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Il paper risolve il problema non banale dell'esistenza di archi ottimali (più lunghi) per alcune strutture sub-Lorentziane di contatto tridimensionali invarianti a sinistra, proponendo condizioni sufficienti per gruppi di Lie risolubili e per il rivestimento universale di SL(2, R).
Il paper presenta MARIGOLD, un nuovo framework algoritmico che risolve in modo efficiente il bilanciamento dei gradienti nell'apprendimento multi-task formulandolo come un problema di ottimizzazione bi-livello risolvibile tramite metodi di ordine zero, superando così le limitazioni computazionali dei metodi esistenti come MGDA.
Il documento propone un algoritmo di tracciamento predittivo senza modello basato sul Lemma Fondamentale di Willems per sistemi non lineari con embedding lineare di Koopman, dimostrando che il rimpianto dinamico decade esponenzialmente all'aumentare dell'orizzonte di previsione.
Questo articolo studia un gioco differenziale stocastico lineare-quadratico a somma zero con vinconi a cono per sistemi a salto-diffusione con commutazione di regime e coefficienti casuali, dimostrando la risolubilità in aperto e fornendo una rappresentazione in chiusura tramite nuove equazioni di Riccati stocastiche estese indefinite multidimensionali con salti.
Questo lavoro stabilisce garanzie finite-campiono per l'apprendimento di rappresentazioni dello stato guidate dai costi e per il controllo ottimale in problemi LQG a orizzonte infinito, analizzando sia modelli latenti espliciti che impliciti (simili a MuZero) e provando la persistenza dell'eccitazione per un nuovo processo stocastico.
Questo articolo propone un metodo di controllo a retroazione dell'uscita basato su vincoli quadratici integrali (IQC) per sistemi LPV con ritardi d'ingresso variabili nel tempo, che utilizza funzioni di Lyapunov dipendenti dai parametri e moltiplicatori IQC dinamici per derivare condizioni di sintesi convesse e meno conservative, fornendo inoltre una formula esplicita per la ricostruzione del controllore senza bisogno di specificare a priori la forma funzionale dei guadagni.
Questo articolo propone un approccio basato su modelli per isolare e tracciare gli effetti specifici degli algoritmi di controllo intelligente sul consumo energetico degli edifici, superando le limitazioni dei metodi tradizionali nel distinguere tali effetti dai cambiamenti non correlati, come dimostrato su dati reali di dieci anni provenienti dalla piattaforma Danfoss Leanheat.
Il lavoro stabilisce l'esistenza, l'unicità e il comportamento asintotico preciso ai bordi per soluzioni grandi di equazioni ellittiche semilinee con termini dipendenti dal gradiente e pesi singolari, dimostrandone la convessità stretta e identificandole come funzioni valore di un problema di controllo stocastico ottimale.
Il paper propone FedCEF, un nuovo algoritmo di apprendimento federato che combina aggiornamenti prossimali disaccoppiati e un meccanismo di feedback dell'errore per ottimizzare problemi non convessi compositi su dati eterogenei, garantendo convergenza e alta efficienza comunicativa anche con compressioni estreme.
Questo articolo propone l'algoritmo HSM-ADMM, un metodo di ottimizzazione composita non convessa distribuita che, grazie a una strategia di passo adattivo specifica per ogni nodo e a un estimatore di momento ricorsivo, raggiunge una complessità ottimale di disaccoppiando la stabilità dalle proprietà globali della rete e riducendo significativamente il costo di comunicazione.
Questo studio valuta le capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nel risolvere problemi di ottimizzazione discreta su larga scala, rivelando che le prestazioni migliori dipendono dalla forza del modello e che tecniche come il ragionamento passo-passo (CoT) non sono sempre efficaci, fornendo così linee guida e benchmark per ricerche future.
Il paper presenta un controllore a retroazione di uscita stabilizzante per sistemi di controllo monotoni non lineari di dimensione finita e infinita, dimostrando che una versione saturata del controllore garantisce la stabilità anche in presenza di vincoli sugli ingressi, purché il controllo corrispondente all'equilibrio desiderato si trovi nell'interno dell'insieme dei vincoli.
Questo lavoro analizza la debole scalabilità del metodo di Schwarz parallelo nel tempo per problemi di controllo ottimo parabolici, fornendo nuovi strumenti teorici e conferme numeriche che ne dimostrano l'efficacia per simulazioni su larga scala.
Il documento dimostra l'esistenza e l'unicità della soluzione per un modello di agenti eterogenei in tempo continuo con utilità ricorsiva e preferenza per la risoluzione tardiva dell'incertezza, formulato come gioco a campo medio.
Questo articolo affronta la regolazione cooperativa robusta dell'uscita di sistemi multi-agente eterogenei a tempo discreto incerti, dimostrando che la risolubilità del problema si riduce all'esistenza di un guadagno di controllo strutturato e fornendo condizioni sufficienti globali e locali basate su disuguaglianze matriciali lineari (LMI) per il suo progetto.
Questo articolo propone un framework di generazione di colonne con euristiche di pricing per risolvere il generalizzato problema di zonizzazione del micro-transito, dimostrando sperimentalmente che tale approccio produce soluzioni di qualità superiore e scala meglio rispetto ai metodi esistenti nelle principali città statunitensi.
Il paper propone un nuovo framework di transfer learning basato su ottimizzazione bi-livello che combina un estrattore di caratteristiche universale addestrato su dati eterogenei con un adattatore specifico per dominio, permettendo una ricostruzione di immagini MRI sottocampionate di alta qualità anche in presenza di dati di training limitati.
Il documento propone un protocollo basato sull'ottimizzazione convessa distribuita che consente a una società di gestione patrimoniale di comunicare stime dei costi di transazione ai propri gestori di portafoglio, permettendo loro di rivedere le proprie operazioni in modo coordinato per ridurre i costi di mercato e massimizzare i rendimenti senza rivelare le proprie strategie interne.
Questo lavoro introduce la "Drag-Aware Aerodynamic Manipulability" (DAAM), un framework geometrico che utilizza una metrica Riemanniana basata sui limiti di coppia e sulla resistenza aerodinamica per ottimizzare l'allocazione del controllo nei multirotor ridondanti, garantendo soluzioni ottimali lisce e invarianti rispetto alla scala pur caratterizzando le discontinuità globali imposte dai limiti fisici degli attuatori.
Questo articolo analizza un problema di consumo, investimento e cambio di lavoro a orizzonte finito con costi di switching temporali, dimostrando l'esistenza e l'unicità della soluzione a un problema a doppia barriera parabolico e caratterizzando le strategie ottimali dell'agente.