Inverse Optimal Cardano-Lyapunov Feedback for PDEs with Convection
Notice bibliographique
Résumé
We consider the problem of inverse optimal control design for systems that are not affine in the control. In particular, we consider some classes of partial differential equations (PDEs) with quadratic convection and counter-convection, for which the <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$L^{2}$</tex> norm is a control Lyapunov function (CLF) whose derivative has either a depressed cubic or a quadratic dependence in the boundary control input. We also consider diffusive PDEs with or without linear convection, for which a weighted <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$L^{2}$</tex> norm is a CLF whose derivative has a quadratic dependence in the control input. For each structure on the derivative of the CLF, we achieve inverse optimality with respect to a meaningful cost functional. For the case where the derivative of the CLF has a depressed cubic dependence in the control, we construct a cost functional for which the unique minimizer is the unique real root of a cubic polynomial: the Cardano-Lyapunov controller. When the derivative of the CLF is quadratic in the control, we construct a cost functional that is minimized by two distinct feedback laws, that correspond to the two distinct real roots of a quadratic equation. We show how to switch from one root to the other to reduce the control effort.
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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 | 0,000 | 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 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 ».