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Aristotelis Papatheodorou
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新的机器学习框架以增强的预测能力学习复杂的物理动力学
两篇新的研究论文介绍了一种用于预测复杂物理系统动力学的先进机器学习框架。第一篇论文 CaLiSym 通过将状态嵌入到提升的正则相空间中，将精确的辛学习扩展到与环境有能量交换的系统。第二篇论文 CSympNet-ID 专注于线性阻尼哈密顿系统，提出了一种在强制执行共形辛性的同时学习单步流映射的框架。两种方法都证明了预测精度的提高，特别是在数据稀疏或分布外的情况下，其性能优于非结构化基线。
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新的二次规划求解器处理机器人中的不可行问题
研究人员推出 Elastic ODYN，这是一种新颖的原对偶非内点二次规划 (QP) 求解器，旨在处理机器人和控制中的不可行问题。与假设可行的现有方法不同，Elastic ODYN 使用平滑的平方 $\ell_2$ 弹性松弛来管理冲突的目标和建模错误，即使在无法满足约束的情况下也能确保稳定的梯度和收敛性。该框架能够开发一个不可行性感知的可微分 QP 层和一个 SQP 方法，这些方法已在各种机器人任务中进行了评估，证明了比当前最先进的弹…