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新方法解决高维Hamilton-Jacobi-Bellman方程

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的神经半离散方法，用于求解高维一阶Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程。该方法利用中心差分和人工粘性创建单调算子，然后使用移位网络查询进行评估。该方法允许策略迭代来求解Bellman方程，而无需张量网格，从而提高了适定性和数值依赖域的显式界限。 AI

影响 引入了一种求解复杂HJB方程的新计算方法，可能影响依赖于此类模型的领域。

排序理由 这是一篇详细介绍求解复杂数学方程新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新方法解决高维Hamilton-Jacobi-Bellman方程

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Minseok Kim, Yeongjong Kim, Namkyeong Cho, Yeoneung Kim ·

    高维一阶 Hamilton--Jacobi--Bellman 方程的单调神经策略迭代

    arXiv:2605.07116v2 Announce Type: replace Abstract: We analyze a neural semi-discrete method for high-dimensional first-order Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equations with known or learned dynamics. Centered differences and an artificial viscosity $Nh=O(h)$ define a monotone opera…

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