Extending Neural Operators: Robust Handling of Functions Beyond the Training Set
本文提出了一种基于核近似和再生核希尔伯特空间理论的严谨框架，通过建立核函数与索伯列夫原生空间的联系，使神经算子能够鲁棒地处理分布外输入函数并准确捕捉函数及其导数，且该方法在流形点云表示的椭圆偏微分方程求解中得到了实证验证。
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342 篇论文
Negative Curvature Methods with High-Probability Complexity Guarantees for Stochastic Nonconvex Optimization
本文提出了一种针对随机非凸优化的负曲率方法，通过结合梯度和负曲率步的自适应两步框架，在概率性Oracle条件下建立了达到二阶驻点的高概率迭代复杂度保证，并证明了其收敛速率在噪声项影响下与确定性情形相匹配。
Local Safety Filters for Networked Systems via Two-Time-Scale Design
本文提出了一种基于奇异摄动理论的双时间尺度设计方法，通过引入小参数分离快慢动态并利用导数估计，实现了无需子系统间协调的局部网络控制障碍函数安全滤波器，同时推导了显式边界以量化该局部实现与理想集中式滤波器之间的轨迹失配及安全性能权衡。
Continuous-time multi-armed bandits under random intervention times
本文研究了在随机干预时间下、动作需持续随机时长的连续时间多臂老虎机问题，针对 Lévy 过程等特定情形给出了 Gittins 指数的显式刻画，并通过数值实验验证了理论结果。
Principled Learning-to-Communicate with Quasi-Classical Information Structures
本文通过引入信息结构视角，在去中心化部分可观测马尔可夫决策过程框架下形式化了学习通信问题，证明了非经典情形下的计算不可行性，并针对准经典情形提出了保持该结构的条件及具有准多项式复杂度的可证明规划与学习算法。
Frequency Security-Aware Production Scheduling of Utility-Scale Off-Grid Renewable P2H Systems Coordinating Heterogeneous Electrolyzers
本文提出了一种针对协调异构电解槽的离网大规模可再生能源制氢系统的频率安全感知生产调度统一协同优化框架，通过建立系统级频率响应模型并嵌入暂态频率安全约束，在确保频率稳定的前提下最大化氢气产量，显著降低了对传统频率调节储备的依赖并提升了系统经济效益。
Tractable infinite-dimensional model for long-term environmental impact assessment of long-memory processes
本文提出了一种基于无限维扩展哈密顿 - 雅可比 - 贝尔曼方程的解析可解框架，通过引入长记忆折扣和相对熵控制模型不确定性，实现了对具有长记忆特性的持久性环境现象（如底栖藻类水华）的长期影响评估。
Learning Approximate Nash Equilibria in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning via Mean-Field Subsampling
本文提出了一种名为 ALTERNATING-MARL 的交替学习框架，用于在通信受限的协作多智能体强化学习中，通过全局智能体对局部状态进行子采样均值场 Q 学习，证明了该方法能以 的近似度收敛至纳什均衡，并显著降低了样本复杂度。
A successive difference-of-convex method for a class of two-stage nonconvex nonsmooth stochastic conic program via SVI
本文针对一类包含非凸、非光滑及锥约束的两阶段随机规划问题，定义了其 KKT 点并转化为非单调两阶段随机变分不等式，进而提出了一种利用 Moreau 包络和渐进惩罚法求解子问题的连续凸差（SDC）算法，证明了其收敛性并通过扩展的均值 - 方差模型验证了该方法的有效性。
Plug-and-Play blind super-resolution of real MRI images for improved multiple sclerosis diagnosis
本文提出了一种基于即插即用策略的盲超分辨率框架，通过联合估计高分辨率图像与模糊核，有效提升了临床 1.5T 多发性硬化症 MRI 图像的清晰度及中央静脉征等关键特征的可见性。
A Structurally Localized Ensemble Kalman Filtering Approach
本文提出了一种无需人工调参的结构性局部化集合卡尔曼滤波新方法，该方法通过在变分贝叶斯优化框架下将分析概率密度函数近似为状态向量分区的独立边缘分布乘积，从而在采样前实现内蕴局部化，并在 Lorenz-96 模型实验中证明了其计算效率与估计精度可与已调优的传统局部化方法相媲美。
Implicit-Explicit Trust Region Method for Computing Second-Order Stationary Points of A Class of Landau Models
本文提出了一种针对 Landau 模型的隐式 - 显式信赖域方法，通过利用 Hessian 矩阵结构并结合快速傅里叶变换高效求解子问题，实现了从一阶驻点向具有理论收敛保证的二阶驻点（局部极小值）的收敛，成功克服了鞍点并发现了 LB 相图中此前未报道的 FDDD 相稳定区域。
Identification of Nonlinear Acyclic Networks in Continuous Time from Nonzero Initial Conditions and Full Excitations
本文提出了一种在连续时间、非零初始条件及全节点激励下识别非线性无环网络的方法，证明了测量所有汇点对于识别树和一般有向无环图是必要且充分的，并基于高阶导数与字典函数实现了边动态非线性函数的恢复及多平行路径的识别。
An Adaptive KKT-Based Indicator for Convergence Assessment in Multi-Objective Optimization
本文针对多目标优化中参考集依赖指标的局限性，提出了一种基于分位数归一化的自适应 KKT 收敛指标，在保留驻点性解释的同时显著提升了算法在异质分布场景下的鲁棒性。
Online Order Fulfillment with Replenishment
本文通过建立在线订单履行与补货联合决策模型，揭示了在长补货周期下在线履行算法的累积遗憾具有稳定性，并提出了基于遗憾的框架以量化比较优化补货策略与在线履行算法的相对价值，同时引入了一种能预判未来需求与补货的新型前瞻算法以提升系统利润。
Riemannian Gradient Method with Momentum
本文提出了一种用于黎曼流形上光滑函数最小化的带动量梯度法，证明了其在 复杂度下收敛至 -平稳点，并通过数值实验验证了该方法相较于现有求解器的优越性能。
Wasserstein Gradient Flows of semi-discret energies: evolution of urban areas anduniform quantization
本文研究了半离散能量在概率测度空间中的 Wasserstein 梯度流（该能量在城市规划领域自然出现），通过 JKO 方案证明了其收敛于一个由奇异对流抛物 PDE 与奇异动力学 ODE 耦合的极限系统，分析了原子向拉盖尔胞质心收敛等定性性质，并通过数值模拟揭示了线性扩散情形下的动态结晶现象。
Lyapunov Stability of Stochastic Vector Optimization: Theory and Numerical Implementation
本文通过建立随机向量优化漂移 - 扩散模型的严格李雅普诺夫稳定性理论，并开发了基于 PyMOO 框架的数值实现，揭示了该方法在高维受限评估预算场景下作为可严格分析的随机搜索替代方案的有效性。
Lyapunov characterization of boundedness of reachability sets for infinite-dimensional systems
本文证明了对于一类具有 Lipschitz 连续流的无限维控制系统，其可达集的有界性存在逆 Lyapunov 定理，该结论适用于许多半线性演化方程，并由此导出了常微分方程在无前置输入幅度限制下的前向完备性逆 Lyapunov 定理。
Optimal strategies in Markov decision processes with finitely additive evaluations
本文针对使用扩散有限可加测度评估的无限时域马尔可夫决策过程，通过构造反例证明了在缺乏额外假设（如时间价值原则）的情况下，即使状态和动作空间有限，也可能不存在任何最优策略（包括纯策略和随机化策略）。