О возможности получения оптимального порядка точности при восстановлении воздействия динамическим методом

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Ю.С. Осиповым и А. В. Кряжимским был предложен метод динамической регуляризации для восстановления неизвестного воздействия в управляемой модели. В рамках этого подхода в настоящей работе исследуется свойство другого метода, основанного на использовании неявного метода Эйлера для задачи численного дифференцирования. Указан выбор параметров метода, позволяющий повысить его эффективность, снизить зашумленность приближенного решения, и получить оптимальный порядок точности в метрике L(T) ; равный 1 2 .

Об авторах

Андрей Юрьевич Вдовин

ФГБОУ ВО «Уральский государственный лесотехнический университет»

Email: vdovinau@m.usfeu.ru
кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой высшей математики 620100, Российская Федерация, г. Екатеринбург, ул. Сибирский тракт, 37

Светлана Сергеевна Рублева

ФГБОУ ВО «Уральский государственный лесотехнический университет»

Email: rublevass@m.usfeu.ru
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры высшей математики 620100, Российская Федерация, г. Екатеринбург, ул. Сибирский тракт, 37

Список литературы

  1. А.В. Кряжимский, Ю.С. Осипов, “О моделировании управления в динамической системе”, Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 2 (1983), 51-60.
  2. Yu.S. Osipov, A.V. Kryazhimskii, Inverse Problems for Ordinary Differential Equations: Dynamical Solutions, Gordon and Breach, London, 1995.
  3. Н. Н. Красовский, Управление динамической системой. Задача о минимуме гарантированного результата, Наука, М., 1985.
  4. А.Ю. Вдовин, С.С. Рублева, “О гарантированной точности процедуры динамического восстановления управления с ограниченной вариацией, зависящей от него линейно”, Математические заметки, 87:3 (2010), 337-358.
  5. Д.В. Беклемишев, Дополнительные главы линейной алгебры, Наука, М., 1983.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).