Fugu-MT 論文翻訳(概要): Suppressing unknown disturbances to dynamical systems using machine learning

論文の概要: Suppressing unknown disturbances to dynamical systems using machine learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03690v1
Date: Mon, 19 Jun 2023 20:20:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-16 04:02:38.540235
Title: Suppressing unknown disturbances to dynamical systems using machine learning
Title（参考訳）: 機械学習による力学系の未知外乱の抑制
Authors: Juan G. Restrepo, Per Sebastian Skardal
Abstract要約: 本研究では,未知のシステムに対して未知の障害を特定し,抑制するためのモデルフリーな手法を提案する。トレーニング関数の極めて穏やかな制限の下で,本手法は未知の乱れを強く識別し,抑制することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Identifying and suppressing unknown disturbances to dynamical systems is a problem with applications in many different fields. In this Letter, we present a model-free method to identify and suppress an unknown disturbance to an unknown system based only on previous observations of the system under the influence of a known forcing function. We find that, under very mild restrictions on the training function, our method is able to robustly identify and suppress a large class of unknown disturbances. We illustrate our scheme with an example where a chaotic disturbance to the Lorenz system is identified and suppressed.
Abstract（参考訳）: 力学系に対する未知の障害の特定と抑制は多くの異なる分野の応用において問題となる。本報告では,未知のシステムに対する未知の障害を,既知の強制関数の影響下での先行観測のみに基づいて同定・抑制するモデルフリー手法を提案する。訓練関数の極めて軽度な制限の下では,未知の障害の大きなクラスをロバストに識別し,抑制することが可能であることが判明した。本稿では,ロレンツ系に対するカオス的乱れを同定し,抑制する例を示す。

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