論文の概要: A Framework for Adaptive Stabilisation of Nonlinear Stochastic Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17436v1
- Date: Fri, 21 Nov 2025 17:33:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-24 18:08:19.145605
- Title: A Framework for Adaptive Stabilisation of Nonlinear Stochastic Systems
- Title（参考訳）: 非線形確率系の適応安定化のためのフレームワーク
- Authors: Seth Siriya, Jingge Zhu, Dragan Nešić, Ye Pu,
- Abstract要約: 線形パラメータ化不確実性を持つ離散時間非線形系に対する適応制御問題を考察する。
本稿では,一定の等価学習に基づく適応制御戦略を提案する。
状態空間全体が情報的であり、コントローラのファミリーが適切に選択されたパラメータでグローバルに安定化している場合、高い確率安定性を保証することが示される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.266286487433584
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the adaptive control problem for discrete-time, nonlinear stochastic systems with linearly parameterised uncertainty. Assuming access to a parameterised family of controllers that can stabilise the system in a bounded set within an informative region of the state space when the parameter is well-chosen, we propose a certainty equivalence learning-based adaptive control strategy, and subsequently derive stability bounds on the closed-loop system that hold for some probabilities. We then show that if the entire state space is informative, and the family of controllers is globally stabilising with appropriately chosen parameters, high probability stability guarantees can be derived.
- Abstract（参考訳）: 線形パラメータ化不確実性を持つ離散時間非線形確率系に対する適応制御問題を考察する。
パラメータが良好であるとき、状態空間の情報領域内の有界集合内のシステムを安定化可能なパラメータ化されたコントローラ群へのアクセスを仮定し、一定の等価学習に基づく適応制御戦略を提案し、その後、いくつかの確率を保った閉ループ系に安定性を導出する。
次に、状態空間全体が情報的であり、コントローラのファミリーが適切に選択されたパラメータでグローバルに安定化している場合、高い確率安定性を保証することができることを示す。
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