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Schrödinger bridge problem
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新方法使用 GAN 生成的脑电图数据对认知能量进行建模
研究人员开发了一种使用脑电图 (EEG) 数据和带梯度惩罚的 Wasserstein GAN (WGAN-GP) 对认知能量消耗进行建模的新颖方法。该方法利用薛定谔桥问题 (SBP) 来量化大脑状态之间转换的能量成本。研究表明，WGAN-GP 生成的合成脑电图数据保留了这种基于能量的建模所需的动力学结构，与 Stroop 任务的真实脑电图数据高度一致。然后，这种认知能量指标可以用作神经自适应人机系统的控制信号，从而能够根据用户的认知和…
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发布基于核的势平均场博弈新框架
研究人员开发了一种新的基于核的势平均场博弈的计算框架。该框架利用再生核最大均值差异（MMD）惩罚项来处理运行交互和终端目标成本。该方法采用随机傅里叶 U-统计量表示，用于从有限样本经验分布中进行无偏估计，成本与批量大小呈线性关系。数值实验证明了其在薛定谔桥问题和电动汽车充电协调等问题上的应用。
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研究人员开发带记忆的Sinkhorn算法以解决控制仿射薛定谔桥问题
研究人员开发了一种新颖的带记忆的Sinkhorn递归方法，用于解决输入和噪声通道不匹配时的控制仿射薛定谔桥问题。该新算法克服了现有方法仅适用于这些通道成比例的局限性。该论文展示了该算法解决这些复杂的非线性偏微分方程的能力，并证明了其局部稳定性。