AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान · arXiv · 2026-10-22

इष्टतम फीडबैक नियंत्रण के लिए अनुकूली ग्रिड परिष्करण

मूल शीर्षक: Adaptive Grid Refinement for Optimal Feedback Control

यह कार्य इष्टतम फ़ीडबैक नियंत्रण प्राप्त करने के लिए Hamilton-Jacobi-Bellman PDE को हल करने की समस्या पर केंद्रित है, जहाँ नियत ग्रिड विधियाँ हल के जटिल विवरणों को पकड़ने में विफल हो सकती हैं। रीइंफ़ोर्समेंट लर्निंग-आधारित एक एल्गोरिद्म ग्रिड को गतिशील रूप से परिष्कृत करता है, बड़े डिस्क्रीटाइज़ेशन त्रुटि वाले क्षेत्रों में अधिक नोड घनत्व बनाता है और साथ ही नोड संख्या घटाता है। इसका लक्ष्य गणनात्मक संसाधन उपयोग को अनुकूलित करते हुए हल की सटीकता में सुधार करना है।

मूल लेख पढ़ें ↗

सभी आइटम →