論文の概要: Noise-Induced Navigation in Non-convex Domains and Compact Manifolds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.10949v1
- Date: Wed, 07 Oct 2026 22:00:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-10 02:36:53.686611
- Title: Noise-Induced Navigation in Non-convex Domains and Compact Manifolds
- Title(参考訳): 非凸領域とコンパクト多様体における騒音誘導ナビゲーション
- Abstract要約: 本研究では,所定の目標設定にシステムを世界規模で操るフィードバック法の問題について検討する。
対象均衡点の大領域において大域的安定を達成する基本法則を構築することができることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.1675763847424785
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this note, we study the problem of designing a feedback law that globally steers a system to a prescribed target configuration. Even if the system is fully actuated, topological obstructions generally prevent the existence of globally asymptotically stabilizing continuous feedback laws. We revisit this problem in a stochastic setting by allowing noise to enter through the control channels. Using a criterion for asymptotic stability in the large that combines local Lyapunov stability with positive recurrence, we constructively show that one can construct elementary feedback laws that achieve global asymptotic stability in the large, of the target equilibrium point in connected Euclidean domains with obstacles and manifolds without boundary. For Euclidean domains with obstacles, we also show that the method extends naturally to the problem of finding the minimizer of a strongly convex function with non-convex constraints. Numerical experiments illustrate the effectiveness of the approach for Euclidean domains with circular obstacles and the two dimensional sphere. Additionally, we study the role noise strength when there is a non-convex obstacle, in which case the system might show metastability.
- Abstract(参考訳): 本稿では,所定の目標設定にシステムを世界規模で操るフィードバック法を設計する際の問題点について考察する。
システムが完全にアクティベートされているとしても、トポロジカルな障害は一般的に、世界的な漸近的に継続的なフィードバック法則の安定化を妨げている。
ノイズを制御チャネルに入力することで,確率的設定でこの問題を再検討する。
局所的なリャプノフ安定性と正の再帰性を組み合わせた大域における漸近安定性の基準を用いて、境界のない障害物や多様体を持つユークリッド領域において、大域的な漸近安定性を達成する基本的フィードバック法則を構築することができることを示す。
障害のあるユークリッド領域に対しては、この手法が非凸制約を持つ強凸関数の最小値を求める問題に自然に拡張されることも示している。
数値実験により、円障害物を持つユークリッド領域と二次元球面に対するアプローチの有効性が示されている。
さらに,非凸障害物が存在する場合の騒音強度について検討した。
関連論文リスト
- Revisiting Zeroth-Order Optimization: Minimum-Variance Two-Point Estimators and Directionally Aligned Perturbations [57.179679246370114]
乱摂動の分布は, 摂動段差がゼロになる傾向にあるため, 推定子の分散を最小限に抑える。
以上の結果から, 一定の長さを維持するのではなく, 真の勾配に方向を合わせることが可能であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-22T19:06:39Z) - On exploration of an interior mirror descent flow for stochastic nonconvex constrained problem [3.4376560669160394]
ヘッセン障壁法とミラー降下法は連続流の離散近似として解釈できることを示す。
厳密な相補性条件が成立すれば、これらの急激な定常点を回避できるような2つの十分な条件を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-21T05:58:52Z) - Solving Zero-Sum Convex Markov Games [38.68653814645517]
本研究では,Nash equilibria (NE) に独立手法を用いて,2プレーヤゼロサムゲーム (cMG) におけるグローバルコンバージェンスを初めて保証する。
NC-pおよび両側pPL条件下での一般的な制約付きmin-max問題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-19T08:12:02Z) - Local Stability and Region of Attraction Analysis for Neural Network Feedback Systems under Positivity Constraints [0.5097809301149341]
フィードフォワードニューラルネットワーク(FFNN)により実現された静的非線形フィードバックを用いたLur'e形式の非線形システムの局所安定性について検討する。
正の系制約を利用することで、コンパクトな集合に制限された軌道の指数的安定性に十分な条件を与える Aizerman 予想の局所的変種を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-28T21:45:49Z) - Synthesizing Stable Reduced-Order Visuomotor Policies for Nonlinear
Systems via Sums-of-Squares Optimization [28.627377507894003]
本稿では,非線形システムの制御観測のためのノイズフィードバック,低次出力-制御-パーセプションポリシを提案する。
画像からのこれらのシステムが確実に安定できない場合、我々のアプローチは安定性の保証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-24T19:34:09Z) - Beyond the Edge of Stability via Two-step Gradient Updates [49.03389279816152]
Gradient Descent(GD)は、現代の機械学習の強力な仕事場である。
GDが局所最小値を見つける能力は、リプシッツ勾配の損失に対してのみ保証される。
この研究は、2段階の勾配更新の分析を通じて、単純だが代表的でありながら、学習上の問題に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-08T21:32:50Z) - Fine-Grained Analysis of Stability and Generalization for Stochastic
Gradient Descent [55.85456985750134]
我々は,SGDの反復的リスクによって制御される新しい境界を開発する,平均モデル安定性と呼ばれる新しい安定性尺度を導入する。
これにより、最良のモデルの振舞いによって一般化境界が得られ、低雑音環境における最初の既知の高速境界が導かれる。
我々の知る限りでは、このことはSGDの微分不能な損失関数でさえも初めて知られている安定性と一般化を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T06:30:19Z) - Robust Reinforcement Learning with Wasserstein Constraint [49.86490922809473]
最適なロバストなポリシーの存在を示し、摂動に対する感度分析を行い、新しいロバストな学習アルゴリズムを設計する。
提案アルゴリズムの有効性はCart-Pole環境で検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-01T13:48:59Z)
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。