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339 artigos

Hybrid Quantum-Classical Algorithm For Robust Optimization via Stochastic-Gradient Online Learning

Este trabalho apresenta um algoritmo híbrido quântico-clássico para otimização robusta online que, ao utilizar preparação de estados quânticos, estimativa de normas e amostragem múltipla, oferece uma garantia de desempenho equivalente à versão clássica não estocástica com uma melhoria quadrática na dependência da dimensão, aplicável a problemas como programas lineares e semidefinidos robustos em finanças e engenharia.

Debbie Lim, Joao F. Doriguello, Patrick RebentrostFri, 13 Ma⚛️ quant-ph

A Globally Convergent Method for Computing B-stationary Points of Mathematical Programs with Equilibrium Constraints

Este artigo apresenta um método computacionalmente eficiente e globalmente convergente para encontrar pontos B-estacionários em programas matemáticos com restrições de equilíbrio (MPECs), o qual resolve uma sequência finita de problemas de otimização linear e não linear com garantias teóricas sob a condição MPEC-MFCQ e demonstra superioridade em robustez e velocidade em comparação com métodos de relaxação e reformulações de programação não linear inteira mista.

Armin Nurkanovic, Sven LeyfferFri, 13 Ma🔢 math

Identifying Network Structure of Linear Dynamical Systems: Observability and Edge Misclassification

Este trabalho investiga as limitações na identificação única da estrutura de redes de sistemas lineares dinâmicos a partir de medições parciais, demonstrando que o espaço de redes consistentes está relacionado ao núcleo da matriz de observabilidade e que, ao observar mais de 6% dos nós, cerca de 99% das arestas são corretamente classificadas.

Jaidev Gill, Jing Shuang LiFri, 13 Ma⚡ eess

A proof-of-principle experiment on the spontaneous symmetry breaking machine and numerical estimation of its performance on the K2000K_{2000} benchmark problem

Este artigo relata a verificação experimental de uma máquina de quebra espontânea de simetria (SSBM) em um sistema de referência de pequena escala e descreve simulações numéricas no problema K2000, demonstrando que o dispositivo consegue explorar um único estado extremamente estável, o que representa uma vantagem significativa sobre outros simuladores.

Toshiya Sato, Takashi GohFri, 13 Ma🌀 nlin

Provably Finding a Hidden Dense Submatrix among Many Planted Dense Submatrices via Convex Programming

Este artigo generaliza os resultados existentes sobre o problema da submatriz mais densa para cenários realistas que contêm múltiplas submatrizes densas, estabelecendo condições suficientes para a recuperação perfeita via programação convexa tanto em modelos estocásticos quanto adversariais, e validando essas descobertas teóricas através de experimentos numéricos.

Valentine Olanubi (University of Alabama, Department of Mathematics), Phineas Agar (University of Alabama, Department of Mathematics), Brendan Ames (University of Southampton, School of Mathematical Sciences)Fri, 13 Ma🤖 cs.LG

From Computational Certification to Exact Coordinates: Heilbronn's Triangle Problem on the Unit Square Using Mixed-Integer Optimization

Este artigo apresenta um novo framework de otimização que combina programação não linear mista-inteira com computação simbólica exata para resolver o problema do triângulo de Heilbronn no quadrado unitário, provando a otimalidade global da configuração para n=9n=9 e derivando coordenadas exatas para n=5n=5 a $9$ com uma eficiência significativamente superior aos métodos anteriores.

Nathan Sudermann-MerxFri, 13 Ma🔢 math

First and second-order optimality conditions for a bilinear controlled wave equation on an infinite horizon

Este artigo estabelece a existência de controles ótimos e deriva condições de otimalidade de primeira e segunda ordem para um sistema de onda bilinear amortecido controlado em um horizonte de tempo infinito, caracterizando completamente a otimalidade local através de desigualdades variacionais, fórmulas de projeção pontual e propriedades do Hessiano do funcional de custo.

Redouane El Mezegueldy, Zakarya DardourFri, 13 Ma🔢 math

Minimizers that are not Impulsive Minimizers and Higher Order Abnormality

Este artigo estabelece a compatibilidade entre as abordagens de separação de conjuntos e de penalização em controle ótimo, demonstrando que cones tangentes de Clarke são cones de Quasi Differential Quotient sob certas condições, e aplica esse resultado para conectar a ocorrência de lacunas de infimum em minimizadores estritos à anormalidade de ordem superior em um Princípio do Máximo que envolve colchetes de Lie.

Monica Motta, Michele Palladino, Franco RampazzoFri, 13 Ma🔢 math

Contractivity of Multi-Stage Runge-Kutta Dynamics

Este artigo estabelece condições sob as quais os métodos de Runge-Kutta multi-estágio preservam a forte contratividade ao discretizar sistemas contínuos infinitesimalmente contrativos, fornecendo critérios para métodos explícitos e implícitos que estendem garantias clássicas para as normas ℓ1\ell_1, ℓ2\ell_2 e ℓ∞\ell_\infty, além de assegurar a solvabilidade única das equações implícitas através da análise de um sistema auxiliar contínuo.

Yu Kawano, Francesco BulloFri, 13 Ma⚡ eess

Slack More, Predict Better: Proximal Relaxation for Probabilistic Latent Variable Model-based Soft Sensors

O artigo apresenta o KProxNPLVM, um novo modelo de variável latente probabilística não linear que utiliza relaxação baseada em distância de Wasserstein para eliminar o erro de aproximação inerente à inferência variacional amortizada convencional, resultando em sensores suaves mais precisos para dados industriais.

Zehua Zou, Yiran Ma, Yulong Zhang, Zhengnan Li, Zeyu Yang, Jinhao Xie, Xiaoyu Jiang, Zhichao ChenFri, 13 Ma🤖 cs.LG

Blind Hyperspectral and Multispectral Images Fusion: A Unified Tensor Fusion Framework from Coupled Inverse Problem Perspective

Este artigo propõe um quadro unificado de fusão tensorial baseado em um problema inverso acoplado para realizar a fusão cega de imagens hiperespectrais e multiespectrais, permitindo a estimativa conjunta da imagem de alta resolução, da função de espalhamento pontual e da função de resposta espectral sem necessidade de pré-treinamento.

Ying Gao, Michael K. Ng, Chunfeng cuiFri, 13 Ma🔢 math

Simultaneous estimation of multiple discrete unimodal distributions under stochastic order constraints

Este artigo propõe um método de otimização convexa quadrática inteira mista para estimar simultaneamente múltiplas distribuições discretas unimodais sob restrições de ordem estocástica, demonstrando redução na divergência de Jensen-Shannon em cenários com amostras pequenas ao analisar dados de comportamento de busca.

Yasuhiro Yoshida, Noriyoshi Sukegawa, Jiro IwanagaFri, 13 Ma📊 stat