noisy measurements | BriefGPT

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随机逼近的收敛速度：有偏差噪声与无界方差，及其应用
该研究论文主要讨论了随机逼近算法在嘈杂测量、凸凹优化、强化学习以及马尔可夫逼近方面的应用，并且扩展了该算法以包含具有非零条件均值和 / 或无界条件方差的错误，从而证明了算法在这些情况下的收敛性，并计算了 “优化步长序列” 以最大化估计的收敛
PDF7 months ago
基于物理信息的机器学习控制方法在高噪声测量下的非线性动态系统中的应用
该研究提出了一种基于物理信息的机器学习控制方法，用于具有高噪声测量的非线性动态系统。结果表明，该方法在高噪声条件下的非线性动态系统的建模准确性和控制性能方面优于现有的基准方法。
PDF8 months ago
弱 PDE-LEARN：基于弱公式的从嘈杂、有限数据中发现 PDEs 的方法
通过使用自适应损失函数、训练神经网络和从有噪声、有限解的测量中识别变化的偏微分方程，Weak-PDE-LEARN 方法能够稳健地发现各种偏微分方程。
PDF10 months ago
MM带对抗性污染的卡尔曼滤波
本文解决了常见的线性二次估计问题，提出了真正的鲁棒滤波器：在测量噪声被敌对地破坏了甚至只有一个常数部分时，我们给出了强有力的可证明保证。该框架可以模拟重尾和甚至非平稳的噪声过程。我们的算法在鲁棒化卡尔曼滤波器方面具有竞争力，可以与知道破坏位
PDF3 years ago
通过去噪实现块坐标正则化
本文针对使用仅通过去噪函数指定的先验从其噪声测量中估计向量的问题，提出了一种新的块协调等价正则化 - by-denoising（RED）算法，并理论分析了算法的收敛性及其与传统的近端优化的关系。
PDF5 years ago
非凸相位同步
对于给定的嘈杂的两两相对相位测量问题，我们基于非凸最小二乘优化模型，通过修正过的幂方法得到全局最优解，相较于凸方法更为简单高效。在先前的研究中，我们还确定了二阶必要最优性条件在同样噪声条件下是充分的，尽管该问题是非凸的。
PDF8 years ago
图连通性拉普拉斯的 Cheeger 不等式
本篇论文通过提出 Cheeger 不等式，利用操作符与图连接拉普拉斯的特征值关系来解决 O (d) 同步问题，并为其频谱方法提供最坏情况下的性能保证。
PDF12 years ago