Deep Structured Teams in Arbitrary-Size Linear Networks: Decentralized\n Estimation, Optimal Control and Separation Principle
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we introduce decentralized Kalman filters for linear\nquadratic deep structured teams. The agents in deep structured teams are\ncoupled in dynamics, costs and measurements through a set of linear regressions\nof the states and actions (also called deep states and deep actions). The\ninformation structure is decentralized, where every agent observes a noisy\nmeasurement of its local state and the global deep state. Since the number of\nagents is often very large in deep structured teams, any naive approach to\nfinding an optimal Kalman filter suffers from the curse of dimensionality.\nMoreover, due to the decentralized nature of information structure, the\nresultant optimization problem is non-convex, in general, where non-linear\nstrategies can outperform linear ones. However, we prove that the optimal\nstrategy is linear in the local state estimate as well as the deep state\nestimate and can be efficiently computed by two scale-free Riccati equations\nand Kalman filters. We propose a bi-level orthogonal approach across both space\nand time levels based on a gauge transformation technique to achieve the above\nresult.\n We also establish a separation principle between optimal control and optimal\nestimation. Furthermore, we show that as the number of agents goes to infinity,\nthe Kalman gain associated with the deep state estimate converges to zero at a\nrate inversely proportional to the number of agents. This leads to a fully\ndecentralized approximate strategy where every agent predicts the deep state by\nits conditional and unconditional expected value, also known as the certainty\nequivalence approximation and (weighted) mean-field approximation,\nrespectively.\n
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».