Characterization of Information Channels for Asymptotic Mean\n Stationarity and Stochastic Stability of Non-stationary/Unstable Linear\n Systems
Notice bibliographique
Résumé
Stabilization of non-stationary linear systems over noisy communication\nchannels is considered. Stochastically stable sources, and unstable but\nnoise-free or bounded-noise systems have been extensively studied in\ninformation theory and control theory literature since 1970s, with a renewed\ninterest in the past decade. There have also been studies on non-causal and\ncausal coding of unstable/non-stationary linear Gaussian sources. In this\npaper, tight necessary and sufficient conditions for stochastic stabilizability\nof unstable (non-stationary) possibly multi-dimensional linear systems driven\nby Gaussian noise over discrete channels (possibly with memory and feedback)\nare presented. Stochastic stability notions include recurrence, asymptotic mean\nstationarity and sample path ergodicity, and the existence of finite second\nmoments. Our constructive proof uses random-time state-dependent stochastic\ndrift criteria for stabilization of Markov chains. For asymptotic mean\nstationarity (and thus sample path ergodicity), it is sufficient that the\ncapacity of a channel is (strictly) greater than the sum of the logarithms of\nthe unstable pole magnitudes for memoryless channels and a class of channels\nwith memory. This condition is also necessary under a mild technical condition.\nSufficient conditions for the existence of finite average second moments for\nsuch systems driven by unbounded noise are provided.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».