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Enregistrement W2567179608 · doi:10.1016/j.ifacol.2016.10.306

Cyclic Behavior of Optimal Trajectories in Growth Models**The research is supported by the Russian Science Foundation (Project No. 15-11-10018).

2016· article· en· W2567179608 sur OpenAlexaff
A.M. Tärasyev, Anastasiia A. Usova

Notice bibliographique

RevueIFAC-PapersOnLine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsMaximum principleNonlinear systemOptimal controlHamiltonian (control theory)Eigenvalues and eigenvectorsControl theory (sociology)TransversalityJacobian matrix and determinantMathematical optimizationApplied mathematicsComputer scienceMathematical analysisControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper estimates the accuracy of an algorithm for constructing optimal solutions of optimization resource productivity problem within the framework of economic growth modeling. The problem is investigated using the generalized Pontryagin maximum principle for infinite time interval problems. Qualitative analysis of the Hamiltonian system reveals that optimal trajectories have a cyclic behavior at a steady state neighborhood. This means that the Jacobian evaluated at a steady state has complex eigenvalues. A nonlinear stabilizer, constructed for saddle steady state, does not exist in this case. In the paper, we generalize the structure of a nonlinear stabilizer for the case of a focal steady state. Applying the stabilizer to the Hamiltonian system obtained from the Pontryagin maximum principle in the case of complex eigenvalues, one can derive a closed-loop system which has spiral-formed solutions converging to the steady state over time. Optimal trajectories in a steady state vicinity have similar behavior and infinitesimal closeness of high order to trajectories generated by the proposed nonlinear stabilizer. This observation provides the basis of the algorithm for constructing solutions of the considered class of optimal control problems. Estimation of the algorithm accuracy and performance time is provided in terms of the utility function of the optimal control problem.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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