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Computation of barrier certificates for dynamical hybrids systems using interval analysis

2017· dissertation· W7148464110 on OpenAlexaboutno aff
Adel Djaballah

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEngineering
TopicStability and Control of Uncertain Systems
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAgrégationInterval dataStatistical analysis

Abstract

fetched live from OpenAlex

Calcul par analyse intervalle de certificats de barrière pour les systèmes dynamiques hybrides Cette thèse développe des outils permettant de prouver qu’un système dynamique est sûr. En supposant qu’une partie de l’espace d’état est dangereuse, un système dynamique est dit sûr lorsque son état n’atteint jamais cette partie dangereuse au cours du temps, quel que soit l’état initial appartenant à un ensemble d’états initiaux admissibles et quel que soit le niveau de perturbation restant dans un domaine admissible. Les outils proposés cherchent à établir des preuves de sûreté pour des systèmes décrits par des modèles dynamiques non-linéaires et des modèles dynamiques hybrides. Prouver qu’un système dynamique est sûr en calculant explicitement l’ensemble des trajectoires possibles du système lorsque le modèle dynamique est non-linéaire et perturbé reste une tâche très difficile. C’est pourquoi cette thèse aborde ce problème à l’aide de fonctions barrières paramétrées. Une barrière, lorsqu’elle existe, permet de partitionner l’espace d’état et d’isoler l’ensemble des trajectoires possibles de l’état du système de la partie dangereuse de l’espace d’état. La fonction paramétrique décrivant la barrière doit satisfaire un certain nombre de contraintes impliquant la dynamique du modèle, l’ensemble des états initiaux possibles, et l’ensemble dangereux. Ces contraintes ne sont pas convexes en général, ce qui complique la recherche de fonctions barrières satisfaisantes. Précédemment, seules des fonctions barrières polynomiales ont été considérées pour des modèles dynamiques polynomiaux. Cette thèse considère des systèmes dynamiques relativement généraux avec des barrières paramétriques quelconques. Les solutions présentées exploitent des outils de satisfaction de contraintes sur des domaines continus et des outils issus de l’analyse par intervalles. Dans un premier temps, cette thèse considère des systèmes dynamiques non-linéaires à temps continu. Le problème de conception d’une barrière paramétrique est formulé comme un problème de satisfaction des contraintes sur des domaines réels avec des variables quantifiées de manière existentielle et universelle. L’algorithme CSC-FPS a été adapté afin de résoudre le problème de synthèse de barrière. Cet algorithme combine une exploration de l’espace des paramètres de la barrière et une phase de vérification des propriétés de la barrière. A l’aide de contracteurs, il est possible de significativement accélérer la recherche de solutions. Dans un second temps, ces résultats sont étendus au cas de systèmes décrits par des modèles dynamiques hybrides. La propriété de sûreté doit être prouvée lors de l’évolution à temps continu du système dynamique, mais aussi pendant les transitions du système. Ceci nécessite l’introduction de contraintes supplémentaires qui lient les fonctions barrières associées à chaque mode à temps continu entre elles. Réaliser la synthèse de toutes les fonctions barrières pour les différents modes simultanément n’est envisageable que pour des systèmes de très petite dimension avec peu de modes. Une approche séquentielle a été proposée. Les contraintes liées aux transitions sont introduites progressivement entre les modes pour lesquels une barrière a déjà été obtenue. Lorsque certaines contraintes de transition ne sont pas satisfaites, une méthode de backtracking doit être mise en œuvre afin de synthétiser des barrières offrant une meilleure prise en compte des contraintes de transition non satisfaites. Ces approches ont été évaluées et comparées avec des techniques de l’état de l’art sur des systèmes décrits par des modèles à temps continu et des modèles hybrides.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.642
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.002
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.311
Teacher spread0.273 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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