319 件の論文
この論文は、Eckstein らが提唱した双対性枠組みを再考し、パラモノトニシティが鞍点と解集合の関係を特徴づけることを示すとともに、部分微分設定における完全双対性を記述し、Chambolle-Pock 演算子に関連する射影公式を導出するものである。
本論文は、下位レベル問題の厳密解を必要とせず、よりマウ envelopes に基づく定式化を用いて凸結合最適化モデルを含む bilevel 最適化問題を効率的に解くための「不正確な下位レベル解を伴う交互勾配法（AGILS）」を提案し、その収束性と数値的有効性を示したものである。
本論文は、非線形最適制御における状態依存リカッチ方程式（SDRE）法について、ハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式との関係や誤差評価、数値近似手法（オフライン・オンライン法とニュートン・クラインマン反復法）を理論的に分析し、非線形反応拡散 PDE の制御実験を通じて計算効率と精度のトレードオフを検証したものである。
この論文は、確率的最適化やロバスト最適化を含む分布ロバスト最適化問題の計算複雑性を低減するため、曖昧集合を射影してシナリオを削減する汎用的な手法を提案し、その理論的保証と数値実験による有効性を示しています。
この論文は、一方がブラックボックスとして実装され他方がその随伴演算子として実装されている二つの線形写像の間の演算子ノルム（随伴ミスマッチ）を計算するための、ランダム探索法に基づく確率的アルゴリズムを提案し、そのほとんど確実な収束性と固有ベクトル・固有方程式に関する収束解析を示すものである。
この論文は、シナリオ数が数百万に達する大規模な条件付きバリューアットリスク（CVaR）制約付き二次計画問題を、演算子分割法と CVaR 制約への効率的な射影アルゴリズムを組み合わせることで、汎用ソルバーを大幅に凌駕する速度で解く新しい手法と、それを実装したオープンソースパッケージ「CVQP」を提案するものです。
この論文は、単一値作用素がココエルシビティを持たない場合も含む単調包含問題に対して、係数行列に基づく一般化された前進後退分割法を提案し、既存のアルゴリズムの包括と新たな分散・非中央集権的実装の可能性を提示しています。
この論文は、分散の大きい確率関数の最適化において、ガウス過程モデルと信頼領域枠組みを組み合わせ、評価回数を適動的に増やす複製戦略を導入することで、解の精度と計算効率を大幅に向上させる手法を提案し、数値実験でその有効性を示しています。
本論文は、複数のデータソースから分布ロバストな共有表現を学習する「StablePCA」を提案し、非凸最適化問題を解決するために凸緩和とミラー・プロックスアルゴリズムを導入するとともに、緩和の緊密性を評価するデータ依存の証明条件を導出しています。
この論文は、未収データや欠落モダリティの問題に対処するため、収束性が保証された最適化アルゴリズムをニューラルネットワークに展開し、メタ学習を統合することで、多コイル・多モダリティ MRI の高速再構成と合成を可能にする統合フレームワークを提案しています。
この論文は、非滑らかな凸差（DC）関数を凸制約条件下で最小化する問題に対し、凹部を線形近似する凸最適化問題を解くことで反復点を更新する適応型近接安全化増大ラグランジュ法を提案し、修正されたスレーター条件の下で主変数と双対変数の収束性を証明するとともに数値実験で既存手法と比較評価したものである。
本論文は、大規模な多エージェント制御問題に対処するため、確率分布空間における最適制御問題に対して最大値原理とハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式を確立し、深層ニューラルネットワークを活用した高次元問題に対する拡張可能な数値アルゴリズムを提案する理論的枠組みを構築したものである。
本論文は、オプティマイザの内部ダイナミクス（モーメントと分散）を低ランク部分空間に適切に射影することで、フルファインチューニングと同等の性能を達成し、追加のハイパーパラメータ調整を不要にした新たな低ランク適応手法「LoFT」を提案しています。
本論文は、2 次元トーラス上の加法的白色ノイズを伴う確率第三級流体方程式を対象とし、無限次元の Ornstein-Uhlenbeck 過程を用いて確率系を確定的な経路系に変換することで大域的な解の存在を示し、速度追跡制御問題における最適解の存在と一意性、および第一階最適性条件を確立するものである。
本論文は、Davis-Wielandt シェルに基づく統一的枠組みを提案し、回転スケーリング相対グラフ（-SRG）を導入することで、MIMO LTI 制御系の安定性を解析する際に既存の 2 次元グラフィカル条件の中で最も保守性が低い安定性判定基準を導出するものである。
この論文は、EU AI 法などの規制下におけるバイアス監査の脆弱性を示し、不公正なデータ分布から公平性を満たすかのように見せかける操作可能なサンプルを構築する攻撃手法を定式化し、その検出を強化するための統計的テストと実用的なガイドラインを提案するものである。
本論文は、スパニング木または根付き木制約を持つ大規模非凸最適化問題に対し、連続緩和と木-feasible 集合への射影を交互に実行する分散・集中型 ADMM フレームワークを提案し、ホップ制約付きマルチコモンフロー設計への適用を通じて高品質な解の獲得を実証している。
本論文は、上段非凸・下段強凸の確率的バイレベル最適化問題において、高次滑らかさを活用して超勾配を近似する高次有限差分法 F²SA-を提案し、その収束率を改善するとともに、下界がであることを示すことで、高次滑らかさの領域においてこの手法がほぼ最適であることを証明しています。
本論文は、有界凸領域における準線形ハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式の解の存在・一意性および正則性を、ねじれ関数を用いた適応的副・超解を構築する重み付き単調反復法によって証明し、確率的最適制御理論と楕円型正則性解析を橋渡しするとともに、確率的生産計画や画像復元への応用を示すものである。
この論文は、スピンガラスモデルの最適化において、直感的な貪欲法の実行時間が分布に依存せず普遍的であるのに対し、パリーシが提案した「最小改善」に基づく拒絶的探索法の実行時間は結合行列の要素分布、特に離散的な格子点上の支持に敏感に依存し普遍性を欠くことを実証的に示しています。