В настоящем документе предлагается структурированный подход к обучению линейных операторов системам контроля на основе данных. Мы занимаемся как структурными, так и теоретическими аспектами этой проблемы. Для получения структурных допущений мы предлагаем использовать хорошо сложившиеся рамки (полу)групп для уравнений эволюции, поскольку операторы в системах контроля относятся к одному и тому же типу. Кроме того, мы предлагаем анализировать алгоритмы обучения сквозь призму обратной структуры проблем. Это показывает, как извлеченная модель зависит от данных через разложение ошибок, гарантии конвергенции и оптимальную легализацию -- что позволяет нам сравнивать существующие методы и получать достопримечательно выгодные алгоритмы. Чтобы получить эти результаты, мы ограничиваем нашу сферу охвата ограниченными операторами на пространствах Хилберта. Хотя это может показаться ограничительным, существующие подходы зачастую косвенно делают такое предположение для получения матричных представлений. Мы демонстрируем силу использования этих рамок, выстраивая совпадающий оценочный параметр для временных систем. Текущий контекст просмотра: eess.SY ссылки и цитаты загрузка... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является Исследовательом?) Подключённые документы (что такое подсоединенные бумаги?) Litmaps (Литмпапс?) Skite Smart Citations (Каков умный цитаты?) Код, данные и средства массовой информации, связанные с этой статьей альфаXiv (какая буквенная клавиатура?)…
Унифицирование линейного обучения операторов системам контроля
arXiv: 2609.19428v1 Аннонс Тип: перекрестное резюме: В настоящем документе предлагается структурированный подход к обучению линейных операторов системам контроля на основе данных. Мы занимаемся как структурными, так и теоретическими аспектами этой проблемы. Для получения структурных допущений мы предлагаем использовать хорошо сложившиеся рамки (полу)групп для уравнений эволюции, поскольку операторы в системах контроля относятся к одному и тому же типу. Кроме того, мы предлагаем анализировать алгоритмы обучения сквозь призму обратной структуры проблем. Это показывает, как извлеченная модель зависит от данных через разложение ошибок, гарантии конвергенции и оптимальную легализацию -- что позволяет нам сравнивать существующие методы и получать достопримечательно выгодные алгоритмы. Чтобы получить эти результаты, мы ограничиваем нашу сферу охвата ограниченными операторами на пространствах Хилберта. Хотя это может показаться ограничительным, существующие подходы зачастую косвенно делают такое предположение для получения матричных представлений. Мы демонстрируем силу использования этих каймов
