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通过Koopman Control家族对非线性控制系统进行建模：通用形式和子空间不变性接近
本文介绍了Koopman Control家族（KCF），这是一个用于建模通用（不一定是控制效果）离散时间非线性控制系统的数学框架，目的是为在具有输入的系统中使用基于Koopman的方法提供可靠的理论基础。我们证明，KCF的概念捕获了非线性控制系统在（潜在无限维）功能空间上的行为。通过在KCF下采用广义的子空间不变性概念，我们为有限维模型建立了通用形式，该模型涵盖了常用的线性，双线性和线性切换模型作为特定实例。如果在KCF下子空间不变的情况下，我们提出了一种以一般形式近似模型的方法，并使用不变性接近概念来表征模型的准确性。我们结束了讨论所提出的框架如何自然地借给控制系统的数据驱动建模。
最初发表于以下网址：钦（Chen），Xin； Tsvetkov，Andrey S；沉，汉明； Isidoro，Ciro； Ktistakis，Nicholas t; Linkermann，Andreas； Koopman，Werner J H
z , Jinbao Lyu is , Jong-Lyel Roh bb , Enyong Dai cc , Gabbor Juhasz dd,ee , Wei Leu's , Jai' Piacentini mm,n , Wen-Xing Ding' Zhivotovsky xx,yy,ys , Sébastein Besteiro horror , Dmitry I. Gabrilovich bbb , Do-Hyung Kim CCC，Valerian E. Kagan DDD，HülyaBayiree，Guang-Cho Chen FF，Skot Ayton Ggg'，Masaki Comatsu，Stefan Krautwadd JJJ Michael Thumm，Martin Campmann vv，Martin Campmann VV， BBBB，Helbert J. Zeccc Guido Croemer’
协同感知和控制单纯性可验证...
2017。自动驾驶安全性：跨学科挑战。IEEE智能运输系统杂志。 Koopman和Wagner。 2019。 为什么深度学习AI如此容易愚弄。 自然。 D.天堂。 2020。 可在物理上可实现的对抗性示例，用于雷达对象检测。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中。 tu等。 2020。 自动驾驶的深度多模式对象检测和语义分割：数据集，方法和挑战。 IEEE交易智能运输系统。 冯等。 2022。 可解释的深度学习：初学的现场指南。 人工智能研究杂志。 Ras等。 2022。 自动驾驶标准和开放挑战。 P. Koopman。 2023。 密集的强化学习，用于对自动驾驶汽车的安全验证。 自然。 冯等。IEEE智能运输系统杂志。Koopman和Wagner。 2019。 为什么深度学习AI如此容易愚弄。 自然。 D.天堂。 2020。 可在物理上可实现的对抗性示例，用于雷达对象检测。 在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中。 tu等。 2020。 自动驾驶的深度多模式对象检测和语义分割：数据集，方法和挑战。 IEEE交易智能运输系统。 冯等。 2022。 可解释的深度学习：初学的现场指南。 人工智能研究杂志。 Ras等。 2022。 自动驾驶标准和开放挑战。 P. Koopman。 2023。 密集的强化学习，用于对自动驾驶汽车的安全验证。 自然。 冯等。Koopman和Wagner。2019。为什么深度学习AI如此容易愚弄。自然。D.天堂。2020。可在物理上可实现的对抗性示例，用于雷达对象检测。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中。tu等。2020。自动驾驶的深度多模式对象检测和语义分割：数据集，方法和挑战。IEEE交易智能运输系统。冯等。2022。可解释的深度学习：初学的现场指南。人工智能研究杂志。Ras等。 2022。 自动驾驶标准和开放挑战。 P. Koopman。 2023。 密集的强化学习，用于对自动驾驶汽车的安全验证。 自然。 冯等。Ras等。2022。自动驾驶标准和开放挑战。P. Koopman。2023。密集的强化学习，用于对自动驾驶汽车的安全验证。自然。冯等。
搜索理论 - 简化解释 - navcen
1.1.4 本文的大部分材料基于 B. O. Koopman 在其著作《搜索与筛选》[1] 中所做的工作。然而，尽管 Koopman 发展了搜索的一般理论，但在将该理论应用于 SSPM 的开发时，显然做出了一些具体假设（其中一些假设已在上文列出）。关于这些假设的合理性以及 SSPM 原始开发者身份的记录似乎已丢失。本文致力于对 Koopman 的理论工作进行简化解释，并展示其如何应用于 SAR，包括对该理论付诸实践时做出的一些明显假设背后的合理性的推测。本文将尝试详细解释搜索理论，以便让普通读者对该主题有实际的理解，但所使用的数学水平将保持在最低限度，以实现对必要概念的实用理解。有需要的读者可以在参考书目中提供的参考资料中找到数学严谨性。
在2023年及以后的物流和供应链转换
区块链有可能彻底改变物流和供应链，因为它可以提高整个供应链中的可见性和可追溯性，从而提高效率并降低所有业务流程的运营成本。一个关键的例子是荷兰公司Koopman Logistics的成功，该公司使用比特币区块链来规范汽车交付的物流。Koopman是第一家通过完全无纸，数据驱动的系统运送汽车车辆的公司（Daley，2019年）。
探险实地技术 - 皇家地理学会
翼手目又分为两个亚目，大翼手目和小翼手目 (Koopman, 1993)。大翼手目均分布在旧大陆热带和亚热带地区，以水果、花蜜和花粉为食，主要栖息在树上 (Hill & Smith, 1984)。翼手目有一个科，即翼手科 (Pteropodidae)，包含 42 个属和 166 个物种 (Koopman, 1993)。最大的属翼手属 (Pteropus) 的 57 个物种主要为岛屿物种，特有性水平极高；35 个物种仅在一个岛屿或一小群岛屿上发现 (Mickleburgh et al., 1992)。大蝙蝠不使用高频回声定位，但眼睛大，视力好，使用视觉和嗅觉作为主要的位置感觉。小蝙蝠几乎遍布世界各地，有 16 个科、135 个属和 759 个物种 (Koopman, 1993)。小蝙蝠使用高频回声定位，并依靠听觉作为主要的位置感觉。它们可能以昆虫、水果、花蜜、花粉、鱼、其他脊椎动物或血液为食，它们栖息在各种各样的地方，包括洞穴、建筑物和树木 (Hill & Smith, 1984)。最大的科，小蝙蝠科，有大约 300 个物种，几乎遍布全球。
使用神经
我们提出了一种机器学习方法，以模拟与任务依赖性fMRI数据的大脑效果的长期样本外动力学。我们的方法是三阶段。首先，我们利用扩散图（DMS）来发现一组变量，该变量参数化了低维歧管，而新兴的高维fMRI时间序列序列进化。然后，我们通过两种技术在嵌入式歧管上构造了还原阶模式（ROMS）：前馈神经网络（FNNS）和Koopman操作员。最后，为了预测环境fMRI空间中脑敏感性的样本外长期动力学，我们在使用FNNS和Koopman模式本身时解决了与几何谐波（GH）偶联DMS的前图。在我们的插图中，我们使用了Visuo-Motor任务期间使用带有记录的基准fMRI数据集评估了两种提出的方案的性能。结果表明，高维fMRI时间序列的几个（对于特定任务，五个）非线性坐标为建模和样本外预测的良好基础提供了良好的基础。此外，我们表明所提出的方法的表现优于天真随机步行模型的一步前进的预测，与我们的方案相反，该模型依赖于上一个时间步骤中信号的知识。重要的是，我们表明，提出的Koopman操作员方法为了任何实际目的提供了与FNN-GH方法相同的结果，从而绕开了训练非线性地图并使用GH来超越环境fMRI空间中的预测的需求；可以改为使用L 2综合函数的DMS函数空间的低频截断，以预测fMRI空间中的整个坐标函数列表并解决前图像问题。
通过物理增强动态模式分解方法启用具有替代模型的替代预后学
计算模型提供了评估和预测物理系统健康和性能的基本定量工具。但是，由于其时间密集型的性质，高实现模型很少用于实时操作或大型优化循环。提高预后计算效率的一种常见方法是采用表面模型。这样的模型可以显着减少计算时间，以获得一些准确的损失。在这种情况下，提出了动态模式分解（DMD）的使用，以对锂离子（Li-ion）电池电量进行替代模型。dmd，但是尚未应用于PHM域，在PHM域中，非线性行为的远面预测对于传播断层或剩余有用的使用寿命至关重要。对于锂离子电池健康管理，DMD的标准应用仅使用可观察到的兴趣量无法捕获实验室测试中展示的电池的非线性排放。Koopman理论提供了一种机制，可以通过将非线性状态变量扩展到系统表示中，以在DMD框架中以高维线性模型进行高维线性模型进行交易。通过这种方式，DMD允许根据Koopman运算符的维度提供可配置的模拟精度。为了进行电池健康管理，我们使用了更高的物理模型的隐藏状态增强了可观察到的变量，以构建DMD代理。与高实现模型相比，替代物提高了计算效率，仅损失准确性，并实现了长期prog-
ScienceDirect
应用于现实世界分析和控制应用程序（例如机电系统系统（Abraham和Murphey，2019年），（Cisneros等，2020），分布式参数系统（Klus等，2020））。为了实际使用，需要选择有限数量的可观察到的物品，这称为举重。基于这些，构建了时间变化的数据矩阵，以通过最小二乘矩阵近似Koopman运算符计算。该技术被称为Excended动态模式分解（EDMD）（Williams等，2015）。但是，主要问题是可观察物的选择是启发式的，并且无法保证所得模型的质量。为了解决这个问题，一种解决方案是使用数据驱动的技术从数据中学习提升，以规避可观察物的手动选择（Lusch等，2018）（Iacob等，2021）。尽管如此，这仍然是一个近似值，并且有关如何将非线性系统嵌入精确的线性有限尺寸提升表示的问题，并且在可能的情况下，仍然可以打开。这是一个重要的算法，因为出于控制目的，具有确切的有限尺寸嵌入允许将可用的控制工具应用于线性系统。此外，如果模型中存在无法量化的近似错误，则将无法实现预期的性能。为了解决这个问题，已经尝试将Koopman框架与沉浸式（Wang and Jungers，2020）和Carleman线性化连接起来，以获得清晰的计算观测值的方式。紧密连接到然而，在沉浸式方法中，有限的维度完全线性提升的存在很大程度上取决于系统的可观察性特性，并且通常，所得的填充物包含非线性输出注入（Krener和Isidori，1983），（Jouan，2003年）。
能量代谢的“新开始”
教授Frank Edenhofer博士（奥地利Innsbruck Unristerity）WernerJ.H.教授koopman（荷兰尼加梅根，拉德布德大学）Anusuomalainen教授（芬兰赫尔辛基大学）Antoniodel Sol教授（卢森堡卢森堡大学，卢森堡）EmanuelaBottani（Italona）（Verona，Verona，Italy）•PAWEL LISOSSKI•PORINGS KISEFERIST KI） DiStelmaier（德国海因里希海恩大学杜塞尔多夫）NaelNadif Kasri教授（荷兰Nijmegen，Nijmegen，荷兰尼杰梅根）德国柏林分子遗传学研究所）托马斯·克洛普斯托克（Thomas Klopstock）博士（弗里德里希·鲍尔·尼斯蒂托特（Friedrich-Baur-Institut，priedrich-baur-institut），德国慕尼黑）国际Mito患者（IMP）（Jo de Bry）