Identifiability of Linear Time-Invariant Differential-Algebraic Systems. I. The Generalized Markov Parameter Approach
Notice bibliographique
Résumé
A mathematical model is identifiable if and only if there is a unique relationship between each parameter value and the input−output behavior of the model. If a model is not identifiable, there is no unique solution to the parameter estimation problem, regardless of the number and types of experiments that are performed. A new method for testing the identifiability of linear time-invariant (LTI) differential-algebraic systems is presented. This method is an extension of the Markov parameter method, proposed by Grewal and Glover ( IEEE Trans. Autom. Control 1976, 21, 833) and Vajda ( Sci. Pap. Inst. Tech. Cybernetics Tech. Univ. Wroclaw 1985, 29, 228) for LTI ordinary differential equation systems. In the proposed method, the differential-algebraic system is partitioned into an ordinary differential equation subsystem and an algebraic subsystem. This allows for the computation of structural invariants called the generalized Markov parameters (GMPs). A system is identifiable if and only if the dependence of the GMPs on the parameters is one-to-one almost everywhere on the allowable parameter set. Tests for global and local identifiability are developed. The application of this method is demonstrated using two examples including an idealized gas-phase reactor.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».