論文の概要: Minimum-Time Escape from the Conic Field of View of a Reeds--Shepp Pursuer: the Faster Evader
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.38125v1
- Date: Wed, 28 Oct 2026 01:01:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-03 18:50:24.67193
- Title: Minimum-Time Escape from the Conic Field of View of a Reeds--Shepp Pursuer: the Faster Evader
- Title（参考訳）: ヒツジの円錐面からの最小時間脱出--より高速なエバダ-
- Abstract要約: ゲームはスピード比$>1$で、ハーフアングル$0/2$で解決する。
脱出時間はスカラー方程式の明示的な特徴と根の選択によって特徴づけられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We continue the study of minimum-time escape of an omnidirectional evader from the forward conic field of view of a Reeds--Shepp pursuer, now for a faster evader, and solve the game for every speed ratio $ν>1$ and every half-angle $0<α<π/2$: the escape time is characterized by explicit characteristics and the selection of roots of a scalar equation, and it is the value of the game in nonanticipative strategies at every state. Above the end $E$ of the evader's dispersal line on the front axis, the evader chases the reversing pursuer along a universal line fed by tributaries. The characteristic from the boundary of the usable part is an involute of a circle of radius $ν$ ending at a cusp, and two explicit thresholds decide whether it reaches the axis before the cusp and whether the jump of the escape time across it ends before the cusp or runs to it; in the latter case primaries fold back next to the barrier. The pursuer's optimal strategy is the relay of the slower case. The evader follows the tributaries and switches once to a primary, or commits in advance to a heading certified by the scalar equation of the primaries. Level-set and semi-Lagrangian computations are compared with the value.
- Abstract（参考訳）: 我々は、リーズ-シェップ追跡器の前方円錐面からの全方位エスケープの研究を継続し、より高速なエスケープのために、各速度比$ν>1$および各半角$0<α<π/2$: エスケープ時間は、スカラー方程式のルートの明示的な特性と選択によって特徴づけられ、全ての状態における非予想戦略におけるゲームの価値である。
フロント軸上のエバダの分散ラインの終端$E$の上に、エバダは、支流が供給するユニバーサルラインに沿って、反転トラッカーを追いかける。
使用可能な部分の境界から得られる特徴は、カスプで終端する半径$ν$の円のインボリュートであり、2つの明示的なしきい値は、カスプの前の軸に到達したか、カスプの前の逃走時間のジャンプがそれに向かうかを決定する。
トラッカーの最適戦略は、遅いケースのリレーである。
エバダは支流に従い、一度予備選挙に切り替えるか、予備選挙のスカラー方程式によって認定された先頭に前倒しする。
レベルセットとセミラグランジアン計算を値と比較する。
関連論文リスト
- Minimum-Time Escape from the Conic Field of View of a Reeds-Shepp Pursuer: Classification and Game Value for a Slower or Equally Fast Evader [0.0]
本研究では,最小旋回半径$r$のReeds-Sheppトラッカーの前方円錐場からの全方位エバダの最小時間脱出について検討した。
我々はグローバルなエスケープ/ホールディングの分類を証明している:ストレートの逆転は$lesin$で、エスケープは$sinle1$でバリア境界のdartに制限され、エスケープはすべての状態から$>1$で可能である。
固定比較点に基づいて洗練された独立レベルセット解決器は、閉形式エスケープ時間に一致し、保持領域を再生する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-20T04:54:24Z) - Directional transfer from coherence to longitudinal polarization and algebraic storage in a transmon with Markovian dephasing and a glassy environment: A non-Markovian fractional renewal model [0.0]
我々は,ガラス質の2段階環境を動機とした,長手マルコフ強調および横更新イベントを用いた正・トラスト保存型非マルコフトランスモンモデルを開発した。
01ドルの重み付き待ち時間の場合、分岐カット解析は、初期コヒーレンスと$O(t-1-)の逆転送から生じる長手偏極における一般的な$t-$ストレージテールを与える。
障害を動機とするリニューアル記憶は、状態と方向によってトランスモンデコヒーレンスを再現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-29T11:14:35Z) - Sharp Oracle-Regret Tradeoffs for Projection-Free Online Convex Optimization [55.29259818039367]
我々は, オンライン凸最適化において, 実現可能な集合へのアクセスが正確な線形最適化オラクルに制限された場合に達成可能な後悔を特徴づける。
コンベックス$G$-Lipschitzの損失に対して、直径は最大$D$、合計$Q$オークルコールは$Q$、厳格な制限はラウンド当たり$B$である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-23T22:25:52Z) - Maximal-velocity deficit under a finite-support constraint in hard-wall half-line continuous-time quantum walk [1.8620637029128544]
連続時間量子ウォークは格子上に弾道的に広がり、再スケール位置の極限分布に収束する。
この有限支持クラス上の極限速度分布のモーメント生成関数の最適化は、明示的な$Mtimes M$ Hermitian行列の主固有値に還元されることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-02T00:56:20Z) - Unified Branch-and-Bound Search for the Steiner Traveling Salesman Problem on Graphs of Convex Sets [4.8236998950073255]
コンベックス集合グラフ上でのSteiner Traveling Salesman問題(Steiner-TSP)を定式化する。
結果の無限解空間を探索するために、ルート付きウォークプレフィックス上での分岐とバウンドの統一探索を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-21T17:28:03Z) - The Origin of Edge of Stability [0.0]
ニューラルネットワーク上のフルバッチ勾配勾配は、最大のヘッセン固有値を2/$に駆動する。
本稿では,勾配差更新によって係数が一意に固定された連続反復対のエッジカップリングについて紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-22T11:08:49Z) - Near-optimal Regret Using Policy Optimization in Online MDPs with Aggregate Bandit Feedback [49.84060509296641]
オンライン有限水平マルコフ決定過程を逆向きに変化した損失と総括的帯域幅フィードバック(フルバンド幅)を用いて研究する。
この種のフィードバックの下では、エージェントは、軌跡内の各中間段階における個々の損失よりも、軌跡全体に生じる総損失のみを観察する。
この設定のための最初のポリシー最適化アルゴリズムを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-06T12:03:24Z) - Stochastic Shortest Path: Minimax, Parameter-Free and Towards
Horizon-Free Regret [144.6358229217845]
エージェントが目標状態に到達する前に蓄積される期待コストを最小限に抑えるために,最短経路(ssp)設定で学習する問題について検討する。
我々は,経験的遷移を慎重に歪曲し,探索ボーナスで経験的コストを摂動する新しいモデルベースアルゴリズムEB-SSPを設計する。
私達はEB-SSPが$widetildeO(B_star sqrtS A K)$のミニマックスの後悔率を達成することを証明します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-22T17:20:48Z) - Online Markov Decision Processes with Aggregate Bandit Feedback [74.85532145498742]
本稿では,オンライン有限水平マルコフ決定過程の新たな変種について検討する。
各エピソードにおいて、学習者は、エピソードの選択した方針によって実現された軌道に沿って蓄積された損失を被り、総括的盗聴フィードバックを観察する。
我々の主な結果は計算効率のよいアルゴリズムで、$O(sqrtK)$ regret for this set, where $K$ is the number of episodes。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-31T16:49:07Z) - Frequentist Regret Bounds for Randomized Least-Squares Value Iteration [94.47472987987805]
有限水平強化学習(RL)における探索・探索ジレンマの検討
本稿では,ランダム化最小二乗値 (RLSVI) の楽観的な変種を紹介する。
マルコフ決定過程が低ランク遷移ダイナミクスを持つという仮定の下で、RSVIの頻繁な後悔は、$widetilde O(d2 H2 sqrtT)$$ d $ が特徴次元であり、$ H $ が地平線であり、$ T $ が総数であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-11-01T19:48:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。