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Enregistrement W1866622903 · doi:10.1142/s0218539315500217

Stability Analysis of Uncertain Systems Using a Singular Value Decomposition-Based Metric

2015· article· en· W1866622903 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Reliability Quality and Safety Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingular value decompositionMetric (unit)Stability (learning theory)Singular valueNonlinear systemComputer scienceReliability (semiconductor)Domain (mathematical analysis)Variance (accounting)DecompositionKey (lock)MathematicsMatrix (chemical analysis)Mathematical optimizationControl theory (sociology)AlgorithmEngineeringArtificial intelligenceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stability of dynamic systems is important for satisfactory performance, safety and reliability. The study becomes more difficult when the system is nonlinear and when the ever present uncertainties in the components are considered. Herein a new approach is presented that uses time-domain information: It invokes design of experiments based on the uncertainty within the system, computer simulation of the dynamics to generate a matrix of discrete time responses that presents the variability of the response, and finally, singular value decomposition to separate out parameter information from time information. The variability in the elements in the first few left singular vectors predicts any instability that might occur over the complete life-time of the system. The key to the approach is the introduction of random variables and subsequent co-variance operations. A real-world example and comparison to established methods show the efficacy of the approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle