cs.SY papers | Gist.Science

Frequency Security-Aware Production Scheduling of Utility-Scale Off-Grid Renewable P2H Systems Coordinating Heterogeneous Electrolyzers

Dit artikel presenteert een geünificeerd co-optimisatiekader voor de productieschema's van utility-scale off-grid hernieuwbare power-to-hydrogen-systemen met heterogene elektrolyseurs, dat frequentiebeveiliging waarborgt door dynamische lastverdeling en schakeling, waardoor de afhankelijkheid van conventionele reserves wordt verminderd en de winstgevendheid aanzienlijk stijgt.

Jie Zhu, Yiwei Qiu, Yangjun Zeng + 4 more2026-03-05🔢 math

Internet malware propagation: Dynamics and control through SEIRV epidemic model with relapse and intervention

Dit artikel presenteert een SEIRV-epidemisch model met terugval en interventies om de verspreiding van malware te analyseren, de stabiliteit te onderzoeken, de meest invloedrijke parameters te identificeren en een hybride optimalisatieframework te ontwikkelen voor kosteneffectieve bestrijdingsstrategieën die worden gevalideerd met Windows-malware-data.

Samiran Ghosh, V Anil Kumar2026-03-05🔢 math

Learning Approximate Nash Equilibria in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning via Mean-Field Subsampling

Deze paper introduceert een wisselend leerframework voor cooperatieve multi-agent versterking die, onder beperkte observatie van een subset van lokale agenten, convergeert naar een benaderend Nash-evenwicht met een sample complexiteit die onafhankelijk is van de gezamenlijke actie- en toestandsruimte.

Emile Anand, Ishani Karmarkar2026-03-05🤖 cs.AI

Joint Hardware-Workload Co-Optimization for In-Memory Computing Accelerators

Deze paper introduceert een gezamenlijk hardware-werklast co-optimisatiekader op basis van een geoptimaliseerd evolutionair algoritme dat generaliseerbare IMC-versnellers ontwerpt die meerdere neurale netwerken efficiënt ondersteunen en zo de prestaties aanzienlijk verbeteren ten opzichte van werklast-specifieke ontwerpen.

Olga Krestinskaya, Mohammed E. Fouda, Ahmed Eltawil + 1 more2026-03-05🤖 cs.AI

Selecting Offline Reinforcement Learning Algorithms for Stochastic Network Control

Dit onderzoek toont aan dat Conservative Q-Learning de meest robuuste keuze is voor offline versterkingslering in stochastische netwerkontwikkeling, hoewel sequentiemethoden concurrerend kunnen zijn wanneer er voldoende hoogwaardige trajecten beschikbaar zijn.

Nicolas Helson, Pegah Alizadeh, Anastasios Giovanidis2026-03-05🤖 cs.AI

Identification of Nonlinear Acyclic Networks in Continuous Time from Nonzero Initial Conditions and Full Excitations

Deze paper presenteert een methode om niet-lineaire acyclische netwerken in continue tijd te identificeren door gebruik te maken van niet-nul beginvoorwaarden en volledige excitaties, waarbij wordt aangetoond dat het meten van alle 'sinks' voldoende is voor het reconstrueren van zowel bomen als algemene gerichte acyclische grafen.

Ramachandran Anantharaman, Renato Vizuete, Julien M. Hendrickx + 1 more2026-03-05🔢 math

Lyapunov characterization of boundedness of reachability sets for infinite-dimensional systems

Dit artikel bewijst een omgekeerde Lyapunov-stelling voor de begrensdheid van bereikbaarheidsverzamelingen in een algemene klasse van oneindig-dimensionale besturingssystemen met Lipschitz-vloeiende stromen, wat leidt tot een vergelijkbaar resultaat voor voorwaartse volledigheid bij gewone differentiaalvergelijkingen zonder restricties op de grootte van de ingangen.

Patrick Bachmann, Andrii Mironchenko2026-03-05🔢 math

Security-Constrained Substation Reconfiguration Considering Busbar and Coupler Contingencies

Dit artikel presenteert een veilige en schaalbare methode voor substationherconfiguratie, gebaseerd op een gemengd-integraal lineair programmeringsmodel en een heuristische aanpak met meerdere hoofdvraagstukken, om congestie te verminderen en de netwerkbetrouwbaarheid te waarborgen onder N-1-storingen van lijnen, koppelingen en busbalken.

Ali Rajaei, Jochen L. Cremer2026-03-05💻 cs

Alleviating CoD in Renewable Energy Profile Clustering Using an Optical Quantum Computer

Dit artikel introduceert een op kernen gebaseerde quantum-clusteringmethode die, met behulp van een Coherent Ising Machine, het probleem van de vloek van de dimensionaliteit bij het clusteren van hernieuwbare energieprofielen oplost door het om te zetten in een QUBO-probleem dat door een optische quantumcomputer wordt opgelost.

Chengjun Liu, Yijun Xu, Wei Gu + 4 more2026-03-04⚛️ quant-ph

← Vorige Volgende →