一般アトラクタのためのKoopmanベースニューラルLyapunov関数【JST・京大機械翻訳】

Deka Shankar A.; Valle Alonso M.; Tomlin Claire J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214757367780 整理番号：22P0308953

一般アトラクタのためのKoopmanベースニューラルLyapunov関数【JST・京大機械翻訳】

Koopman-Based Neural Lyapunov Functions for General Attractors

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Koopmanスペクトル理論は,動的システム解析と制御のための強力なツールとして過去10年に成長した。本論文では,ニューラルネットワークを持つKoopman-Invariant部分空間を推定するための最近のデータ駆動技術が,基礎となるシステムに対するLyapunov証明書の抽出に利用できることを示した。本研究では,孤立平衡点を超える限界サイクルを持つシステムに焦点を当て,Kopman固有関数を用いて,候補Lyapunov関数を効率的にパラメータ化し,いくつかの(未知)アトラクタ動力学の下でフォワード不変集合を構築した。さらに,動力学が多項式であり,ニューラルネットワークが,著者らのアプローチにおける関数近似法の選択として多項式によって置き換えられるとき,1つは,さらに,Sum-of-Squaresプログラムおよび/または非線形プログラムを利用して,証明可能に正しいLyapunov証明書を生み出すことができる。そのような多項式の場合,Lyapunov関数を構築するためのKoopmanベース手法は,Sum-of-Squares最適化問題を直接定式化し解くのと比較して,著しく少ない決定変数を使用する。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , ,
, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

電力系統一般

前のページに戻る