Non-Asymptotic State and Input Estimation for Smooth Linear Parameter Varying Systems
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
This note explains the advantage of employing integral system representations of linear systems in application to state and input estimation for a broad class of LPV systems. Integral (kernel) representations of linear systems are seen as vehicles for retaining local information about the system's input-output behaviour in which the notion of initial or boundary conditions play no role. An important by-product of kernel system representations is their capacity for reconstruction of time derivatives of the measured system output by using the kernel derivatives. These attributes immediately lead to the construction of kernel-based dead-beat state and parameter estimators for linear systems. The approach is extended here to LPV systems with measured scheduling parameters, or else LPV systems in which the scheduling parameters cannot be measured directly, but whose values may be inferred from the output observations of other, possibly nonlinear, dynamical systems. It is shown that the lack of knowledge of the system input does not prejudice successful state estimation provided that the system has strong observability properties that effectively permit input reconstruction in a suitable B-spline basis. The method also applies to nonlinear smooth systems that can be transformed to LPV systems with dynamically varying parameters. An example of a strongly nonlinear system is presented for which the extended Kalman filter is known to fail.
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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