Linear Lyapunov(선형 랴푸노프)란 무엇입니까?
Linear Lyapunov 선형 랴푸노프 - , optimal control design and nonlinear Lyapunov-based stability guarantee) and the Gaussian approximation algorithms (e. [1] A nonlinear Lyapunov-based controller in cascaded form is derived, by defining adequate mappings between the cable tension vectors and the quadrotor thrust vectors and exploring the analogy with the problem of controlling a single quadrotor. [2] For this Poiseuille-type flow the parameter domain of linear Lyapunov’s stability is determined. [3] The direct measurement of the external wrench, needed to implement the control method, is compared with the use of a nonlinear Lyapunov-based wrench observer and advantages/disadvantages of both methods are discussed. [4], 최적 제어 설계 및 비선형 Lyapunov 기반 안정성 보장) 및 가우스 근사 알고리즘(e. [1] 케이블 장력 벡터와 쿼드로터 추력 벡터 사이의 적절한 매핑을 정의하고 단일 쿼드로터를 제어하는 문제와의 유추를 탐색하여 계단식 형태의 비선형 Lyapunov 기반 컨트롤러가 파생됩니다. [2] 이 Poiseuille 유형 흐름에 대해 선형 Lyapunov 안정성의 매개변수 영역이 결정됩니다. [3] 제어 방법을 구현하기 위해 필요한 외부 렌치의 직접 측정을 비선형 리아푸노프 기반 렌치 옵저버의 사용과 비교하고 두 방법의 장단점을 논의합니다. [4]
Through Linear Lyapunov
Through linear Lyapunov function, sufficient conditions for globally asymptotic stability of positive neural networks are proposed. [1] Through linear Lyapunov function method, the criteria for the solvability of the concerned problem are presented. [2]선형 Lyapunov 함수를 통해 긍정적인 신경망의 전역적 점근적 안정성을 위한 충분한 조건을 제안합니다. [1] 선형 Lyapunov 함수 방법을 통해 해당 문제의 해결 가능성에 대한 기준을 제시합니다. [2]
Conewise Linear Lyapunov 콘와이즈 선형 랴푸노프
These algorithms are based on conewise linear Lyapunov functions. [1] These algorithms are based on conewise linear Lyapunov functions. [2]이러한 알고리즘은 원추형 선형 Lyapunov 함수를 기반으로 합니다. [1] 이러한 알고리즘은 원추형 선형 Lyapunov 함수를 기반으로 합니다. [2]
linear lyapunov function 선형 랴푸노프 함수
These algorithms are based on conewise linear Lyapunov functions. [1] Combining linear Lyapunov functions and linear programming, the positivity and stability of such systems can be obtained. [2] The conditions under which the virus-free-equilibrium is globally asymptotically stable with the approach of linear Lyapunov function are shown when the effective reproduction numbers is less than unity. [3] A nonlinear Lyapunov function is used together with LaSalle’s invariance principle to show that the endemic equilibrium is globally asymptotically stable under some conditions. [4] Through linear Lyapunov function, sufficient conditions for globally asymptotic stability of positive neural networks are proposed. [5] The stability analysis at infection free equilibrium and at the endemic state are presented in details via a nonlinear Lyapunov function in conjunction with LaSalle Invariance Principle. [6] These algorithms are based on conewise linear Lyapunov functions. [7] In these cases, a linear Lyapunov function is constructed. [8] Then, by constructing multiple co-positive-type nonlinear Lyapunov functions and using the average dwell time (ADT) approach, a state feedback controller is designed and sufficient conditions are derived to guarantee the corresponding closed-loop system is IO-FTS. [9] A nonlinear Lyapunov function is used in conjunction with LaSalle Invariance Principle to show that the endemic equilibrium is globally asymptotically stable for a special case. [10] In this paper, the problem of stabilization with optimal L1-gain for positive T-S fuzzy systems is investigated with the use of linear Lyapunov function. [11] We present an algorithm for finding piece-wise linear Lyapunov functions that verify the asymptotic stability of piece-wise linear differential inclusions. [12] Typical for the study of positive systems, our analysis benefits from comparison arguments and linear Lyapunov functions. [13] To investigate the relations between these limiting sets, we study linear Lyapunov functions for such kind of Volterra operators. [14] The model predictive control framework consists of linear constraint, linear performance index, linear Lyapunov function, linear programming algorithm, and cone invariant set. [15] To solve the problem, k]an apparatus of continuous piecewise-linear Lyapunov functions is used along with the corresponding piecewise-linear control functions. [16] Through linear Lyapunov function method, the criteria for the solvability of the concerned problem are presented. [17]이러한 알고리즘은 원추형 선형 Lyapunov 함수를 기반으로 합니다. [1] 선형 Lyapunov 함수와 선형 계획법을 결합하면 이러한 시스템의 양수와 안정성을 얻을 수 있습니다. [2] 선형 Lyapunov 함수의 접근으로 바이러스 없는 평형이 전역적으로 점근적으로 안정적인 조건은 유효 번식 수가 1보다 작을 때 표시됩니다. [3] 비선형 Lyapunov 함수는 LaSalle의 불변 원리와 함께 사용되어 고유 평형이 일부 조건에서 전역적으로 점근적으로 안정함을 보여줍니다. [4] 선형 Lyapunov 함수를 통해 긍정적인 신경망의 전역적 점근적 안정성을 위한 충분한 조건을 제안합니다. [5] 무감염 평형 및 풍토병 상태에서의 안정성 분석은 LaSalle 불변 원리와 함께 비선형 리아푸노프 함수를 통해 자세히 제시됩니다. [6] 이러한 알고리즘은 원추형 선형 Lyapunov 함수를 기반으로 합니다. [7] 이러한 경우 선형 Lyapunov 함수가 생성됩니다. [8] 그런 다음 여러 개의 양수형 비선형 Lyapunov 함수를 구성하고 ADT(Average Dwell Time) 접근 방식을 사용하여 상태 피드백 컨트롤러를 설계하고 해당 폐쇄 루프 시스템이 IO-FTS임을 보장할 수 있는 충분한 조건을 도출합니다. [9] 비선형 Lyapunov 함수는 LaSalle 불변 원리와 함께 사용되어 고유한 평형이 특수한 경우에 대해 전역적으로 점근적으로 안정함을 보여줍니다. [10] 이 논문에서는 선형 리아푸노프 함수를 사용하여 양의 T-S 퍼지 시스템에 대한 최적의 L1 이득을 갖는 안정화 문제를 조사합니다. [11] 조각별 선형 미분 내포물의 점근 안정성을 확인하는 조각별 선형 Lyapunov 함수를 찾는 알고리즘을 제시합니다. [12] 포지티브 시스템 연구에 일반적으로 사용되는 분석은 비교 인수 및 선형 Lyapunov 함수의 이점을 제공합니다. [13] 이러한 제한 집합 간의 관계를 조사하기 위해 이러한 종류의 Volterra 연산자에 대한 선형 Lyapunov 함수를 연구합니다. [14] 모델 예측 제어 프레임워크는 선형 제약 조건, 선형 성능 지수, 선형 Lyapunov 함수, 선형 계획법 알고리즘 및 원뿔 불변 집합으로 구성됩니다. [15] 이 문제를 해결하기 위해 연속적인 조각별 선형 Lyapunov 함수의 장치가 해당 조각별 선형 제어 함수와 함께 사용됩니다. [16] 선형 Lyapunov 함수 방법을 통해 해당 문제의 해결 가능성에 대한 기준을 제시합니다. [17]
linear lyapunov equation 선형 랴푸노프 방정식
The main difference is that the quadratic Riccati equation is replaced by a linear Lyapunov equation which can be solved and explicitly related to a determinability Gramian. [1] The main difference is that the quadratic Riccati equation is replaced by a linear Lyapunov equation which can be solved and explicitly related to a determinability Gramian. [2] It is shown that the bilinear Lyapunov equation solutions can be calculated as an infinite sum of the matrix quadratic forms made up by the products of the Faddeev matrices obtained by decomposing of linear subsystem dynamic matrix resolvents. [3] Therein, the solution of two quadratic Lyapunov equations is traced back to the solution of just two linear Lyapunov equations. [4]주요 차이점은 이차 리카티 방정식이 해결될 수 있고 결정 가능성 그래미안과 명시적으로 관련되는 선형 리아푸노프 방정식으로 대체된다는 것입니다. [1] 주요 차이점은 이차 리카티 방정식이 해결될 수 있고 결정 가능성 그래미안과 명시적으로 관련되는 선형 리아푸노프 방정식으로 대체된다는 것입니다. [2] 쌍선형 Lyapunov 방정식 해는 선형 서브시스템 동적 행렬 분해능을 분해하여 얻은 Faddeev 행렬의 곱으로 구성된 행렬 2차 형식의 무한 합으로 계산할 수 있음을 보여줍니다. [3] 거기에서 두 개의 2차 랴푸노프 방정식의 해는 단 2개의 선형 랴푸노프 방정식의 해까지 거슬러 올라갑니다. [4]