math.OC」カテゴリーアーカイブ

Collision Avoidance using Iterative Dynamic and Nonlinear Programming with Adaptive Grid Refinements

要約 障害物を回避する軌道計画のための非線形最適制御問題には、いくつかの課題があ … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, math.OC | Collision Avoidance using Iterative Dynamic and Nonlinear Programming with Adaptive Grid Refinements はコメントを受け付けていません

Price-Aware Deep Learning for Electricity Markets

要約 ディープラーニングは徐々に運用計画に浸透していきますが、ディープラーニング … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.OC | Price-Aware Deep Learning for Electricity Markets はコメントを受け付けていません

Learning Control Policies of Hodgkin-Huxley Neuronal Dynamics

要約 閉ループ深部脳刺激 (DBS) のためのニューラル ネットワーク アプロー … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC | Learning Control Policies of Hodgkin-Huxley Neuronal Dynamics はコメントを受け付けていません

Provably Convergent Plug-and-Play Quasi-Newton Methods

要約 プラグ アンド プレイ (PnP) メソッドは、ISTA や ADMM な … 続きを読む

カテゴリー: 49J52, 49M15, 65K15, cs.CV, cs.LG, math.OC, stat.ML | Provably Convergent Plug-and-Play Quasi-Newton Methods はコメントを受け付けていません

Minimum norm interpolation by perceptra: Explicit regularization and implicit bias

要約 私たちは、浅い ReLU ネットワークが既知の領域間をどのように補間するか … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | Minimum norm interpolation by perceptra: Explicit regularization and implicit bias はコメントを受け付けていません

Neural Control of Parametric Solutions for High-dimensional Evolution PDEs

要約 私たちは、進化偏微分方程式 (PDE) の解演算子を近似するための新しい計 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC | Neural Control of Parametric Solutions for High-dimensional Evolution PDEs はコメントを受け付けていません

High-dimensional mixed-categorical Gaussian processes with application to multidisciplinary design optimization for a green aircraft

要約 多分野設計最適化 (MDO) 手法は、複数の分野が関与するエンジニアリング … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, math.OC, stat.ML | High-dimensional mixed-categorical Gaussian processes with application to multidisciplinary design optimization for a green aircraft はコメントを受け付けていません

Improving Computational Efficiency for Powered Descent Guidance via Transformer-based Tight Constraint Prediction

要約 この研究では、宇宙船動力降下誘導問題の直接最適化定式化の計算の複雑さを軽減 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.OC | Improving Computational Efficiency for Powered Descent Guidance via Transformer-based Tight Constraint Prediction はコメントを受け付けていません

Tracking and Following a Suspended Moving Object using Camera-Based Vision System

要約 ロボットが周囲を見て反応できるようになると、まったく新しい可能性の世界が広 … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, math.OC | Tracking and Following a Suspended Moving Object using Camera-Based Vision System はコメントを受け付けていません

Gaussian Cooling and Dikin Walks: The Interior-Point Method for Logconcave Sampling

要約 (凸) 最適化と (対数凹) サンプリングの間の関係は、多くの概念的および … 続きを読む

カテゴリー: cs.DS, cs.LG, math.OC | Gaussian Cooling and Dikin Walks: The Interior-Point Method for Logconcave Sampling はコメントを受け付けていません