「math.OC」カテゴリーアーカイブ

Sensor-Based Distributionally Robust Control for Safe Robot Navigation in Dynamic Environments

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 我々は、オンボードセンシングと分布的にロバストな最適化を活用して、確率論的 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.OC | コメントする

DADA: Dual Averaging with Distance Adaptation

投稿日: 2025年1月20日 作成者: jarxiv

要約 凸最適化問題を解くための新しいユニバーサル勾配法を提案します。 私たちのア … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC | コメントする

Estimation-Aware Trajectory Optimization with Set-Valued Measurement Uncertainties

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、測定 (出力) の不確実性が状態に依存し、設定値に依存するシ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.RO, cs.SY, eess.SY, math.OC | コメントする

Random Subspace Cubic-Regularization Methods, with Applications to Low-Rank Functions

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 我々は、Cubics (ARC) アルゴリズムを使用した 2 次適応正則化 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, math.OC | コメントする

Safe Control and Learning Using the Generalized Action Governor

投稿日: 2025年1月17日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、一般化されたアクション ガバナー (AG) に基づく安全な制 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.SY, eess.SY, math.OC | コメントする

Improved Compression Bounds for Scenario Decision Making

投稿日: 2025年1月16日 作成者: jarxiv

要約 シナリオ意思決定は、意思決定失敗のリスクに対する確率的な保証を取得しながら … 続きを読む →

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PAC Learnability of Scenario Decision-Making Algorithms: Necessary and Sufficient Conditions

投稿日: 2025年1月16日 作成者: jarxiv

要約 我々は、シナリオ意思決定アルゴリズムの PAC 特性、つまり、安全制約の十 … 続きを読む →

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Multiplayer Federated Learning: Reaching Equilibrium with Less Communication

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 従来のフェデレーテッド ラーニング (FL) アプローチは、共通のグローバ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | コメントする

A Similarity Measure Between Functions with Applications to Statistical Learning and Optimization

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 このノートでは、2 つの関数間の類似性の新しい尺度を紹介します。 これは、 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, stat.ML | コメントする

Gradient Equilibrium in Online Learning: Theory and Applications

投稿日: 2025年1月15日 作成者: jarxiv

要約 我々は、勾配平衡と呼ぶオンライン学習に関する新しい視点を提示します。つまり … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, math.OC, math.ST, stat.ML, stat.TH | コメントする