिक्स इनइक्वालिटी (LMI) अनुकूलन के माध्यम से कम किया जाता है।

Xiuzhen Ye, Wentao Tang2026-03-20