Second Lyapunov(두 번째 랴푸노프)란 무엇입니까?
Second Lyapunov 두 번째 랴푸노프 - In particular, in the two-dimensional case, we prove that the second Lyapunov exponent of Selmer's algorithm is negative and bound it away from zero. [1] Algorithms for analytical solutions of subproblems are based on the second Lyapunov method. [2] We first establish the second Lyapunov method over quaternion field and then we use this theory to study the stability in both autonomous systems and periodic non-autonomous systems cases. [3] Using second Lyapunov method, we establish the global stability of the positive equilibrium. [4] By using the fixed point theory, the existence of a periodic solution is obtained; by using the second Lyapunov method, the uniqueness and stability of the periodic solution are obtained. [5] Consequently, the absolute value of the second Lyapunov exponent of this discrete system does not approach zero after the accumulation of torus doubling when the coupling parameter is set to larger values. [6] The adaptive controller is designed using second Lyapunov method and does not require over-parametrization. [7] The second Lyapunov theorem and Barbalat lemma are used to prove the closed-loop asymptotic stability. [8] The aim of this research is to develop an adaptive control system of a two-wheeled balancing robot based on a reference model and the second Lyapunov approach. [9] Theoretical lower and upper estimates for the RE are proposed in the spirit of the first and second Lyapunov methods, respectively. [10] That is why a method based on the second Lyapunov approach is proposed to calculate the upper allowable limit of the online learning rate for the neural network controller under various conditions at each moment of its functioning. [11] Also, the joint large-deviation rate function for the first and the second Lyapunov exponent is estimated. [12] The second Lyapunov method is used to design a control protocol ensuring a consensus for two types of multi-agent systems. [13] The proposed adaptive neural tracking controllers are designed with only one adaptive parameter by using the second Lyapunov stability method. [14] Afterwards, the tension controller is designed to ensure asymptotic stability of the extended system by applying the second Lyapunov method. [15] Using the discrete analogue of the second Lyapunov method, the necessary and sufficient conditions for Lagrange stability of the solution of the difference-dynamical system are obtained. [16] The proposed adaptive neural tracking controllers are designed with only one adaptive parameter by using the second Lyapunov stability method. [17]특히, 2차원의 경우 Selmer 알고리즘의 두 번째 Lyapunov 지수가 음수임을 증명하고 0에서 멀리 바인딩합니다. [1] 하위 문제의 분석 솔루션을 위한 알고리즘은 두 번째 Lyapunov 방법을 기반으로 합니다. [2] 먼저 쿼터니언 필드에 대한 두 번째 Lyapunov 방법을 설정한 다음 이 이론을 사용하여 자율 시스템과 주기적 비자율 시스템 사례 모두에서 안정성을 연구합니다. [3] 두 번째 Lyapunov 방법을 사용하여 양의 평형의 전체 안정성을 설정합니다. [4] 고정 소수점 이론을 사용하여 주기적 솔루션의 존재를 얻습니다. 두 번째 Lyapunov 방법을 사용하여 주기적 솔루션의 고유성과 안정성을 얻습니다. [5] 결과적으로, 이 이산 시스템의 두 번째 Lyapunov 지수의 절대값은 결합 매개변수가 더 큰 값으로 설정될 때 토러스 배가 누적 후 0에 접근하지 않습니다. [6] 적응형 컨트롤러는 두 번째 Lyapunov 방법을 사용하여 설계되었으며 과도한 매개변수화가 필요하지 않습니다. [7] 두 번째 Lyapunov 정리와 Barbalat 보조정리는 폐쇄 루프 점근 안정성을 증명하는 데 사용됩니다. [8] 이 연구의 목적은 참조 모델과 두 번째 Lyapunov 접근법을 기반으로 하는 이륜 밸런싱 로봇의 적응 제어 시스템을 개발하는 것입니다. [9] RE에 대한 이론적 하한 및 상한 추정치는 각각 첫 번째 및 두 번째 Lyapunov 방법의 정신으로 제안됩니다. [10] 이것이 두 번째 Lyapunov 접근법에 기반한 방법이 기능의 각 순간에 다양한 조건에서 신경망 컨트롤러에 대한 온라인 학습률의 허용 가능한 상한을 계산하기 위해 제안된 이유입니다. [11] 또한 첫 번째 및 두 번째 Lyapunov 지수에 대한 공동 큰 편차율 함수가 추정됩니다. [12] 두 번째 Lyapunov 방법은 두 가지 유형의 다중 에이전트 시스템에 대한 합의를 보장하는 제어 프로토콜을 설계하는 데 사용됩니다. [13] 제안하는 적응 신경 추적 제어기는 두 번째 Lyapunov 안정성 방법을 사용하여 단 하나의 적응 매개 변수로 설계되었습니다. [14] 이후 두 번째 Lyapunov 방법을 적용하여 확장된 시스템의 점근적 안정성을 보장하도록 장력 조절기를 설계하였다. [15] 두 번째 Lyapunov 방법의 이산 유사체를 사용하여 차동역학 시스템 솔루션의 Lagrange 안정성에 대한 필요 충분 조건을 얻습니다. [16] 제안하는 적응 신경 추적 제어기는 두 번째 Lyapunov 안정성 방법을 사용하여 단 하나의 적응 매개 변수로 설계되었습니다. [17]
second lyapunov method 두 번째 Lyapunov 방법
Algorithms for analytical solutions of subproblems are based on the second Lyapunov method. [1] We first establish the second Lyapunov method over quaternion field and then we use this theory to study the stability in both autonomous systems and periodic non-autonomous systems cases. [2] Using second Lyapunov method, we establish the global stability of the positive equilibrium. [3] By using the fixed point theory, the existence of a periodic solution is obtained; by using the second Lyapunov method, the uniqueness and stability of the periodic solution are obtained. [4] The adaptive controller is designed using second Lyapunov method and does not require over-parametrization. [5] Theoretical lower and upper estimates for the RE are proposed in the spirit of the first and second Lyapunov methods, respectively. [6] The second Lyapunov method is used to design a control protocol ensuring a consensus for two types of multi-agent systems. [7] Afterwards, the tension controller is designed to ensure asymptotic stability of the extended system by applying the second Lyapunov method. [8] Using the discrete analogue of the second Lyapunov method, the necessary and sufficient conditions for Lagrange stability of the solution of the difference-dynamical system are obtained. [9]하위 문제의 분석 솔루션을 위한 알고리즘은 두 번째 Lyapunov 방법을 기반으로 합니다. [1] 먼저 쿼터니언 필드에 대한 두 번째 Lyapunov 방법을 설정한 다음 이 이론을 사용하여 자율 시스템과 주기적 비자율 시스템 사례 모두에서 안정성을 연구합니다. [2] 두 번째 Lyapunov 방법을 사용하여 양의 평형의 전체 안정성을 설정합니다. [3] 고정 소수점 이론을 사용하여 주기적 솔루션의 존재를 얻습니다. 두 번째 Lyapunov 방법을 사용하여 주기적 솔루션의 고유성과 안정성을 얻습니다. [4] 적응형 컨트롤러는 두 번째 Lyapunov 방법을 사용하여 설계되었으며 과도한 매개변수화가 필요하지 않습니다. [5] RE에 대한 이론적 하한 및 상한 추정치는 각각 첫 번째 및 두 번째 Lyapunov 방법의 정신으로 제안됩니다. [6] 두 번째 Lyapunov 방법은 두 가지 유형의 다중 에이전트 시스템에 대한 합의를 보장하는 제어 프로토콜을 설계하는 데 사용됩니다. [7] 이후 두 번째 Lyapunov 방법을 적용하여 확장된 시스템의 점근적 안정성을 보장하도록 장력 조절기를 설계하였다. [8] 두 번째 Lyapunov 방법의 이산 유사체를 사용하여 차동역학 시스템 솔루션의 Lagrange 안정성에 대한 필요 충분 조건을 얻습니다. [9]
second lyapunov exponent 두 번째 랴푸노프 지수
In particular, in the two-dimensional case, we prove that the second Lyapunov exponent of Selmer's algorithm is negative and bound it away from zero. [1] Consequently, the absolute value of the second Lyapunov exponent of this discrete system does not approach zero after the accumulation of torus doubling when the coupling parameter is set to larger values. [2] Also, the joint large-deviation rate function for the first and the second Lyapunov exponent is estimated. [3]특히, 2차원의 경우 Selmer 알고리즘의 두 번째 Lyapunov 지수가 음수임을 증명하고 0에서 멀리 바인딩합니다. [1] 결과적으로, 이 이산 시스템의 두 번째 Lyapunov 지수의 절대값은 결합 매개변수가 더 큰 값으로 설정될 때 토러스 배가 누적 후 0에 접근하지 않습니다. [2] 또한 첫 번째 및 두 번째 Lyapunov 지수에 대한 공동 큰 편차율 함수가 추정됩니다. [3]
second lyapunov approach
The aim of this research is to develop an adaptive control system of a two-wheeled balancing robot based on a reference model and the second Lyapunov approach. [1] That is why a method based on the second Lyapunov approach is proposed to calculate the upper allowable limit of the online learning rate for the neural network controller under various conditions at each moment of its functioning. [2]이 연구의 목적은 참조 모델과 두 번째 Lyapunov 접근법을 기반으로 하는 이륜 밸런싱 로봇의 적응 제어 시스템을 개발하는 것입니다. [1] 이것이 두 번째 Lyapunov 접근법에 기반한 방법이 기능의 각 순간에 다양한 조건에서 신경망 컨트롤러에 대한 온라인 학습률의 허용 가능한 상한을 계산하기 위해 제안된 이유입니다. [2]
second lyapunov stability
The proposed adaptive neural tracking controllers are designed with only one adaptive parameter by using the second Lyapunov stability method. [1] The proposed adaptive neural tracking controllers are designed with only one adaptive parameter by using the second Lyapunov stability method. [2]제안하는 적응 신경 추적 제어기는 두 번째 Lyapunov 안정성 방법을 사용하여 단 하나의 적응 매개 변수로 설계되었습니다. [1] 제안하는 적응 신경 추적 제어기는 두 번째 Lyapunov 안정성 방법을 사용하여 단 하나의 적응 매개 변수로 설계되었습니다. [2]