Stability and Robustness Analysis of Uncertain Nonlinear Systems Using Entropy Properties of Left and Right Singular Vectors
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel approach to determine the stability space of nonlinear, uncertain dynamic systems that obviates the traditional eigenvalue approach and the accompanying linearizing approximations. In the new method, any long-term dynamic uncertainty is used in an extremely simple and economical way. First, the variability of the design variables about a particular design point is captured through the design of experiments (DOE). Then, corresponding computer simulations of the mechanistic model, over only a small time span, provide a matrix of discrete time responses. Finally, singular value decomposition (SVD) separates out parameter and time information and the expected uncertainty of the first few left and right singular vectors predicts any instability that might occur over the entire life-time of the dynamics. The singular vectors are viewed as random variables and their entropy leads to a simple metric that accurately predicts stability. The stable/unstable spaces are found by investigating the overall design space using an array of grid points of suitable spacing. The length of the time span needed to capture the nature of the dynamics can be as short as two or three periods. The robustness of the stability space is related to the tolerances assigned to the design variables. Errors due to sampling size, time increments, and number of significant singular vectors are controllable. The method can be implemented with readily available software. A study of two practical engineering systems with different distributions and tolerances, various initial conditions, and different time spans shows the efficacy of the proposed approach.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».