linear time-invariant systems | BriefGPT

关键词linear time-invariant systems

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学习在单轨迹下稳定未知线性时不变系统的方法在随机噪声下
我们研究了在单一轨迹上学习稳定未知噪声线性时不变系统的问题，并提出了一种新算法，通过解耦系统的不稳定子空间和稳定子空间来避免状态空间维度的指数级增长。使用基于奇异值分解的分析框架，我们证明了在状态范数达到 2^(O (k log n)) 之
PDFa month ago
通过闭环阻尼性保证合成神经网络控制器
通过基于积分二次约束的方法，本文提出一种合成神经网络控制器的方法，使得植物和控制器的反馈系统具有耗散性，并证明 L2 增益的性能要求。通过不确定性来描述植物的不确定性和神经网络的非线性，使用耗散条件导出了不确定线性时不变系统的耗散性条件，并
PDF3 months ago
关于学习稳定线性系统的难度
通过对 Tsiamis 等人的工作进行启发，本文研究了学习线性时不变系统的统计困难性，难度通过实现给定概率下所需样本数来衡量；作者通过展示一类系统可以容易地进行识别，但系统稳定化的样本复杂度仍然随系统维度呈指数增加，并利用强控制中的理念将此
PDF8 months ago
通过 RNN 实现线性时不变（LTI）系统的通用逼近：随机性在水池计算中的力量
循环神经网络（RNN）被认为是在相对温和且普遍的条件下对动态系统进行普适逼近的工具，但通常在标准 RNN 训练中面临梯度消失和梯度爆炸问题。为解决这些问题，引入了一种特殊的 RNN，即储层计算（RC），其循环权重是随机化并且未经过训练，此方
PDFa year ago
用于同步随机线性系统的具有有限样本保证的鲁棒独立性检验
该论文引入了具有非渐近显著性水平保证的鲁棒独立性检验，假设观测输出是同步的，这意味着系统受到联合独立和同分布噪声的驱动。我们的方法提供了分布无关的第一类错误概率的界限，即创新可以具有任意分布。该算法将置信区间估计与排列检验和一般的依赖度量（
PDFa year ago
倒放体验回放的流式线性系统辨识
提出了一种基于流式数据的算法 SGD-RER，使用经验回放技术，利用数据依赖性结构分解和预测误差，以及线性系统辨识问题的第一阶段启发式算法，应用于更多的 LTI 识别设置和非线性动态系统中，并展示了利用数据依赖性结构设计统计和计算高效算法的
PDF3 years ago
在线线性二次控制
我们研究了控制具有已知嘈杂动力学和对抗选择二次损失的线性时不变系统的问题，并提出了第一种在这种情况下保证 O（sqrt（T））遗憾的有效在线学习算法。我们的算法依赖于对系统稳态分布的新型 SDP 松弛。与以前提出的松弛相反，我们的 SDP
PDF6 years ago
矩阵加权拉普拉斯下的同步
研究了线性时不变系统组中的同步问题，其中每对系统之间的耦合由不同的输出矩阵描述。提出了简单的方法来为每一对系统产生（单独的）线性耦合增益，从而确保所有解收敛于一个公共轨迹。考虑了连续时间和离散时间两种情况。
PDF10 years ago