Coupled Lyapunov(커플드 랴푸노프)란 무엇입니까?
Coupled Lyapunov 커플드 랴푸노프 - An improved successive over-relaxation iterative method is proposed for coupled Lyapunov matrix equations (CLMEs) from continuous-time Markovian jump linear systems. [1] This study investigates gradient-based neural networks (GNNs) for solving coupled Lyapunov matrix equations arising in the stability analysis of continuous-time Markovian jump linear systems. [2] Finally, we obtain coupled Lyapunov systems of linear equations, which are analyzed by the MATLAB solver for the system. [3] This paper is concerned with the methods for solving continuous coupled Lyapunov matrix equations. [4] It is shown that the system controlled by RHC is stabilizable if and only if the two coupled Lyapunov type inequalities are satisfied. [5] The new state estimation is derived via the innovation analysis method, and an analytical solution to the estimator is given in terms of a set of generalised Riccati difference equations based on a set of coupled Lyapunov equations. [6] First, for a general stochastic system with input delay and multiplicative noises, we derive a necessary stabilizing condition based on a coupled Lyapunov equation (CLE). [7] ABSTRACT In this paper, a new gradient-based iterative algorithm is proposed to solve the coupled Lyapunov matrix equations associated with continuous-time Markovian jump linear systems. [8] Especially, a novel stability criterion is developed for the considered systems by the existence of the unique positive-definite solution of the corresponding coupled Lyapunov matrix equations. [9]연속 시간 마르코비안 점프 선형 시스템에서 결합된 리아푸노프 행렬 방정식(CLME)에 대해 개선된 연속 과완화 반복 방법이 제안됩니다. [1] 본 연구는 연속시간 마르코비안 점프 선형 시스템의 안정성 분석에서 발생하는 결합 리아푸노프 행렬 방정식을 풀기 위한 기울기 기반 신경망(GNN)을 조사합니다. [2] 마지막으로 시스템에 대한 MATLAB 솔버에 의해 분석되는 선형 방정식의 결합된 Lyapunov 시스템을 얻습니다. [3] 이 논문은 연속 결합 리아푸노프 행렬 방정식을 푸는 방법에 관한 것입니다. [4] RHC에 의해 제어되는 시스템은 두 개의 결합된 Lyapunov 유형 부등식이 충족되는 경우에만 안정화될 수 있음을 보여줍니다. [5] 새로운 상태 추정은 혁신 분석 방법을 통해 파생되며 추정기에 대한 분석 솔루션은 결합된 Lyapunov 방정식 세트를 기반으로 하는 일반화된 Riccati 차분 방정식 세트로 제공됩니다. [6] 먼저 입력 지연과 곱셈 잡음이 있는 일반적인 확률 시스템의 경우 결합된 랴푸노프 방정식(CLE)을 기반으로 필요한 안정화 조건을 도출합니다. [7] 초록 본 논문에서는 연속시간 마르코비안 점프 선형 시스템과 관련된 결합된 리아푸노프 행렬 방정식을 풀기 위해 새로운 기울기 기반 반복 알고리즘을 제안한다. [8] 특히, 대응하는 결합된 Lyapunov 행렬 방정식의 고유한 양의 정부호 솔루션의 존재에 의해 고려된 시스템에 대해 새로운 안정성 기준이 개발되었습니다. [9]
coupled lyapunov matrix 결합된 랴푸노프 행렬
An improved successive over-relaxation iterative method is proposed for coupled Lyapunov matrix equations (CLMEs) from continuous-time Markovian jump linear systems. [1] This study investigates gradient-based neural networks (GNNs) for solving coupled Lyapunov matrix equations arising in the stability analysis of continuous-time Markovian jump linear systems. [2] This paper is concerned with the methods for solving continuous coupled Lyapunov matrix equations. [3] ABSTRACT In this paper, a new gradient-based iterative algorithm is proposed to solve the coupled Lyapunov matrix equations associated with continuous-time Markovian jump linear systems. [4] Especially, a novel stability criterion is developed for the considered systems by the existence of the unique positive-definite solution of the corresponding coupled Lyapunov matrix equations. [5]연속 시간 마르코비안 점프 선형 시스템에서 결합된 리아푸노프 행렬 방정식(CLME)에 대해 개선된 연속 과완화 반복 방법이 제안됩니다. [1] 본 연구는 연속시간 마르코비안 점프 선형 시스템의 안정성 분석에서 발생하는 결합 리아푸노프 행렬 방정식을 풀기 위한 기울기 기반 신경망(GNN)을 조사합니다. [2] 이 논문은 연속 결합 리아푸노프 행렬 방정식을 푸는 방법에 관한 것입니다. [3] 초록 본 논문에서는 연속시간 마르코비안 점프 선형 시스템과 관련된 결합된 리아푸노프 행렬 방정식을 풀기 위해 새로운 기울기 기반 반복 알고리즘을 제안한다. [4] 특히, 대응하는 결합된 Lyapunov 행렬 방정식의 고유한 양의 정부호 솔루션의 존재에 의해 고려된 시스템에 대해 새로운 안정성 기준이 개발되었습니다. [5]
coupled lyapunov equation
The new state estimation is derived via the innovation analysis method, and an analytical solution to the estimator is given in terms of a set of generalised Riccati difference equations based on a set of coupled Lyapunov equations. [1] First, for a general stochastic system with input delay and multiplicative noises, we derive a necessary stabilizing condition based on a coupled Lyapunov equation (CLE). [2]새로운 상태 추정은 혁신 분석 방법을 통해 파생되며 추정기에 대한 분석 솔루션은 결합된 Lyapunov 방정식 세트를 기반으로 하는 일반화된 Riccati 차분 방정식 세트로 제공됩니다. [1] 먼저 입력 지연과 곱셈 잡음이 있는 일반적인 확률 시스템의 경우 결합된 랴푸노프 방정식(CLE)을 기반으로 필요한 안정화 조건을 도출합니다. [2]