数学.OC

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システムを最適に設計する問題を考える。デザインと運用段階を統合し、最小化を目指す。

H∞制御とMPCを組み合わせた新しいアプローチを提案する。

強化学習を使用した最速変更検出アルゴリズムの開発と理論的分析に焦点を当てる。

大規模機械学習問題において、チューニングフリーアルゴリズムが可能であることを示す。

分布ロバスト性を持つ密度制御のためのWasserstein曖昧性セットの重要性と効果的な利用方法に焦点を当てる。

非拡大および収縮演算子の固定点を近似するための確率的ハルパーン反復法のオラクル複雑性を分析し、新しい同期アルゴリズムを提案。

強い汚染モデルにおける近似的な2次停留点（SOSP）を見つけるための一般的なフレームワークを導入し、次元に依存しない精度保証を使用して近似SOSPを見つける。

第三次ダイナミックシステムにおける積分フィードバックアクションと不連続なリレー摂動の収束解析を行う。

量子化は分散最適化における鞍点回避を可能にします。

逆最適制御問題の解決可能性を分析し、結論を導き出す。

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