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Questo articolo fornisce per la prima volta una caratterizzazione completa delle scelte di portafoglio dinamiche ottimali per le preferenze monotone media-varianza in modelli con rendimenti indipendenti, dimostrando che l'utilità massima è legata al rapporto di Sharpe monotono e fornendo condizioni necessarie e sufficienti affinché i portafogli efficienti media-varianza siano anche efficienti secondo il criterio monotono.
Questo articolo stabilisce un risultato di esistenza dell'equilibrio per una classe di giochi a campo medio che coinvolgono equazioni differenziali stocastiche riflesse, dimostrando il teorema attraverso l'uso di controlli rilassati e problemi di martingala.
Questo articolo introduce una variante del passo di Polyak per l'uso della discesa dello specchio entropica nella risoluzione di sistemi lineari, superando le sfide legate al dominio illimitato e ottenendo risultati di convergenza sublineare e lineare, oltre a rafforzare i limiti sul bias implicito nella norma e generalizzare i risultati a funzioni convesse lisce arbitrarie.
Questo studio presenta un quadro computazionale che combina il Design-by-Morphing e l'ottimizzazione bayesiana per ottimizzare i profili di nuoto ondulatorio, ottenendo un significativo aumento dell'efficienza propulsiva rispetto ai modelli bio-ispirati tradizionali attraverso la ridistribuzione strategica del lavoro energetico.
Questo articolo introduce il concetto di "insieme raggiungibile dipendente" per scenari di inseguimento tra due agenti, caratterizzandone la geometria attraverso la strategia di inseguimento a rotta costante, fornendo limiti teorici, formulando un nuovo problema di ottimizzazione e validando i risultati tramite simulazioni.
Questo lavoro propone nuovi schemi di gradiente stocastico randomizzato, inclusi metodi con smoothing, per risolvere giochi potenziali stocastici non convessi e non lisci sotto incertezza, ottenendo complessità campionarie ottimali e garantendo la convergenza verso equilibri senza fare affidamento su condizioni di crescita stringenti o proprietà di convessità locale.
Il paper presenta StochasticBarrier.jl, una toolbox open-source in Julia che sintetizza funzioni barriera stocastiche per la verifica di sicurezza di sistemi stocastici discreti, superando gli strumenti esistenti in termini di velocità, scalabilità e stime di probabilità di sicurezza.
Questo lavoro risolve un problema aperto nella termodinamica quantistica a temperatura positiva fornendo un quadro matematico generale per la regolarizzazione, analizzando la formulazione duale e il limite a temperatura zero, e adattando il modello alla tomografia di stato e al trasporto ottimo quantistico con un focus sugli aspetti computazionali.
Questo articolo sviluppa un approccio basato sui dati per il controllo supervisionato non bloccante dei sistemi a eventi discreti con modelli sconosciuti, introducendo e formalizzando il concetto di "informatività dei dati di marcatura" per determinare le condizioni necessarie alla progettazione di un supervisore valido e proponendo algoritmi per la sua verifica e per l'ottimizzazione delle specifiche quando i dati sono insufficienti.
Questo articolo presenta un nuovo approccio ibrido che combina euristiche specifiche per il settore ferroviario con l'apprendimento per rinforzo (Q-learning) per ottimizzare lo shunting dei carri ferroviari in scenari complessi che coinvolgono sia binari a accesso unilaterale che bilaterale.
Questo articolo propone un approccio di ottimizzazione quadratica standard robusta rispetto alla distribuzione (DRO) basato sulla distanza di Wasserstein per gestire l'incertezza nei dati, dimostrando l'equivalenza a un'istanza deterministica modificata e fornendo garanzie di prestazione fuori campione supportate da esperimenti numerici.
Il lavoro stabilisce un risultato di esistenza di equilibrio per una classe di giochi a campo medio non markoviani con controlli illimitati, utilizzando una formulazione debole basata su nuovi risultati di esistenza e stabilità per equazioni differenziali stocastiche retroattive di McKean-Vlasov a crescita quadratica, senza richiedere ipotesi di limitatezza sui parametri del modello o sull'orizzonte temporale.
Questo articolo presenta una nuova coda di lavoro lock-free ottimizzata per un framework master-worker nella risoluzione di problemi di programmazione a numeri interi, che supporta operazioni in blocco e garantisce prestazioni costanti e scalabilità superiore rispetto alle soluzioni generiche esistenti.
Il documento propone una nuova formulazione della risposta in frequenza per i sistemi non lineari basata sull'operatore di Koopman, permettendo di derivare curve di Bode attraverso la trasformata di Laplace dell'output e fornendo condizioni sufficienti per l'esistenza di tale risposta.
Questo articolo propone un algoritmo del gradiente coniugato non lineare con ricerca lineare di Wolfe per trovare punti critici di Pareto in problemi di ottimizzazione multiobiettiva a valori intervallari, dimostrandone la convergenza globale per diversi parametri e validandolo attraverso test numerici.
Questo articolo propone un quadro bayesiano per la programmazione lineare che integra l'incertezza appresa dai dati attraverso garanzie di fattibilità posteriori, offrendo strategie computazionali e procedure di certificazione per decisioni più sicure e interpretabili rispetto ai metodi classici.
Questo articolo propone un metodo di Newton per risolvere problemi di ottimizzazione multiobiettivo con mappe a valori intervallari, dimostrando la convergenza dell'algoritmo verso punti critici Pareto e validandone l'efficacia attraverso esperimenti numerici e un'applicazione nell'ottimizzazione di portafoglio con incertezza intervallare.
Il paper propone un gioco dinamico bayesiano gerarchico per la gestione competitiva di inventario e prezzi in condizioni di informazione incompleta, integrando l'apprendimento sulla domanda e sulle caratteristiche dei rivali con un criterio di "rischio credibile" che bilancia profitti attesi e dispersione predittiva, dimostrando la sua efficacia sia in simulazioni operative che in applicazioni su dati biologici reali.
Il documento presenta un algoritmo di iterazione delle politiche che, basato su un sistema di equazioni di Hamilton-Jacobi-Bellman esplorative non locali, garantisce la convergenza esponenziale a una politica di equilibrio regolarizzata per problemi di controllo stocastico con incoerenza temporale, fornendo al contempo una prova costruttiva dell'esistenza e unicità globale della soluzione classica dell'equazione associata.
Il paper deriva limiti superiori e inferiori per i funzionali della durata della vita compatibili con le tabelle di mortalità osservate, fornendo un quadro robusto per quantificare l'impatto delle deviazioni dei tassi di mortalità sui valori contrattuali assicurativi senza dipendere da ipotesi specifiche sugli intervalli frazionari.