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Enregistrement W2887426136 · doi:10.23919/acc.2018.8431686

Linear Model Predictive Control for Schrödinger Equation

2018· article· en· W2887426136 sur OpenAlexaff
Jukka-Pekka Humaloja, Stevan Dubljević

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Controllability of Differential Equations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModel predictive controlDiscretizationControl theory (sociology)Linear-quadratic regulatorStability (learning theory)Optimal controlMathematicsHorizonBoundary (topology)Quadratic equationReduction (mathematics)Applied mathematicsController (irrigation)Riccati equationSchrödinger equationMathematical optimizationControl (management)Computer sciencePartial differential equationMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper considers the finite-horizon constrained optimal control problem for Schrödinger equation with boundary controls and boundary observations. The plant is mapped from continuous to discrete time using the Cayley-Tustin transform, which preserves input-output-stability of the plant. The proposed transformation is structure and energy preserving and does not induce order reduction associated with the spatial discretization. The controller design setting leads to the finite horizon constrained quadratic regulator problem, which is easily realized and accounts in explicit manner for input and output/state constraints. The model predictive control (MPC) design is realized for Schrödinger equation and the results are illustrated with numerical simulations showing successful stabilization of Schrödinger equation with simultaneous satisfaction of input and output/state constraints.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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