Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sample Complexity Bounds for Linear System Identification from a Finite Set

論文の概要: Sample Complexity Bounds for Linear System Identification from a Finite Set

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11141v1
Date: Tue, 17 Sep 2024 12:52:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-18 16:45:13.810630
Title: Sample Complexity Bounds for Linear System Identification from a Finite Set
Title（参考訳）: 有限集合からの線形システム同定のためのサンプル複雑度境界
Authors: Nicolas Chatzikiriakos, Andrea Iannelli,
Abstract要約: 我々は、真のシステムを特定するために、最大可能性推定器を使用する。情報理論のツールを活用して、サンプルの複雑さを低くする。得られたサンプル複雑性境界を解析的および数値的に解析する。
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: This paper considers a finite sample perspective on the problem of identifying an LTI system from a finite set of possible systems using trajectory data. To this end, we use the maximum likelihood estimator to identify the true system and provide an upper bound for its sample complexity. Crucially, the derived bound does not rely on a potentially restrictive stability assumption. Additionally, we leverage tools from information theory to provide a lower bound to the sample complexity that holds independently of the used estimator. The derived sample complexity bounds are analyzed analytically and numerically.
Abstract（参考訳）: 本稿では、軌跡データを用いた可能なシステムの有限集合からLTIシステムを特定する問題に対する有限標本視点について考察する。この目的のために、最大極大推定器を用いて真のシステムを特定し、サンプルの複雑さを上限とする。重要なことに、導出した境界は潜在的に制限的な安定性の仮定に依存しない。さらに、情報理論のツールを活用して、使用済み推定器とは独立に保持されるサンプルの複雑さに対する低いバウンドを提供する。得られたサンプル複雑性境界を解析的および数値的に解析する。

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