論文の概要: Real-Time Synthesis of Robust Controlled Invariant Sets for Monotone Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.14115v1
- Date: Sat, 12 Sep 2026 19:31:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-16 07:15:05.688449
- Title: Real-Time Synthesis of Robust Controlled Invariant Sets for Monotone Systems
- Title(参考訳): モノトン系に対するロバスト制御不変集合のリアルタイム合成
- Abstract要約: 自律システムの制御には、制御された不変集合のような正式な安全証明書が必要である。
特に、遅延不動点アルゴリズムは単調性を利用して、集合の反鎖基底のみを追跡する。
我々は,d次元格子上の下側閉集合を,指定された軸に沿った柱の高さで表現するしきい値関数再構成を導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.233704313688752
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Safety-critical control of autonomous systems requires formal safety certificates, such as controlled invariant sets, that must be computed online as conditions change. Although standard synthesis algorithms scale poorly with state dimension, monotone dynamical systems with lower-closed safety specifications allow for accelerated computation of controlled invariant sets. In particular, lazy fixed-point algorithms exploit monotonicity and track only the antichain basis of the set. However, membership tests and redundancy checks against an evolving basis remain major bottlenecks. We introduce a threshold-function reformulation in which a lower-closed set on a d-dimensional grid is represented by its column heights along a designated axis. This reformulates the greatest-fixed-point iteration as independent one-dimensional binary searches, one per grid column, yielding an embarrassingly parallel iteration with asymptotically lower computational complexity than the lazy fixed-point algorithm. Experiments synthesize invariant sets on 3D grids with 10^9 cells in under 50 ms and 10^14 cells in under two minutes. We further demonstrate online re-synthesis in a safety-informed model predictive controller example.
- Abstract(参考訳): 自律システムの安全クリティカルな制御には、制御された不変集合のような公式な安全証明書が必要である。
標準合成アルゴリズムは状態次元ではあまりスケールしないが、低クロース安全仕様の単調力学系は制御された不変集合の高速計算を可能にする。
特に、遅延不動点アルゴリズムは単調性を利用して、集合の反鎖基底のみを追跡する。
しかし、メンバーシップテストと進化する基盤に対する冗長性チェックは、依然として大きなボトルネックとなっている。
我々は,d次元格子上の下側閉集合を,指定された軸に沿った柱の高さで表現するしきい値関数再構成を導入する。
これは1次元の独立な二分探索として最大の固定点反復を再構成し、格子列ごとに1つずつ、遅延固定点アルゴリズムよりも漸近的に計算複雑性の低い、恥ずかしいほどに並列な反復を生成する。
実験では、50ms以下の10^9細胞と2分以下の10^14細胞の3次元格子上の不変集合を合成する。
さらに、安全インフォームドモデル予測コントローラの例において、オンライン再合成を実証する。
関連論文リスト
- Quantum-Inspired Hybrid Neural Networks for Neural Decoding: A Controlled Ablation Study of Learnable Quantum Sidecar Integration [5.2726003549534655]
本稿では,ResNet-50バックボーン内に残余のサイドカーモジュールとして集積されたパラメータ化量子回路(PQCs)について検討した。
ベースライン, 量子サイドカーとフリーズインプットプロジェクション, バックボーン・グラディエント・トレーニングプロジェクションの量子サイドカー, アングルエンコーディングを回路計測結果と整合させる測定誘導変種を比較検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-23T15:55:43Z) - A Memory Efficient Unified Algorithm for Online Learning of Linear Dynamical Systems [14.967168108174464]
オンライン予測の自然な前提条件について検討する。
私たちのゴールは、ダイナミックスの本質的な複雑さに適応するメモリフットプリントで、サブ線形後悔を達成することです。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-02T11:24:08Z) - Differentiable Invariant Sets for Hybrid Limit Cycles with Application to Legged Robots [4.9489833968237065]
パラメトリック埋め込みを用いた連続システムの到達可能な集合を過度に近似する手法を拡張し、二足歩行ロボットの公称軌道を軸とした前方不変集合を計算する。
パラメトリック・リーチブル・セットのためのJAXベースのライブラリであるImmraxを用いて二足歩行モデル上でこの条件を数値的に検証し、双方向最適化フレームワークを用いてトラッキングコントローラを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-06T19:14:02Z) - Minimal Information Control Invariance via Vector Quantization [2.094349987888854]
我々は,サンプルデータ制御の下で,コンパクトな前方不変量を描画するために,何個の異なる制御信号が必要であるかを検討する。
状態空間分割と有限制御符号ブックを共同で学習するベクトル量子化オートエンコーダを提案する。
安全操作と互換性のある最小感度分解能を実証的に特徴付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-03T15:53:07Z) - Cryptanalysis of a Lightweight RFID Authentication Protocol Based on a Variable Matrix Encryption Algorithm [0.7782106464483302]
低コストな移動RFIDシステムにおいて,AM-SUEO-DBLTKM可変行列暗号アルゴリズムに基づく双方向RFID認証プロトコルが提案された。
本稿では,プロトコルの構造的弱点について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-30T11:35:40Z) - BPDQ: Bit-Plane Decomposition Quantization on a Variable Grid for Large Language Models [56.504879072674015]
本稿では,ビットプレーンとスカラー係数による可変量子化グリッドを構成するビットプレーン分解量子化(BPDQ)を提案する。
BPDQは、1つのGTX 3090上でQwen2.5-72Bを83.85%のGSM8Kの精度で提供できる(ただし16ビットでは90.83%)。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-04T02:54:37Z) - The Sample Complexity of Online Reinforcement Learning: A Multi-model Perspective [55.15192437680943]
連続状態と行動空間を持つ非線形力学系の一般設定におけるオンライン強化学習のサンプル複雑性について検討した。
我々のアルゴリズムは、$mathcalO(N epsilon2 + Mathrmln(m(epsilon)/epsilon2)$のポリシーを後悔する。
力学がコンパクトで実数値のパラメータ集合によってパラメータ化される特別な場合、$mathcalO(sqrt)のポリシー後悔を証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-27T10:01:28Z) - The Sample Complexity of One-Hidden-Layer Neural Networks [57.6421258363243]
本研究では,スカラー値を持つ一層ネットワークのクラスとユークリッドノルムで有界な入力について検討する。
隠蔽層重み行列のスペクトルノルムの制御は、一様収束を保証するには不十分であることを示す。
スペクトルノルム制御が十分であることを示す2つの重要な設定を解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-13T07:12:02Z) - Sketching as a Tool for Understanding and Accelerating Self-attention
for Long Sequences [52.6022911513076]
トランスフォーマーベースのモデルは、自己アテンションモジュールの二次空間と時間的複雑さのために、長いシーケンスを処理するのに効率的ではない。
我々はLinformerとInformerを提案し、低次元投影と行選択により2次複雑性を線形(モジュラー対数因子)に還元する。
理論的解析に基づいて,Skeinformerを提案することにより,自己注意の促進と,自己注意への行列近似の精度の向上を図ることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T06:58:05Z) - Learning Stabilizing Controllers for Unstable Linear Quadratic
Regulators from a Single Trajectory [85.29718245299341]
線形2次制御器(LQR)としても知られる2次コストモデルの下で線形制御器を研究する。
楕円形不確実性集合内の全ての系を安定化させる制御器を構成する2つの異なる半定値プログラム(SDP)を提案する。
高い確率で安定化コントローラを迅速に識別できる効率的なデータ依存アルゴリズムであるtextsceXplorationを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T08:58:57Z) - Multi-Objective Matrix Normalization for Fine-grained Visual Recognition [153.49014114484424]
双線形プールは細粒度視覚認識(FGVC)において大きな成功を収める
近年,行列パワー正規化は双線形特徴量において2次情報を安定化させることができることが示されている。
両線形表現を同時に正規化できる効率的な多目的行列正規化法(MOMN)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T08:40:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。