論文の概要: SafEDMD: A certified learning architecture tailored to data-driven
control of nonlinear dynamical systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03145v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 16:12:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 15:06:43.541132
- Title: SafEDMD: A certified learning architecture tailored to data-driven
control of nonlinear dynamical systems
- Title（参考訳）: SafEDMD:非線形力学系のデータ駆動制御に適した認定学習アーキテクチャ
- Authors: Robin Str\"asser, Manuel Schaller, Karl Worthmann, Julian Berberich,
Frank Allg\"ower
- Abstract要約: クープマン作用素は動的制御系の機械学習の理論的バックボーンとして機能する。
本稿では,厳密な証明とともに提供されるEDMDベースの新しい学習アーキテクチャであるSafEDMDを提案する。
- 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: The Koopman operator serves as the theoretical backbone for machine learning
of dynamical control systems, where the operator is heuristically approximated
by extended dynamic mode decomposition (EDMD). In this paper, we propose
Stability- and certificate-oriented EDMD (SafEDMD): a novel EDMD-based learning
architecture which comes along with rigorous certificates, resulting in a
reliable surrogate model generated in a data-driven fashion. To ensure
trustworthiness of SafEDMD, we derive proportional error bounds, which vanish
at the origin and are tailored for control tasks, leading to certified
controller design based on semi-definite programming. We illustrate the
developed machinery by means of several benchmark examples and highlight the
advantages over state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: クープマン作用素は動的制御系の機械学習の理論的バックボーンとして機能し、演算子は拡張動的モード分解(EDMD)によってヒューリスティックに近似される。
本稿では,厳密な証明書とともに,データ駆動方式で生成された信頼性の高いサロゲートモデルを実現する,新しいedmdベースの学習アーキテクチャである,安定性と証明書指向のedmd(safedmd)を提案する。
SafEDMDの信頼性を確保するために、原点から消え、制御タスクに適した比例誤差境界を導出し、半定値プログラミングに基づく認証制御設計を実現する。
本稿では,いくつかのベンチマーク例を用いて開発機械を説明し,最先端手法の利点を強調した。
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