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2025国际控制研究生院
3F2B342F322930.HTML课程数据驱动控制的摘要涉及使用数据来设计模型或不确定模型的动态系统的数据控制器。本课程着重于最近引入的线性和非线性系统数据驱动控制器的直接设计方法。通过在离线实验期间收集的输入状态或输入输出数据以及有关要控制的系统的一些先验信息，使设计成为可能。形容词“直接”是指数据用于制定数据依赖数据的凸面程序的特征，其解决方案“直接”返回解决所需的控制问题的控制器，而无需明确识别系统的动态。该课程将审查过去几年中获得的一些结果。这些结果基于基本的控制理论工具，该工具将在课程中进行简要审查，以使后者尽可能地具有独立性。还将讨论一些求解返回控制器的凸面程序的数值工具。下面的程序包含一些可能涵盖的主题。确切内容将根据与会者的利益和可用时间在课程中确定。
利用能源需求预测和本地存储减少电网扭曲
摘要 能源存储系统将在未来智能电网的建立中发挥关键作用。具体而言，将存储系统集成到电网架构中可以实现多种目的，包括通过增加可再生能源的使用来处理能源供应的统计变化，以及通过负荷调度来优化日常能源使用。本文重点介绍如何使用非线性凸优化来减少电网失真。具体来说，分析存储模型与基于家庭社区社会经济信息的负荷预测技术相结合使用。结果表明，所提出的负荷预测技术可显著减少预测误差（相对减少高达 14.2%），而基于非线性凸优化的所提出的存储优化可使理想存储的峰值与平均值之比降低 12.9%，考虑损耗的存储的峰值与平均值之比降低 9.9%。此外，结果表明，当家庭社区使用储能时，每个家庭的储能规模为 4.6-8.2 kWh，可以实现最大的改进，这显示了共享储能的有效性以及家庭社区的负荷预测。
Daniel Laver 使用立方持久性揭示时间变化的fMRI数据的拓扑
摘要。许多具有平均场相互作用的吉布斯度量是混乱的，因为N粒子系统中的任何K颗粒的集合都是渐近独立的，因为N→∞具有k固定或k = o（n）的n→∞。本文用成对相互作用的一类连续Gibbs的吉布斯度量量化了此概念，其中主要示例是由凸相互作用控制的系统，并均匀地凸出限制电位。K颗粒的边际定律与其极限产品度量之间的距离显示为O（（K/N）C∧2），c profional con-Oft均与平方温度相关。在高温情况下，这基于熵的亚粘附性，这会改善先前的结果，熵的亚加性最多可以产生O（k/n）。正如高斯示例所证明的那样，绑定的O（（k/n）2）无法改善。结果是非反应的，并且通过相对的渔民信息，相对熵或平方二次的Wasserstein度量来定量距离。该方法依赖于限制度量的先验功能不平等，用于根据（K + 1） - 粒子距离得出K粒子距离的估计值。
学习极快交流最佳功率流的最佳解决方案：预印本
摘要 - 在本文中，我们开发了一种机器学习，以优化电网的实时操作。尤其是，我们学到了可行的解决方案，这些解决方案具有可忽略不计的最佳差距的交流最佳功率流（OPF）问题。AC OPF问题旨在确定电网的最佳操作条件，以最大程度地减少功率损失和/或发电成本。由于解决了这个非概念问题的计算挑战，许多努力都集中在线性化或近似问题上解决AC OPF问题，以解决更快的时间范围内的AC OPF问题。但是，其中许多近似值可能是实际系统状态的相当差的表示，并且仍然需要解决优化问题，这对于大型网络来说可能很耗时。在这项工作中，我们学习了系统加载和最佳生成值之间的映射，使我们能够找到近乎最佳和可行的AC OPF解决方案。这使我们能够绕过传统的非convex AC OPF问题，从而导致网格运营商的计算负担显着减少。
大数据选项远离障碍物跟踪
摘要 - 我们的研究在多代理网络中分发了大数据非convex优化。我们考虑平滑（可能）非凸功能的总和的（受约束的）最小化，即代理的总和，以及凸（可能）的凸（可能）非平滑正常器。我们的兴趣是大数据问题，其中有大量变量需要优化。如果通过标准分布式优化算法进行处理，则这些大规模问题可能会因为每个节点的局部计算和通信负担过高，因此可能会棘手。我们提出了一种新颖的分布式解决方案方法，在每种迭代中，代理以不协调的方式更新整个决策向量的一个块。为了处理成本函数的非概念性，新型方案取决于连续的凸近似（SCA）技术，结合了一种新颖的块驱动的推动力共识方案，该方案对执行局部扩展的块状操作和梯度平均跟踪非常有用。建立了渐近收敛到非凸问题的固定溶液。最后，数值结果显示了提出的算法的有效性，并突出了块维度如何影响通信开销和实际收敛速度。
计算机科学与工程的几何方法和应用，第二版
本书是对使用计算机解决几何性质问题所需的基本几何概念和工具的介绍。我们的主要目标是提供一系列工具，这些工具可用于解决计算机视觉，机器人技术，机器学习，计算机图形和几何建模中的问题。在本书第一版出版后的十年中，优化技术逐渐卷土重来，尤其是在计算机视觉和机器学习领域。尤其是凸优化及其特殊化身，半有限的编程（SDP），现在在计算机视觉和机器学习中已广泛使用的技术，可以通过查看这些领域的任何会议的程序来验证。因此，我们认为包括一些材料（尤其是在凸几何形状上）是有用的，可以使读者为更全面的凸优化阐述做好准备，例如Boyd和Vandenberghe [2]，这是对主题的精通和百科全书。在术语中，我们添加了第7章，其中涵盖了分离和支撑超平面。我们还意识到，在本书的第一版中，SVD（奇异价值分解）和伪内的重要性尚未得到充分强调，我们在第二版中纠正了这种情况。特别是，我们添加了PCA（主要组件分析）和最佳AFFIN近似值的部分，并展示了它们是如何使用SVD计算的。我们还对二次优化和Schur补体的部分添加了一个部分，显示了伪内的有用性。在第二版中，已经纠正了许多错别字和小错误，缩短了一些证据，添加了一些问题，并添加了一些参考文献。这是一份列表，其中包含已修改或添加的章节的简要说明。
Shikhar Bahl
课程自适应控制和RL ∗，计算机视觉∗，凸优化∗，高级机器学习∗，动力学，动力学和控制∗，深度强化学习∗，机器学习，概率和稳定性和稳定性和稳定性和优化的过程，优化模型，操作系统，高级数据科学，分析，高级分析，复杂分析，复杂分析<>
基于不同微结构的反射特性可调微镜阵列及其应用
摘要：传统的反射特性可调的反射式光学表面需要复杂的外部电源，电源系统结构和制备工艺复杂，导致反射特性的调制有限，难以大规模应用。受生物复眼的启发，利用不同的微结构来调制光学性能。凸非球面微镜阵列（MMA）可以在扩大视场角的同时提高亮度增益，亮度增益广角>90°，视场广角接近180°，具有大增益广角和大视场广角的反射特性。凹非球面微镜阵列可以使亮度增益增加较大量，最高可达2.66，具有高增益的反射特性。并进行了工业级生产和在投影显示领域实际应用。结果证实，凸面MMA能够在宽光谱和宽角度范围内实现亮度增益，而凹面MMA能够显著提高亮度增益，这可能为开发先进的反射光学表面提供新的机遇。
B. Tech。土木工程计划
线性代数基础知识：向量空间和子空间，基础和维度，血统转换，四个基本子空间。矩阵理论：规范和空间，特征值和特征向量，特殊矩阵及其特性，最小平方和最小规范的解决方案。矩阵分解算法-SVD：属性和应用，低等级近似值，革兰氏施密特过程，极性分解。尺寸还原算法和JCF：主成分分析，血统判别分析，最小多项式和约旦的规范形式。微积分：微积分的基本概念：部分导数，梯度，定向衍生物Jacobian，Hessian，凸集，凸功能及其属性。优化：无约束和受约束的优化，受约束和不受约束优化的数值优化技术：牛顿的方法，最陡的下降方法，惩罚函数方法。概率：概率的基本概念：条件概率，贝叶斯定理独立性，总概率，期望和方差定理，几乎没有离散和连续分布，联合分布和协方差。支持向量机：SVM简介，错误最大程度地减少LPP，双重性和软边距分类器的概念。参考书：
一种实用方法，可以覆盖具有群体的动态区域
摘要 - 许多应用程序需要探索或监视区域。这可以通过传感器网络来实现，传感器网络是一大批机器人团队，每个机器人只能覆盖一个很小的分数。当该区域是凸，小且静态的时，将机器人部署为质心Voronoi tessellation（CVT）。相反，我们认为要覆盖的区域宽，不一定是凸面和复杂。然后，操纵一个较小的简单区域并变形以横切整个区域。向机器人提供了一些描述该区域的路点。目标是机器人在CVT附近均匀地在该区域上动态部署。不幸的是，分布式CVT计算算法的收敛太慢，无法实用。在这项工作中，CVT计算与基于反馈和基于前馈的控制技术和动态共识相辅相成，以调整机器人速度，以便它们协调以覆盖动态区域。我们在模拟中证明了所提出的方法成功地实现了跟踪该区域的目标，并通过机器人均匀部署，同时保持连通性并避免碰撞。我们还比较了所提出的方法与其他替代方案的性能。