Articles liés à Stochastic Lagrangian Adaptation
Synopsis
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.
Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
À propos de l?auteur
Peter E. Caines received the BA in mathematics from Oxford University in 1967 and the PhD in systems and control theory in 1970 from Imperial College, University of London, supervised by David Q. Mayne, FRS. Following PDF and visiting positions, a he joined McGill University in 1980, where he is Distinguished James McGill Professor and Macdonald Chair in the Department of Electrical and Computer Engineering. He received the IEEE Control Systems Society Bode Lecture Prize (2009), is a Fellow of IFAC, CIFAR, SIAM, IEEE, the IMA (UK) and the Royal Society of Canada (2003), and is a member of Professional Engineers Ontario. His monograph, Linear Stochastic Systems (Wiley, 1988), is now published as a SIAM Classic and his research interests include stochastic and hybrid systems, and mean field (control and games) systems on large networks.
David Levanony (BSc., Aerospace Eng., 1985, MSc., Aerospace Eng., 1988, DSc., Electrical Eng., 1992, Technion, Haifa, Israel) is a Senior Lecturer with the School of Electrical and Computer Engineering, Ben Gurion University, Beer Sheva, Israel and a consultant with the defense industry in Israel.
Les informations fournies dans la section « A propos du livre » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
- ÉditeurSpringer International Publishing AG
- Date d'édition2024
- ISBN 10 3031737571
- ISBN 13 9783031737572
- ReliureBroché
- Langueanglais
- Nombre de pages77
- Coordonnées du fabricantnon disponible
Acheter neuf
Afficher cet article
EUR 44,31
EUR 9,70 expédition depuis Allemagne vers France
Destinations, frais et délaisRésultats de recherche pour Stochastic Lagrangian Adaptation
Image d'archives
Stochastic Lagrangian Adaptation (SpringerBriefs in Mathematics)
Edité par
Springer, 2024
ISBN 10 : 3031737571
ISBN 13 : 9783031737572
Ancien ou d'occasion
paperback
Vendeur : Books From California, Simi Valley, CA, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
paperback. Etat : Fine. N° de réf. du vendeur mon0003657560
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Image d'archives
Stochastic Lagrangian Adaptation (SpringerBriefs in Mathematics)
Edité par
Springer, 2024
ISBN 10 : 3031737571
ISBN 13 : 9783031737572
Ancien ou d'occasion
paperback
Vendeur : Books From California, Simi Valley, CA, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
paperback. Etat : Good. N° de réf. du vendeur mon0003660149
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Image d'archives
Stochastic Lagrangian Adaptation (SpringerBriefs in Mathematics)
Edité par
Springer, 2024
ISBN 10 : 3031737571
ISBN 13 : 9783031737572
Ancien ou d'occasion
paperback
Vendeur : Books From California, Simi Valley, CA, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
paperback. Etat : Very Good. N° de réf. du vendeur mon0003658050
Quantité disponible : 3 disponible(s)
Image fournie par le vendeur
Stochastic Lagrangian Adaptation
Edité par
Springer Verlag GmbH, 2024
ISBN 10 : 3031737571
ISBN 13 : 9783031737572
Neuf
Couverture souple
Vendeur : moluna, Greven, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. N° de réf. du vendeur 1829341750
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Image d'archives
Stochastic Lagrangian Adaptation (SpringerBriefs in Mathematics)
Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : New. In. N° de réf. du vendeur ria9783031737572_new
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Image fournie par le vendeur
Stochastic Lagrangian Adaptation
Edité par
Springer Nature Switzerland, Springer International Publishing, 2024
ISBN 10 : 3031737571
ISBN 13 : 9783031737572
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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. N° de réf. du vendeur 9783031737572
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Image fournie par le vendeur
Stochastic Lagrangian Adaptation
Edité par
Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer, 2024
ISBN 10 : 3031737571
ISBN 13 : 9783031737572
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 77 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783031737572
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Image fournie par le vendeur
Stochastic Lagrangian Adaptation
ISBN 10 : 3031737571
ISBN 13 : 9783031737572
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -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.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 84 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783031737572
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Image d'archives
Stochastic Lagrangian Adaptation (SpringerBriefs in Mathematics)
Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : New. N° de réf. du vendeur I-9783031737572
Quantité disponible : Plus de 20 disponibles
Image d'archives
Stochastic Lagrangian Adaptation
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Paperback. Etat : Brand New. 83 pages. 9.25x6.10x9.21 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-3031737571
Quantité disponible : 2 disponible(s)