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ESAIM-CONTROL OPTIMISATION AND CALCULUS OF VARIATIONS

ESAIM-CONTROL OPTIMISATION AND CALCULUS OF VARIATIONS期刊基本信息

  • 簡稱:ESAIM CONTR OPTIM CA
  • 大類:數(shù)學
  • 小類:自動化與控制系統(tǒng)
  • ISSN:1292-8119
  • IF值:1.295
  • 是否SCI:SCIE
  • 是否OA:No
  • 出版地:FRANCE
  • 平均錄用比例:容易
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ESAIM-CONTROL OPTIMISATION AND CALCULUS OF VARIATIONS中文簡介

ESAIM: COCV致力于在控制、優(yōu)化和變異計算領域快速有效地發(fā)表論文和調(diào)查。文章可以是理論性的,計算性的,或者兩者都有,它們將涵蓋前沿技術(shù)、生物科學、材料科學、計算機視覺、連續(xù)物理、決策科學和其他相關(guān)學科的影響的當代主題。有針對性的主題包括:控制:建模、可控性、最優(yōu)控制、穩(wěn)定、控制設計、混合控制、魯棒性分析、控制的數(shù)值和計算方法、隨機或確定性、連續(xù)或離散控制系統(tǒng)、有限維或無限維控制系統(tǒng)、幾何控制、量子控制、博弈論;優(yōu)化:數(shù)學規(guī)劃、大型系統(tǒng)、隨機優(yōu)化、組合優(yōu)化、形狀優(yōu)化、凸或非光滑優(yōu)化、反問題、內(nèi)點法、對偶法、數(shù)值方法、收斂與復雜性、全局優(yōu)化、優(yōu)化與動力系統(tǒng)、最優(yōu)傳輸、機器學習、圖像或信號分析;變分學:微分方程和哈密頓系統(tǒng)的變分方法,變分不等式;半連續(xù)性與收斂、極小化器的存在性與正則性、泛函的臨界點、松弛性幾何問題與幾何測度理論工具的使用與發(fā)展涉及隨機性的問題;粘度的解決方案;數(shù)值方法;均勻化、多尺度和奇異攝動問題。

ESAIM-CONTROL OPTIMISATION AND CALCULUS OF VARIATIONS英文簡介

ESAIM: COCV strives to publish rapidly and efficiently papers and surveys in the areas of Control, Optimisation and Calculus of Variations.Articles may be theoretical, computational, or both, and they will cover contemporary subjects with impact in forefront technology, biosciences, materials science, computer vision, continuum physics, decision sciences and other allied disciplines.Targeted topics include:in control: modeling, controllability, optimal control, stabilization, control design, hybrid control, robustness analysis, numerical and computational methods for control, stochastic or deterministic, continuous or discrete control systems, finite-dimensional or infinite-dimensional control systems, geometric control, quantum control, game theory;in optimisation: mathematical programming, large scale systems, stochastic optimisation, combinatorial optimisation, shape optimisation, convex or nonsmooth optimisation, inverse problems, interior point methods, duality methods, numerical methods, convergence and complexity, global optimisation, optimisation and dynamical systems, optimal transport, machine learning, image or signal analysis;in calculus of variations: variational methods for differential equations and Hamiltonian systems, variational inequalities; semicontinuity and convergence, existence and regularity of minimizers and critical points of functionals, relaxation; geometric problems and the use and development of geometric measure theory tools; problems involving randomness; viscosity solutions; numerical methods; homogenization, multiscale and singular perturbation problems.

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