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J-GLOBAL ID:202202270671841700   整理番号:22A0492022

大規模ネットワークにおける機能可観測性とターゲット状態推定【JST・京大機械翻訳】

Functional observability and target state estimation in large-scale networks
著者 (7件):
資料名:
巻: 119  号:ページ: e2113750119  発行年: 2022年 
JST資料番号: D0387A  ISSN: 0027-8424  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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複雑な動的系の定量的理解と正確な制御は,測定および/または推定を介してそれらの内部状態を観察することによってのみ達成できる。大規模動的ネットワークでは,システムを完全に観測できる十分なセンサノードを持つのは,しばしば困難か物理的に不可能である。システムが原理的に観測可能であるとしても,高次元は,完全な状態オブザーバの計算の扱いやすさと性能に関する基本的限界を提起する。次元のurseを克服するために,著者らは,その代わりに,機能観察できるシステムを必要とし,状態変数の標的部分集合が利用可能な測定から再構成できることを意味する。ここでは,1)必要なセンサの最小集合を決定し,2)最小次数の対応する状態オブザーバを設計する,高度にスケーラブルなアルゴリズムを導く,機能的可観測性のグラフベース理論を開発した。完全状態オブザーバと比較して,提案した機能的オブザーバは,実質的に少ないセンシングと少ない計算資源で同じ推定品質を達成し,大規模ネットワークに適している。限られた位相測定データと限られた試験条件下での流行時の感染の有病率の推論から,電力グリッドにおけるサイバー攻撃の検出に対して提案した方法を適用した。応用は,機能的オブザーバが,複雑なネットワーク上で他のアクセスできない動的プロセスを探索する能力を著しくスケールアップできることを示した。Copyright 2022 The Author(s). Published by PNAS. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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中枢神経系  ,  神経の基礎医学 
タイトルに関連する用語 (4件):
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