A Note on the Separation of Optimal Quantization and Control Policies in Networked Control
Notice bibliographique
Résumé
For controlled $\mathbb{R}^n$-valued linear systems driven by Gaussian noise under quadratic cost criteria, we revisit the problem of the structure of optimal quantization and control policies. In a recent paper [IEEE Trans. Automat. Control, 59 (2014), pp. 1612--1617] by the author, for fully observed and partially observed systems, the global optimality of predictive encoders was established under quadratic cost criteria. Furthermore, optimal control policies were shown to be linear in the conditional estimate of the state, and a form of separation of estimation and control was established. The present note does not introduce any new results or new conditions but clarifies that the results have been mischaracterized in the recent paper [M. Rabi, C. Ramesh, and K. H. Johansson, SIAM J. Control Optim., 54 (2016), pp. 662--689]. Since perhaps the arguments in [IEEE Trans. Automat. Control, 59 (2014), pp. 1612--1617] were concise and this led to the confusion, its key result is presented here with a more detailed proof.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».