Skip to main content
Ir a la página de inicio de la Comisión Europea (se abrirá en una nueva ventana)
español español
CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS
Contenido archivado el 2024-06-18

High-Dimensional Sparse Optimal Control

Objetivo

We are addressing the analysis and numerical methods for the tractable simulation and the optimal control of dynamical systems which are modeling the behavior of a large number N of complex interacting agents described by a large amount of parameters (high-dimension). We are facing fundamental challenges:
- Random projections and recovery for high-dimensional dynamical systems: we shall explore how concepts of data compression via Johnson-Lindenstrauss random embeddings onto lower-dimensional spaces can be applied for tractable simulation of complex dynamical interactions. As a fundamental subtask for the recovery of high-dimensional trajectories from low-dimensional simulated ones, we will address the efficient recovery of point clouds defined on embedded manifolds from random projections.
-Mean field equations: for the limit of the number N of agents to infinity, we shall further explore how the concepts of compression can be generalized to work for associated mean field equations.
- Approximating functions in high-dimension: differently from purely physical problems, in the real life the ”social forces” which are ruling the dynamics are actually not known. Hence we will address the problem of automatic learning from collected data the fundamental functions governing the dynamics.
- Homogenization of multibody systems: while the emphasis of our modelling is on “social” dynamics, we will also investigate methods to recast multibody systems into our high-dimensional framework in order to achieve nonstandard homogenization by random projections.
- Sparse optimal control in high-dimension and mean field optimal control: while self-organization of such dynamical systems has been so far a mainstream, we will focus on their sparse optimal control in high-dimension. We will investigate L1-minimization to design sparse optimal controls. We will learn high-dimensional (sparse) controls by random projections to lower dimension spaces and their mean field limit.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: https://op.europa.eu/es/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

ERC-2012-StG_20111012
Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

ERC-SG - ERC Starting Grant

Institución de acogida

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Aportación de la UE
€ 1 123 000,00
Dirección
Arcisstrasse 21
80333 Muenchen
Alemania

Ver en el mapa

Región
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Beneficiarios (1)

Mi folleto 0 0