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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur P. E. Caines. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Ades, M., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (2000). Stochastic Optimal Control Under Poisson-Distributed Observations. IEEE Transactions on Automatic Control, 45(1), 3-13. Lien externe
Huang, M., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (décembre 2008). A locality generalization of the NCE (mean field) principle: agent specific cost interactions [Communication écrite]. 47th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2008). Lien externe
Huang, M., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (2007). Large-Population Cost-Coupled LQG Problems With Nonuniform Agents: Individual-Mass Behavior and Decentralized Epsilon-Nash Equilibria. IEEE Transactions on Automatic Control, 52(9), 1560-1571. Lien externe
Huang, M., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (décembre 2007). The nash certainty equivalence principle and McKean-Vlasov systems: an invariance principle and entry adaptation [Communication écrite]. 46th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2007), New Orleans, Louisiana. Lien externe
Huang, M. Y., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (2005). Degenerate Stochastic Control Problems With Exponential Costs and Weakly Coupled Dynamics : Viscosity Solutions and a Maximum Principle. SIAM Journal on Control and Optimization, 44(1), 367-387. Lien externe
Huang, M., Malhamé, R. P., & Caines, P. E. (décembre 2005). Nash strategies and adaptation for decentralized games involving weakly-coupled agents [Communication écrite]. 44th IEEE Conference on Decision and Control & European Control Conference, Séville, Espagne. Lien externe
Huang, M., Caines, P. E., & Malhamé, R. P. (décembre 2003). Individual and mass behaviour in large population stochastic wireless power control problems : centralized and nash equilibrium solutions [Communication écrite]. 42nd IEEE Conference on Decision and Control. Lien externe
Huang, M., Malhamé, R. P., & Caines, P. E. (décembre 2003). Stochastic power control in wireless communication systems : analysis, approximate control algorithms and state aggregation [Communication écrite]. 42nd IEEE Conference on Decision and Control. Lien externe
Huang, M., Malhamé, R. P., & Caines, P. E. (juin 2003). Stochastic power control in wireless communication systems with and infinite horizon discounted cost [Communication écrite]. American Control Conference (ACC 2003). Lien externe
Huang, M., Malhamé, R. P., & Caines, P. E. (janvier 2002). Quality of service control for wireless systems: minimum power and minimum energy solutions [Communication écrite]. American Control Conference (ACC 2002). Lien externe
Schollig, A., Caines, P. E., Egerstedt, M., & Malhamé, R. P. (décembre 2007). A hybrid Bellman equation for systems with regional dynamics [Communication écrite]. 46th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2007), New Orleans, Louisiana. Lien externe
Zhongjing, M., Malhamé, R. P., & Caines, P. E. (décembre 2007). Distributed control of loss network systems : independent subnetwork behaviour in infinite networks [Communication écrite]. 46th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2007), New Orleans, Louisiana. Lien externe
