Fugu-MT 論文翻訳(概要): Finite-sample Identification of Continuous-time Parameter-linear Systems

論文の概要: Finite-sample Identification of Continuous-time Parameter-linear Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05382v1
Date: Fri, 8 Dec 2023 21:42:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-12 21:07:47.625935
Title: Finite-sample Identification of Continuous-time Parameter-linear Systems
Title（参考訳）: 連続時間パラメータ線形系の有限サンプル同定
Authors: Simon Kuang, Xinfan Lin
Abstract要約: 連続時間線形系に対する有限差分微分フィルタとTikhonov正規化最小二乗推定器を構築し,解析する。副生成物として、摂動されたムーア-ペンローズ擬逆の新たな解析を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Differentiating noisy, discrete measurements in order to fit an ordinary differential equation can be unreasonably effective. Assuming square-integrable noise and minimal flow regularity, we construct and analyze a finite-difference differentiation filter and a Tikhonov-regularized least squares estimator for the continuous-time parameter-linear system. Combining these contributions in series, we obtain a finite-sample bound on mean absolute error of estimation. As a by-product, we offer a novel analysis of stochastically perturbed Moore-Penrose pseudoinverses.
Abstract（参考訳）: 通常の微分方程式に適合するために、雑音を区別する離散的な測定は、合理的に有効である。二乗可積分ノイズと最小流れ正則性を仮定し,連続時間パラメータ線形系の有限差分微分フィルタとチホノフ正規化最小二乗推定器を構築し解析する。これらの寄与を直列に組み合わせることで,推定の平均絶対誤差に基づく有限サンプル境界を得る。副産物として, 確率的に摂動するムーア・ペンローズ擬逆解析法を提案する。

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