Stochastic Lagrangian Adaptation (eBook)
VI, 77 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-73758-9 (ISBN)
This book introduces a cutting-edge continuous time stochastic linear quadratic (LQ) adaptive control algorithm for fully observed linear stochastic systems with unknown parameters. The adaptive estimation algorithm is engineered to drive the maximum likelihood estimate into the set of parameters representing the true closed-loop dynamics. By incorporating a performance monitoring feature, this approach ensures that the estimate converges to the true system parameters. Concurrently, it delivers optimal long-term LQ closed-loop performance. This groundbreaking work offers a significant advancement in the field of stochastic control systems.
Erscheint lt. Verlag | 8.11.2024 |
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Reihe/Serie | SpringerBriefs in Mathematics |
Zusatzinfo | VI, 77 p. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
Schlagworte | Adaptive Control • Optimization • Probability Theory • Stochastic Lagrangian Adaptation • Stochastic Systems |
ISBN-10 | 3-031-73758-X / 303173758X |
ISBN-13 | 978-3-031-73758-9 / 9783031737589 |
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Größe: 1,2 MB
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