Identifiability of dynamic networks with part of the nodes noise-free
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.
Notice bibliographique
Résumé
In dynamic network identification a major goal is to uniquely identify the topology and dynamic links between the measured node variables. It is common practice to assume that process noises affect every output in multivariable system identification, and every node in dynamic networks with a full rank noise process. For many practical situations this assumption might be overly strong. This leads to the question of how to handle situations where the process noise is not full rank, i.e. when the number of white noise processes driving the network is strictly smaller than the number of nodes. In this paper a first step towards answering this question is taken by addressing the case of a dynamic network where some nodes are noise-free, and others are disturbed with a (correlated) process noise. In this situation the predictor filters that generate the one-step-ahead prediction of the node signals are non-unique, and the appropriate identification criterion leads to a constrained optimization problem. It is assessed when it is possible to distinguish between models on the basis of this criterion, leading to new notions of network identifiability. It appears that a sufficient condition for network identifiability is that every node signal in the network is excited by an external excitation signal or a process noise signal that is uncorrelated with other node excitations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle