Levanony david (14 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: 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.…
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Stochastic Lagrangian Adaptation | David Levanony (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Mathematics | vi | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031737572 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. …
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Verlag: Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer, 2024
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Taschenbuch. Zustand: 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.…
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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 KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 84 pp. Englisch.…
