关键词hybrid dynamical systems
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- ICML混合动力系统中的摊销方程发现
混合动力系统中通过 Amortized Equation Discovery (AMORE) 模型，进行等式的发现、分段和预测，并取得了较好的结果，超过了以往的方法。
- 学习混合系统安全控制的本地控制阻碍函数
本文提出一种基于学习的方法，通过构建基于神经网络的 Control Barrier Functions (CBFs) 来确保广泛类别的非线性混合动力系统的安全，从而解决现有方法的计算效率低、对系统性能不利或仅适用于小规模系统的问题。
- 混合数值建模系统中深度学习子模型的在线校准
通过引入新的建模能力，人工智能和深度学习正在重塑数字仿真框架，这些框架在模型校正和参数化方面表现出巨大潜力，并且通常优于传统物理模型。本文提出了一种高效实用的在线学习方法，名为 EGA（Euler 梯度逼近），用于混合系统，该方法通过假设对 - 使用混合最小值原理求解刚体动力学带碰撞的最优控制
提出一种解决混合动力系统最优控制问题的算法，通过解决混合最小原则 (HMP) 导出的方程，采用逐步逼近法，解决了由不连续性产生的多个数字挑战，其准确性和收敛性均优于基于梯度下降的直接方法和深度强化学习方法。