Deep Learning revolutioniert die Analyse von Markov‑Ketten
In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird gezeigt, wie neuronale Netzwerke die langjährige Herausforderung der Konstruktion von Lyapunov‑Funktionen für Markov‑Modelle automatisieren können. Lyapunov‑Funktionen sind entscheidend, um die Stabilität solcher Systeme mathematisch nachzuweisen, doch ihre Entwicklung erfordert üblicherweise viel Kreativität und analytische Arbeit.
