math.DS」カテゴリーアーカイブ

Total Turning and Motion Range Prediction for Safe Unicycle Control

要約 障害物の周囲でさまざまな自動化タスクを実行する場合、特に人や他の移動ロボッ … 続きを読む

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Collaborative Safe Formation Control for Coupled Multi-Agent Systems

要約 マルチロボットの群れを安全に制御することは、挑戦的かつ活発な研究分野であり … 続きを読む

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Clustering Techniques for Stable Linear Dynamical Systems with applications to Hard Disk Drives

要約 ロバスト制御およびデータ駆動ロバスト制御設計手法では、複数のプラント伝達関 … 続きを読む

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Near-optimal Closed-loop Method via Lyapunov Damping for Convex Optimization

要約 一次凸最適化のための閉ループ減衰を備えた自律システムを導入します。 今日に … 続きを読む

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Machine-learning parameter tracking with partial state observation

要約 複雑で非線形の動的システムには時間とともに変化するパラメーターが含まれるこ … 続きを読む

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Beyond expectations: Residual Dynamic Mode Decomposition and Variance for Stochastic Dynamical Systems

要約 コープマン演算子は非線形力学システムを線形化し、そのスペクトル情報を非常に … 続きを読む

カテゴリー: 37H99, 37M10, 37N25, 47A10, 47B33, 65P99, cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA, math.SP, nlin.CD | Beyond expectations: Residual Dynamic Mode Decomposition and Variance for Stochastic Dynamical Systems はコメントを受け付けていません

Training neural operators to preserve invariant measures of chaotic attractors

要約 混沌としたシステムでは、初期条件における小さな摂動によって軌道が指数関数的 … 続きを読む

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Learning to Control under Uncertainty with Data-Based Iterative Linear Quadratic Regulator

要約 この論文では、動的システムのプロセスおよびセンシングの不確実性の下での学習 … 続きを読む

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State-space Models with Layer-wise Nonlinearity are Universal Approximators with Exponential Decaying Memory

要約 状態空間モデルは、そのシンプルで効率的なネットワーク構造により、シーケンス … 続きを読む

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Koopman Kernel Regression

要約 強化学習などの意思決定のための多くの機械学習アプローチは、エージェントの状 … 続きを読む

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