Druckansicht der Internetadresse:

Mathematisches Institut

Lehrstuhl für Angewandte Mathematik Prof. Dr. L. Grüne / Prof. Dr. A. Schiela

Seite drucken

Team > M.Sc. Mario Sperl

zurück zur Übersicht
zurück zur Übersicht
Foto von Mario Sperl M.Sc. Mario Sperl
Foto von Mario Sperl

Mathematisches Institut
Lehrstuhl für Angewandte Mathematik


M.Sc. Mario Sperl

  • Projektmitarbeiter
  • Raum: 3.2 01 530 (NW II)
  • E-Mail: Mario.Sperl@uni-bayreuth.de

Projekt: „Nichtlineare optimale Feedback-Regelung mit tiefen neuronalen Netzen ohne den Fluch der Dimension. Räumlich abnehmende Sensitivität und nichtglatte Probleme
früheres Projekt: „Nichtlineare optimale Feedback-Regelung mit tiefen neuronalen Netzen ohne den Fluch der Dimension. Ein Zugang über kompositionelle Funktionen und Hamilton-Jacobi-Bellman Gleichungen

Foto von Mario Sperl

Mathematisches Institut
Lehrstuhl für Angewandte Mathematik


  • System- und Kontrolltheorie
  • Optimale Steuerung und Regelung
  • Deep Learning
Foto von Mario Sperl

Mathematisches Institut
Lehrstuhl für Angewandte Mathematik


Publikationen

2025

Mario Sperl, Luca Saluzzi, Dante Kalise and Lars Grüne: Separable approximations of optimal value functions and their representation by neural networks.. - Bayreuth, 2025-02-12. - 20 S.
doi:10.48550/arXiv.2502.08559

Lars Grüne, Mario Sperl and Debasish Chatterjee: Representation of practical nonsmooth control Lyapunov functions by piecewise affine functions and neural networks.. - Bayreuth, 2025-02-08. - 9 S.
doi:10.15495/EPub_UBT_00008178

Mario Sperl, Jonas Mysliwitz and Lars Grüne: On the Existence and Neural Network Representation of Separable Control Lyapunov Functions.. - Bayreuth, 2025. - 11 S.
doi:10.15495/EPub_UBT_00008101

2024

Armin Nurkanović, Mario Sperl, Sebastian Albrecht and Moritz Diehl: Finite Elements with Switch Detection for Direct Optimal Control of Nonsmooth Systems. In: Numerische Mathematik, 156 (2024). - S. 1115-1162.
doi:10.1007/s00211-024-01412-z

2023

Mario Sperl, Luca Saluzzi, Lars Grüne and Dante Kalise: Separable approximations of optimal value functions under a decaying sensitivity assumption. In: 62nd IEEE Conference on Decision and Control (CDC) 2023. - Singapore, Singapore : 2023. - S. 259-264.
doi:10.1109/CDC49753.2023.10383497

Lars Grüne and Mario Sperl: Examples for separable control Lyapunov functions and their neural network approximation. In: IFAC-PapersOnLine, 56 (2023). - S. 19-24.
doi:10.1016/j.ifacol.2023.02.004

2020

Armin Nurkanović, Amer Mešanović, Mario Sperl, Sebastian Albrecht, Ulrich Münz, Rolf Findeisen and Moritz Diehl: Optimization-based primary and secondary control of microgrids. In: Automatisierungstechnik, 68 (2020). - S. 1044-1058.
doi:10.1515/auto-2020-0088

Foto von Mario Sperl

Mathematisches Institut
Lehrstuhl für Angewandte Mathematik


M.Sc. Mario Sperl
ab 11/2021: Projektmitarbeiter

Lehrstuhl für Angewandte Mathematik
Mathematisches Institut
Universität Bayreuth
95440 Bayreuth

Telefon: +49 (0)921 55-3278
E-Mail: Mario.Sperl@uni-bayreuth.de

responsible for the content: Lars Grüne

Facebook Youtube-Kanal Instagram UBT-A Kontakt