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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».