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Enregistrement W3176263050 · doi:10.48550/arxiv.2011.09929

Sample Complexity of Linear Quadratic Gaussian (LQG) Control for Output\n Feedback Systems

2020· preprint· en· W3176263050 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl Systems and Identification
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinear-quadratic-Gaussian controlOptimal projection equationsControl theory (sociology)Linear-quadratic regulatorController (irrigation)MathematicsRobust controlOptimal controlGaussianConvex optimizationOpen-loop controllerComputer scienceMathematical optimizationControl systemRegular polygonControl engineeringControl (management)EngineeringClosed loopArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies a class of partially observed Linear Quadratic Gaussian\n(LQG) problems with unknown dynamics. We establish an end-to-end sample\ncomplexity bound on learning a robust LQG controller for open-loop stable\nplants. This is achieved using a robust synthesis procedure, where we first\nestimate a model from a single input-output trajectory of finite length,\nidentify an H-infinity bound on the estimation error, and then design a robust\ncontroller using the estimated model and its quantified uncertainty. Our\nsynthesis procedure leverages a recent control tool called Input-Output\nParameterization (IOP) that enables robust controller design using convex\noptimization. For open-loop stable systems, we prove that the LQG performance\ndegrades linearly with respect to the model estimation error using the proposed\nsynthesis procedure. Despite the hidden states in the LQG problem, the achieved\nscaling matches previous results on learning Linear Quadratic Regulator (LQR)\ncontrollers with full state observations.\n

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,078 · 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