Does Eternal Inflation Violate the Smeared Null Energy Condition?
永恒暴胀是否违反涂抹零能条件?
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 研究永恒暴胀中暴胀子的随机向上涨落是否违反涂抹零能条件(SNEC),通过Fokker-Planck方程和单轨迹分析表明,引力反作用在SNEC界限达到前已破坏背景时空假设,因此不违反SNEC。
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视觉与机器人
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
永恒暴胀是否违反涂抹零能条件?
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 研究永恒暴胀中暴胀子的随机向上涨落是否违反涂抹零能条件(SNEC),通过Fokker-Planck方程和单轨迹分析表明,引力反作用在SNEC界限达到前已破坏背景时空假设,因此不违反SNEC。
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Wasserstein策略梯度在熵正则化强化学习中的全局收敛性
机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) ; The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳))
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文通过利用熵正则化强化学习的Bellman结构,证明了Wasserstein策略梯度(WPG)方法的全局收敛性,并建立了分布Polyak-Łojasiewicz条件。
可控分子生成基础模型
机构 * University of Notre Dame(诺丁汉大学)
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 提出CoMole,一种基于基团感知图扩散的统一框架,结合强化学习优化条件反向策略,在材料与药物设计的九个目标上均实现最优可控性,MAE最高降低48.2%,且无需规则修正。
世界-语言-动作模型:统一世界建模、语言推理与动作合成
机构 * SJTU(上海交通大学) ; SII(上海研究院) ; HUST(华中科技大学) ; SCUT(华南理工大学) ; ECUST(东华大学) ; SHU(上海大学) ; NJUPT(南京工业大学)
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 提出世界-语言-动作(WLA)模型,通过自回归Transformer联合预测文本子任务、子目标图像和机器人动作,融合世界建模与语言推理能力,实现多任务和长时域任务的最优性能。
Comments 19 pages, 10 figures
一种带有收敛控制参数的新解析方法用于求解非线性问题
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种新的解析方法,该方法包含一个收敛控制参数c,用于调整和控制所得到的级数解的收敛区域和速率。通过选择适当的c值,可以显著扩大收敛区域和速率。同时,给出了一种数值方法来寻找最优的收敛控制参数值。此外,发现传统Adomian分解方法只是该新方法的特殊情况。通过几个物理模型,包括非线性热传导问题、纳米机电系统、扩散和耗散现象以及色散波,验证了新方法的有效性和适用性。
Comments 15page,7figures
Journal ref Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 56,2018,354-364
随机性反应网络中延迟的遍历性分析与抗性积分控制
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了一类具有延迟的随机反应网络的遍历性分析和抗性积分控制,证明了相位型分布的延迟不会影响反应网络的遍历性,并展示了延迟对动量方程的影响。
Comments 42 pages, 4 figures
局部降阶多尺度方法的误差控制与自适应在线丰富
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于保守通量重建的局部降阶多尺度方法,用于参数椭圆问题的后验误差估计,通过自适应在线丰富提高计算效率和精度。
Journal ref SIAM J. Sci. Comput., 37 (2015), pp. A2865-A2895
非局部PDEs的外部最优控制
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了非局部PDEs的外部最优控制问题,提出了一种新的源识别和最优控制框架,允许将源或控制置于观测域之外,克服了传统扩散模型的局限性,并通过理论分析和数值示例验证了方法的有效性。
分子动力学中控制变量的微扰方法
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种通用的方差减少策略,用于扩散过程,通过微扰论证展示简化模型计算的控制变量可有效用于实际问题,并通过数值实验展示了三种实际应用案例。
分数半线性PDEs的最优控制
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了具有谱和积分分数扩散算子的半线性分数PDEs的最优控制问题,通过证明解的有界性、非线性增长条件以及最优控制问题的解的存在性,推导了最优性条件。
具有全局单调性条件的带有跳跃的随机微分方程的补偿投影欧拉方法
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出并分析了在全局单调性条件下,用于带有跳跃的随机微分方程的补偿投影欧拉-马尔可夫方法,该方法允许跳跃扩散系数呈超线性增长,并证明了在离散时间水平上具有强收敛阶1/2,最后通过数值实验验证了理论结果。
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具有全局单调性条件的随机延迟微分方程的投影欧拉方法
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了在全局单调性条件下随机延迟微分方程的投影欧拉-马尔可夫方法,扩展了Beyn等人提出的C稳定性与B一致性概念以适应延迟情况,并证明了方法具有1/2阶收敛性,最后通过数值例子验证了理论结果。
使用梯度离散化方法对纯Neumann控制问题进行数值分析
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了在扩散方程纯Neumann边界条件下,利用梯度离散化方法(GDM)解决分布式最优控制问题,推导了低阶方案的状态、伴随变量和控制变量的最优误差估计,并通过修改的活动集策略算法验证了理论收敛率。
Journal ref Comput. Methods Appl. Math. 18 (4), pp. 609-637, 2018
梯度离散化方法用于最优控制问题,非符合有限元和混合-混合仿真实有限差分的超收敛性
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了由扩散方程及其Dirichlet和Neumann边界条件支配的最优控制问题,采用梯度离散化方法框架。定义了最优系统的梯度方案,并推导了状态、伴随和控制变量的误差估计。讨论了在现实正则性假设下梯度方案的超收敛结果,并证明这些结果适用于非符合P1有限元和混合/混合仿真实有限差分。展示了符合、非符合和混合/混合仿真实有限差分方案的数值实验结果。
Journal ref SIAM J. Control Optim. 55 (6), pp. 3640-3672, 2017
混合最优停止和控制问题的近似方案:非线性期望与跳跃过程
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一类数值方案,用于处理具有无限活动跳跃过程的混合最优停止与控制问题,通过切换系统近似,将问题转化为非局部半线性方程,采用隐式单调近似方法求解,并通过数值实验验证了新方案的有效性。
Neumann、Robin和周期侧边条件在半无限广义Graetz问题及其应用中的情况
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了Neumann、Robin和周期边界条件对半无限广义Graetz问题的影响,通过将三维问题转化为二维特征值问题,分析了不同边界条件和总流量符号对解结构的影响,并展示了数值方法在不同配置中的应用能力。
基于根节点的代数多重网格方法
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种结合经典和聚合多重网格的根节点AMG方法,通过过滤策略控制计算成本,有效解决非对称和困难的SPD问题,提供详细的计算成本估计。
Comments 35 pages, 10 figures
关于反应扩散方程数值解的误差控制
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种保证的后验误差界,用于反应扩散方程的近似解,通过考虑扩散项和残差的$ L_2 $范数,改进了误差估计的准确性并避免了均衡化步骤。
BDF2-Maruyama和后向欧拉方案在满足全局单调性条件的SDE的均方收敛性研究
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了满足全局单调性条件的随机微分方程的数值近似,证明了BDF2-Maruyama和后向欧拉-Maruyama方法的均方收敛率为1/2,并通过金融模型实验验证了BDF2-Maruyama方法在刚性方程或弱噪声驱动下的优势。
Comments 31 pages, 9 tables, 2 figures, accepted for publication in BIT, num. math
Journal ref BIT Numerical Mathematics 57 (1), 21-53, 2017
后验误差估计器用于稳定有限元近似最优控制问题
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出后验误差估计器用于求解由对流-反应-扩散方程支配的最优控制问题,考虑了控制约束,并给出了完全可计算的误差估计器及鲁棒性分析。
高阶迹有限元方法在偏微分方程上水平集表面的分析
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种高阶有限元方法,用于在隐式描述为水平集函数零水平的平稳光滑表面上的偏微分方程离散化。方法基于迹有限元技术,利用体积网格的等参数映射提高离散精度,并分析了该方法的误差界和稳定性。
Comments 28 pages, 5 figures, 1 table
一维福克-普兰克方程零流边界条件下的平衡可控性
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 研究通过空间和时间依赖的漂移向量场控制机器人群的概率分布,证明在特定条件下初始分布可精确运输到目标分布。
基于随机密度矩阵的概率分布近似方法及其在非线性系统中的应用
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出利用二次型加权正交基函数和半正定酉矩阵近似概率密度函数,该方法满足归一化条件且非负,适用于非线性系统中的Fokker-Planck-Kolmogorov方程动力学。
Comments 12 pages, 3 figures. A brief version of this paper will appear in the proceedings of the IEEE Multi-Conference on Systems and Control, 21-23 September 2015, Sydney, Australia
通过扩散群体在有界域上实现覆盖与场估计
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了由局部测量标量场的扩散机器人群对有界域的随机覆盖,提出三种控制方法并证明扩散系数可依赖局部测量以使群密度收敛于标量场比例函数。
Comments To appear in the proceedings of the 55th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2016)
通过稳定有限元方法求解病态控制问题:一种替代Tikhonov正则化的途径
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文探讨了通过稳定有限元方法稳定求解病态控制问题的替代方法,指出Tikhonov正则化会导致离散解精度下降,并通过泊松方程数据同化问题示例,推导了新的误差估计。
一种分段线性FEM用于分数算子最优控制问题的误差分析:曲域上的误差分析
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文提出并分析了针对分数算子线性二次最优控制问题的新离散化技术,采用分段线性函数和张量积函数在拟均匀网格和各向异性网格上进行数值逼近,推导了Hölder和Sobolev正则性估计及误差分析,验证了在曲域上分数扩散的误差估计。
关于噪声诱导同步和非线性网络系统在输入扰动下的共识研究
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了受外部扰动影响的复杂网络中同步与共识现象,通过随机Lyapunov函数提出非线性扩散耦合节点网络的同步与共识条件,揭示网络拓扑、耦合强度与噪声扩散间的联系。
Comments Preprint submitted to SIAM SICON. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1602.06467
关于与重要采样相关的随机控制泛函的凸性
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了稀有事件重要采样问题,通过随机最优控制问题分析,证明了价值函数的二阶可导性和α-一致Hölder连续性条件可保证控制泛函的正定性,并应用于梯度下降算法分析。
Comments 21 pages, 0 figures
使用无限维反步法实现一维一阶和二阶PDE的双侧边界控制
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 本文扩展了无限维反步法用于一维抛物线和双曲线系统,通过双侧控制提高控制效果,展示了在反应扩散系统中双侧控制器的改进性能。
Comments submitted to 2016 CDC
相场方程在Stefan问题奇异极限中的形式
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)
AI总结 研究相场方程在Stefan问题奇异极限下的形式,分析相场方程是否能描述相变过程,并探讨界面速度与温度的关系及扩散层宽度的控制方法。