Systems and Control,Machine Learning,Optimization and Control,سیستم ها و کنترل , یادگیری ماشین , بهینه سازی و کنترل ,
توضیحات
Submitted 9 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 8 pages, 5 figures. Accepted to IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2024)
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 9 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 8 صفحه ، 5 شکل.پذیرفته شده در کنفرانس تصمیم گیری و کنترل IEEE (CDC 2024)
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Modeling and controlling complex spatiotemporal dynamical systems driven by partial differential equations (PDEs) often necessitate dimensionality reduction techniques to construct lower-order models for computational efficiency. This paper explores a deep autoencoding learning method for reduced-order modeling and control of dynamical systems governed by spatiotemporal PDEs. We first analytically show that an optimization objective for learning a linear autoencoding reduced-order model can be formulated to yield a solution closely resembling the result obtained through the dynamic mode decomposition with control algorithm. We then extend this linear autoencoding architecture to a deep autoencoding framework, enabling the development of a nonlinear reduced-order model. Furthermore, we leverage the learned reduced-order model to design controllers using stability-constrained deep neural networks. Numerical experiments are presented to validate the efficacy of our approach in both modeling and control using the example of a reaction-diffusion system.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل سازی و کنترل سیستم های دینامیکی مکانی پیچیده مکانی که توسط معادلات دیفرانسیل جزئی (PDE) هدایت می شوند ، اغلب به تکنیک های کاهش ابعاد نیاز دارند تا مدلهای مرتبه پایین را برای بهره وری محاسباتی بسازند.در این مقاله به بررسی یک روش یادگیری عمیق خودکار برای مدل سازی و کنترل سیستم های دینامیکی که توسط PDE های فضایی و مکانی اداره می شود ، می پردازد.ما ابتدا به صورت تحلیلی نشان می دهیم که یک هدف بهینه سازی برای یادگیری یک مدل مرتبه کاهش یافته خطی می تواند برای ارائه یک راه حل نزدیک به نتیجه به دست آمده از طریق تجزیه حالت پویا با الگوریتم کنترل تهیه شود.سپس ما این معماری خطی خودکار را به یک چارچوب خودکار رمزگذاری عمیق گسترش می دهیم ، و این امکان را فراهم می کند که یک مدل مرتبه کاهش یافته غیرخطی را توسعه دهد.علاوه بر این ، ما از مدل مرتبه کاهش یافته برای طراحی کنترل کننده ها با استفاده از شبکه های عصبی عمیق محدود شده با ثبات استفاده می کنیم.آزمایش های عددی برای اعتبارسنجی اثربخشی رویکرد ما در مدل سازی و کنترل با استفاده از مثال یک سیستم واکنش-واکنش ارائه شده است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
