Méthodes de synthèse de correcteurs robustes d’ordre réduit pour les boucles de stabilisation inertielle de Ligne de Visée
Bibliographic record
Abstract
Afin d'assurer un haut degré de performance en précision de pointage tout en étant robustes aux variations du système, les correcteurs des boucles de stabilisation inertielle de Ligne de Visée ont une structure particulière imposée par la nature des perturbations à rejeter. La synthèse H∞ par Loop Shaping est une technique bien adaptée à cette problématique mais elle aboutit à des correcteurs d'ordre élevé compte tenu de l'ordre du modèle de synthèse et des pondérations nécessaires à la traduction des objectifs de synthèse. La maîtrise de l'ordre des correcteurs est alors abordée à travers la synthèse H∞ à ordre fixé, tout d'abord via une approche par factorisations premières et optimisation LMI, puis par les outils récents procédant par optimisation non lisse qui permet d'élargir le cadre de la première approche.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".