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Este artigo demonstra que a convergência e a unicidade das Redes de Equilíbrio de Operadores Monótonos sob quantização de pesos são garantidas quando a perturbação espectral permanece abaixo da margem de monotonicidade, permitindo treinamento consciente da quantização para recuperar a convergência em baixas precisões.
Este artigo propõe um método de quasi-Newton regularizado e tolerante a ruídos, equipado com uma busca linear relaxada e uma estratégia de atualização inspirada em métodos sem função objetivo e no AdaGrad-Norm, que garante convergência global em ambientes com valores de função inexatos e demonstra superioridade em robustez e eficiência em testes com ruído numérico e aritmética de baixa precisão.
Este artigo apresenta um método de tau de Lanczos para aproximar e otimizar a norma de sistemas de equações diferenciais algébricas com atraso, provando sua convergência e estabilidade sob certas condições, derivando fórmulas explícitas para o gradiente que permitem o projeto de controladores robustos, e demonstrando que o uso de splines baseadas em polinômios ortogonais de Legendre acelera significativamente a taxa de convergência.
Este artigo propõe algoritmos dinâmicos distribuídos que permitem a múltiplos agentes, operando apenas com dados locais e sem compartilhar medições brutas, calcular coletivamente certificados de estabilidade global (como soluções de equações de Lyapunov e Riccati) para sistemas LTI, garantindo a convergência exata e robustez do controlador LQR resultante.
Este artigo estabelece a primeira estimativa de erro para um observador discreto aplicado a um sistema hiperbólico quasilinear, demonstrando a convergência uniforme no tempo de um observador de Luenberger totalmente discreto para as equações de Euler barotrópicas unidimensionais utilizando um método de elementos finitos mistos e integração de Euler implícita.
Este artigo estabelece a taxa nítida de propagação do caos para equações de McKean-Vlasov com coeficientes não lineares na medida, aplicando esses resultados a jogos e controle de campo médio e à dinâmica de Langevin de campo médio, com convergência uniforme no tempo em regimes de convexidade forte.
Este artigo resolve o problema de otimização de portfólio de Merton em um ambiente Volterra multivariado não-Markoviano, utilizando uma solução estocástica baseada em uma equação diferencial estocástica reversa (BSDE) de Riccati para derivar estratégias ótimas em forma semi-fechada e analisar o impacto da volatilidade "rough" estacionária.
Este artigo estabelece a existência e unicidade do equilíbrio para um jogo de campo médio estocástico de investimento ótimo, analisando horizontes temporais finito e infinito onde a interação é modelada por um preço dependente da capacidade de produção esperada, além de investigar sua contraparte determinística.
Este trabalho propõe o "Partitioned Optimization Framework" (POf), uma reformulação de problemas de otimização que se tornam tratáveis ao fixar combinações de variáveis, e introduz o método "DFPOm" para resolvê-los eficientemente utilizando algoritmos de otimização sem derivadas, demonstrando sua eficácia tanto em casos de controle ótimo de dimensão infinita quanto em problemas cinzentos compostos de dimensão finita.
Este artigo apresenta a formalização em Lean 4 de teoremas do tipo Farkas sobre corpos ordenados linearmente e estende a teoria da dualidade na otimização linear para o caso em que alguns coeficientes podem assumir valores infinitos.
Este artigo apresenta um heurístico massivamente paralelo para aproximar a base de Graver em otimização inteira não linear, superando o gargalo computacional de encontrar direções de melhoria e alcançando desempenho comparável a solvers avançados em instâncias do QPLIB e MINLPLib.
Este artigo caracteriza pela primeira vez a escolha ótima de portfólio dinâmica para utilidade variância-média monótona em modelos com retornos independentes, estabelecendo condições necessárias e suficientes para a eficiência sob esse critério e interpretando a utilidade máxima em termos da razão de Sharpe monótona.
Este artigo estabelece um resultado de existência de equilíbrio para uma classe de Jogos de Campo Médio envolvendo Equações Diferenciais Estocásticas Refletidas, utilizando o quadro de controles relaxados e problemas de martingale.
Este artigo apresenta uma variante do passo de Polyak para o método de descida do espelho entrópico na resolução de sistemas lineares, superando desafios de convergência devido à natureza ilimitada do domínio, aprimorando os limites de viés implícito e estabelecendo garantias de convergência para funções convexas suaves.
Este estudo apresenta um framework computacional que combina Design-by-Morphing e otimização Bayesiana para otimizar perfis de natação ondulatória, alcançando ganhos significativos de eficiência propulsiva (16% a 35%) em comparação com modos de natação bioinspirados de referência, o que oferece implicações importantes para o desenvolvimento de sistemas de propulsão subaquática autônoma.
Este artigo apresenta um novo problema de alcançabilidade para cenários de dois agentes, caracterizando geometricamente o conjunto de alcançabilidade dependente através da estratégia de perseguição com rumo constante, estabelecendo limites teóricos e validando-os por meio de simulações e de um problema de otimização original.
Este artigo propõe esquemas de gradiente estocástico aleatorizados com suavização para resolver jogos potenciais não convexos e não suaves sob incerteza, estabelecendo complexidades de amostra ótimas e garantindo convergência assintótica a equilíbrios sem depender de condições de crescimento rigorosas ou propriedades de convexidade local.
O artigo apresenta o StochasticBarrier.jl, uma caixa de ferramentas de código aberto em Julia que sintetiza Funções de Barreira Estocásticas para verificação de segurança de sistemas estocásticos discretos, superando as ferramentas existentes em velocidade, precisão e escalabilidade através de abordagens de otimização de soma de quadrados e funções constantes por partes.
Este artigo investiga problemas variacionais na termodinâmica quântica a temperaturas positivas, resolvendo questões recentes sobre regularização e dualidade, aplicando o framework à tomografia de estados e transporte quântico, e analisando a convergência de algoritmos computacionais.
Este artigo desenvolve uma abordagem baseada em dados para o controle supervisionário não bloqueante de sistemas a eventos discretos de modelo desconhecido, introduzindo e formalizando o conceito de "informatividade de dados de marcação" para verificar a viabilidade de projetar supervisores válidos e propondo algoritmos para lidar com casos de dados insuficientes através de restrições e informatização.