論文の概要: Nonlinear Bipartite Output Regulation with Application to Turing Pattern
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15677v1
- Date: Thu, 25 May 2023 03:03:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-26 17:42:32.913803
- Title: Nonlinear Bipartite Output Regulation with Application to Turing Pattern
- Title(参考訳): 非線形二部出力制御とチューリングパターンへの応用
- Authors: Dong Liang, Martin Guay, Shimin Wang
- Abstract要約: 非線形分散オブザーバを協調競合相互作用を持つ非線形エクソシステムに対して提案し,この問題に対処する。
実践的な応用として、オブザーバに基づく非線形マルチエージェントシステムのクラスに対して、リーダー追従二部構成のコンセンサス問題を解く。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.22349049062643
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, a bipartite output regulation problem is solved for a class of
nonlinear multi-agent systems subject to static signed communication networks.
A nonlinear distributed observer is proposed for a nonlinear exosystem with
cooperation-competition interactions to address the problem. Sufficient
conditions are provided to guarantee its existence and stability. The
exponential stability of the observer is established. As a practical
application, a leader-following bipartite consensus problem is solved for a
class of nonlinear multi-agent systems based on the observer. Finally, a
network of multiple pendulum systems is treated to support the feasibility of
the proposed design. The possible application of the approach to generate
specific Turing patterns is also presented.
- Abstract(参考訳): 本稿では,静的符号付き通信ネットワークを対象とする非線形マルチエージェントシステムに対して,二成分出力制御問題を解く。
非線形分散オブザーバを協調競合相互作用を持つ非線形エクソシステムに対して提案し,この問題に対処する。
十分な条件が与えられ、その存在と安定性が保証される。
観測者の指数安定性が確立される。
実践的な応用として、オブザーバに基づく非線形マルチエージェントシステムのクラスに対して、リーダー追従二部構成のコンセンサス問題を解く。
最後に,複数の振り子システムのネットワークを用いて,提案する設計の実現可能性について検討する。
特定のチューリングパターンを生成するアプローチの応用の可能性についても述べる。
関連論文リスト
- Learning Controlled Stochastic Differential Equations [61.82896036131116]
本研究では,非一様拡散を伴う連続多次元非線形微分方程式のドリフト係数と拡散係数の両方を推定する新しい手法を提案する。
我々は、(L2)、(Linfty)の有限サンプル境界や、係数の正則性に適応する学習率を持つリスクメトリクスを含む、強力な理論的保証を提供する。
当社のメソッドはオープンソースPythonライブラリとして利用可能です。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-04T11:09:58Z) - Interactive System-wise Anomaly Detection [66.3766756452743]
異常検出は様々なアプリケーションにおいて基本的な役割を果たす。
既存のメソッドでは、インスタンスがデータとして容易に観察できないシステムであるシナリオを扱うのが難しい。
システム埋め込みを学習するエンコーダデコーダモジュールを含むエンドツーエンドアプローチを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-21T02:20:24Z) - Stability Bounds for Learning-Based Adaptive Control of Discrete-Time
Multi-Dimensional Stochastic Linear Systems with Input Constraints [3.8004168340068336]
本研究では,有界制御入力制約と非有界障害を有する離散時間多次元システムの適応安定化問題について考察する。
本稿では,オンラインパラメータ推定と飽和線形制御を組み合わせた等価制御手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-02T16:38:13Z) - Dealing with Collinearity in Large-Scale Linear System Identification
Using Gaussian Regression [3.04585143845864]
複数の相互接続型動的システムからなるネットワークの推定について検討する。
我々は、任意のインパルス応答をゼロ平均ガウス過程の実現と見なすベイズ正規化フレームワークにキャストされた戦略を開発する。
我々はマルコフ連鎖モンテカルロスキームを設計し、コリナリティを効率的に扱うことでインパルス応答を後方に再構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-21T19:35:47Z) - Formal Controller Synthesis for Markov Jump Linear Systems with
Uncertain Dynamics [64.72260320446158]
マルコフジャンプ線形系に対する制御器の合成法を提案する。
本手法は,MJLSの離散(モードジャンピング)と連続(確率線形)の両方の挙動を捉える有限状態抽象化に基づいている。
本手法を複数の現実的なベンチマーク問題,特に温度制御と航空機の配送問題に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-01T17:36:30Z) - Neural Koopman Lyapunov Control [0.0]
データから安定化可能な双線形制御系とその関連する可観測物を特定し,構築するためのフレームワークを提案する。
提案手法は、未知のダイナミクスを持つ非線形制御系に対して、大域的安定性の証明可能な保証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T17:38:09Z) - Learning nonlinear dynamics in synchronization of knowledge-based
leader-following networks [16.670246060148617]
本稿では,非線形リーダーシステムのクラスを対象とした学習に基づく完全分散オブザーバを提案する。
さらに,複数のオイラー・ラグランジュ系のリーダ追従同期問題を解くための適応分散制御法を合成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-29T17:51:48Z) - Exact solutions of interacting dissipative systems via weak symmetries [77.34726150561087]
我々は任意の強い相互作用や非線形性を持つクラスマルコフ散逸系(英語版)のリウヴィリアンを解析的に対角化する。
これにより、フルダイナミックスと散逸スペクトルの正確な記述が可能になる。
我々の手法は他の様々なシステムに適用でき、複雑な駆動散逸量子系の研究のための強力な新しいツールを提供することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-27T17:45:42Z) - Convolutional Filtering and Neural Networks with Non Commutative
Algebras [153.20329791008095]
本研究では,非可換畳み込みニューラルネットワークの一般化について検討する。
非可換畳み込み構造は作用素空間上の変形に対して安定であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-23T04:22:58Z) - Distributed Identification of Contracting and/or Monotone Network
Dynamics [8.057006406834466]
本稿では,大規模ネットワークシステムの同定手法を提案する。
私たちが対処する主な課題は、モデルパラメータと安定性の証明書を同時に検索することと、数百から数千のノードを持つネットワークへのスケーラビリティです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-29T20:15:02Z) - Identification of Probability weighted ARX models with arbitrary domains [75.91002178647165]
PieceWise Affineモデルは、ハイブリッドシステムの他のクラスに対する普遍近似、局所線型性、同値性を保証する。
本研究では,任意の領域を持つ固有入力モデル(NPWARX)を用いたPieceWise Auto Regressiveの同定に着目する。
このアーキテクチャは、機械学習の分野で開発されたMixture of Expertの概念に従って考案された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-29T12:50:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。