深度学习求解稀疏最优控制问题的并行化算法

最新推荐文章于 2024-05-29 21:45:00 发布
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分类专栏： PDE约束优化控制问题 文章标签： 深度学习 算法 机器学习
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本文探讨了使用深度学习方法求解稀疏最优控制问题，特别是通过修改HPANN代码实现AONN算法，并介绍了PINN代码。问题涉及到L1-Control Cost的椭圆型最优控制问题，文章提供了精确解的数学表达式，并展示了状态和伴随函数的近似解。还附带了画图代码用于结果可视化。

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稀疏最优控制问题

问题改编自论文An FE-Inexact Heterogeneous ADMM for Elliptic Optimal Control Problems with L1-Control Cost
{ min ⁡ y ( μ ) ,

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PDE约束优化控制问题-神经网络求解L1稀疏优化
forrestguang的博客
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最优控制与深度学习
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最优控制与深度学习 这是 2020 北京大学“应用数学专题讲习班”课程的一个极简的总结，省略了很多符号描述、定理条件描述等等，最后一部分，关于本征正交分解和动态模态分解，以及 Koopman 分析的一些东西，不太想写了，权当做个记录吧。 文章目录最优控制与深度学习最优控制方程PMPHJB平均场最优控制公式最优性性条件在平均场中的迁移最优控制诱导的网络学习算法神经网络稳定性稳定性不同控制方程离散诱导的神经网络结构PDE 神经网络架构动力系统逼近的 NN 数学结果 最优控制方程 考虑最优控制的 Bolza
第六章 利用深度Q学习来实现最优控制的智能体
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*我现在发现优化在深度学习，路径规划，SLAM（后端优化，图优化），最优控制，最优估计，最优跟踪，最优调节里面都有用到！！！有必要系统总结一下了。都可以归为最优化问题？
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我现在发现优化在深度学习，路径规划，SLAM（后端优化，图优化）里面都有用到！！！ 有必要系统总结一下了。 。
最优化方法：深度学习最优化方法
皮皮blog
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http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/52135832 深度学习最优化算法 深度学习框架中常见的最优化方法，如tensorflow中的最优化方法及相关参数如下： tf.train.Optimizer tf.train.GradientDescentOptimizer tf.train.AdadeltaOptimizer tf.tr...
cuda编程：稀疏矩阵乘法结合MINRES算法求解泊松方程的并行编程
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12-12 1344
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算例引入 { minimize J(y,u):=12∥y−yd∥L22+α2∥u∥L22 subject to {−Δy=u in Ωy=0 on ∂Ωandyd={1,0≤x0≤1,μ2else.\left\{\begin{aligned} \text { minimize } &J(y, u):=\frac{1}{2}\left\|y-y_{d}\right\|_{L^{2}}^{2}+\fra
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PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）是一种计算机扩展总线接口，用于连接计算机主板和其他设备，如显卡、网卡和存储设备等。PCIe电源管理是一种技术，用于管理和控制这些设备的电源消耗，以提高能源效率和延长设备的寿命。 PCie电源管理有几个主要方面： 1. 睡眠模式（Sleep Mode）：当PCIe设备处于空闲状态时，可以进入睡眠模式以节省能源。睡眠模式可以降低设备的功耗，并将设备从活动状态转换为低功耗状态，以便待机使用。 2. 电源状态管理（Power State Management）：PCIe设备可以在不同的电源状态之间切换，根据需要调整功耗。例如，设备可以在正常模式、节能模式和待机模式之间切换，以便根据具体的工作负载和需求来调整功耗。 3. 数据传输优化：PCIe电源管理技术还可以优化数据传输，以降低功耗。例如，可以使用通过数据压缩和解压缩来减少数据传输量，从而降低功耗和延长设备的寿命。 4. 功耗监测和报告：PCIe电源管理技术可以监测设备的功耗，并提供相应的报告和统计数据。通过监测设备的功耗，用户可以了解设备的能耗情况，并采取相应的措施来优化设备的电源管理。 总之，PCIe电源管理是一种重要的技术，可以提高设备能源效率、延长设备寿命，并对整个计算机系统的能耗进行优化。
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