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Este artigo propõe uma nova perspectiva baseada em famílias contínuas para o problema clássico de rendezvous ótimo de dois impulsos entre órbitas elípticas, utilizando continuação numérica e teoria do vetor primador para revelar a estrutura global das soluções, mapear a emergência e fusão de ramos ótimos e identificar transferências quase ótimas alternativas.
Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em hipozonótipos híbridos para calcular conjuntos de alcançabilidade exatos e aproximados de redes neurais recorrentes em malha fechada, propondo um esquema de relaxação sintonizável que equilibra complexidade computacional e precisão, além de derivar uma condição suficiente para certificar a segurança do sistema.
Este artigo apresenta um método numérico eficiente e que preserva a estrutura unitária para problemas de controle quântico ótimo, baseado em integradores de Cayley sem comutadores que eliminam a necessidade de exponenciais de matrizes, oferecendo uma alternativa computacionalmente mais barata e estável aos esquemas tradicionais.
Este artigo apresenta uma implementação otimizada em C++ do algoritmo QPALM-OCP que explora técnicas de paralelização e vetorização para resolver problemas de controle ótimo, demonstrando ganhos de desempenho significativos em benchmarks comparados ao método original.
O artigo apresenta uma abordagem baseada na equação eikonal para determinar trajetórias de voo contínuas e globalmente ótimas em campos de vento estacionários, minimizando emissões e consumo de combustível, enquanto utiliza estimativas de erro de elementos finitos para construir uma região de confiança que garante a unicidade das trajetórias e evita soluções localmente ótimas próximas a lócus de corte.
Este artigo apresenta uma nova abordagem construtiva para generalizar o Lema de Farkas sem exigir a hipótese de que a imagem do cone seja fechada, utilizando a dualidade de Fenchel-Rockafellar para estabelecer condições necessárias e suficientes sob a premissa mais fraca de que o cone seja gerado por um conjunto convexo limitado e fechado.
Este artigo apresenta um modelo de programação matemática com restrições de equilíbrio (MPEC) para avaliar o impacto de tarifas específicas para veículos elétricos, demonstrando que a medição submeterada combinada com tarifas puramente volumétricas pode gerar economias anuais significativas e otimizar a recuperação de custos da rede, evitando reforços custosos.
Este artigo demonstra que o método de direção alternada dos multiplicadores (ADMM) converge e atinge uma taxa de convergência linear para uma classe de problemas de otimização não convexa com restrições quadráticas multi-lineares, validando esses resultados teóricos em aplicações de locomoção robótica.
Este artigo propõe um algoritmo recursivo de identificação assintoticamente eficiente para sistemas autorregressivos com entradas exógenas sob comunicações de um bit, que supera os métodos existentes ao alcançar a Cota de Cramer-Rao original (pré-quantização) através de uma nova estratégia de quantização que integra dados históricos e atuais, eliminando a necessidade de suposições de independência e reduzindo o erro quadrático médio assintótico em pelo menos 36%.
Este artigo estabelece uma análise de estabilidade algorítmica média para o SGD pré-condicionado multipass, demonstrando que a escolha inadequada do pré-condicionador pode levar a uma dependência subótima na dimensão efetiva, prejudicando tanto a otimização quanto a generalização.
Este artigo propõe novos algoritmos determinísticos baseados em uma extensão multilinear aprimorada para a maximização de funções submodulares não monótonas sob restrições de matroide e mochila, alcançando razões de aproximação superiores às existentes de e , respectivamente, com complexidade de consulta polinomial.
Este artigo discute discretizações robustas ao gradiente para a simulação e o controle ótimo de escoamentos não lineares incompressíveis, comparando diferentes formulações do problema de Navier-Stokes e analisando sua influência nas equações adjuntas necessárias para o cálculo do gradiente.
Este artigo estabelece condições explícitas para a bem-postura de sistemas de controle na fronteira e aplica essa técnica para garantir a estabilidade entrada-estado exponencial de equações de calor acopladas com perturbações e atrasos na fronteira.
O artigo propõe e analisa um novo quadro de otimização global baseado em dinâmicas de enxame controladas, demonstrando que, ao superpor um campo de velocidade a um processo de difusão de Langevin com ruído dependente da densidade, é possível seguir exatamente uma curva de resfriamento pré-definida para convergir para minimizadores globais com taxas teóricas arbitrariamente rápidas.
O artigo apresenta uma representação recursiva unificada para seis extensões do problema de escalonamento de fluxo, demonstrando como funções associadas a máquinas, tempos de processamento e viabilidade permitem descrever múltiplas variações, definir funções objetivo e formular novos problemas com otimização por *branch and bound*.
Este artigo apresenta um framework de passeios aleatórios de máxima entropia em hipergrafos direcionados que modela mecanismos de interação de transmissão e fusão, inferindo um kernel de transição via projeção de divergência de Kullback-Leibler e resolvendo-o iterativamente para analisar a ergodicidade e a dinâmica em sistemas complexos.
O artigo demonstra que o algoritmo de Frank-Wolfe, aplicado a desigualdades variacionais monótonas com passos de tamanho decrescente e não somável, converge assintoticamente para a solução, confirmando assim a conjectura de Hammond sobre a convergência do jogo fictício generalizado.
Este trabalho estende o algoritmo de redução de dimensão via refinamento de cores (DRCR) para incluir simetrias de reflexão e aplicá-lo a colunas contínuas de programas lineares mistos inteiros, demonstrando através de experimentos computacionais que essa abordagem reduz significativamente o tempo de resolução desses problemas.
Este artigo fornece a primeira caracterização exata de equilíbrios em jogos LQG contínuos com sinais endógenos, reduzindo a hierarquia infinita de crenças a um ponto fixo determinístico e introduzindo uma "cunha de informação" que quantifica o valor estratégico de manipular as expectativas dos oponentes.
Este artigo propõe um método de divisão de operadores que reduz a equação de Hamilton-Jacobi de segunda ordem a um passo de calor e um passo de primeira ordem resolvido por um algoritmo de iteração de política baseado em gradiente, estabelecendo taxas de convergência para o erro e demonstrando resultados numéricos estáveis e precisos através de aprendizado de máquina.