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Examples for existence and non-existence of separable control Lyapunov functions

Titelangaben

Grüne, Lars ; Sperl, Mario:
Examples for existence and non-existence of separable control Lyapunov functions.
Bayreuth , 2022 . - 6 S.
DOI: https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00006664

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Projekttitel:
Offizieller Projekttitel
Projekt-ID
Curse-of-dimensionality-free nonlinear optimal feedback control with deep neural networks. A compositionality-based approach via Hamilton-Jacobi-Bellman PDEs
GR 1569/23-1

Projektfinanzierung: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Abstract

In this paper, we consider nonlinear control systems and discuss the existence of a separable control Lyapunov function. To this end, we assume that the system can be decomposed into subsystems and formulate conditions such that a weighted sum of Lyapunov functions of the subsystems yields a control Lyapunov function of the overall system. Since deep neural networks are capable of approximating separable functions without suffering from the curse of dimensionality, we can thus identify systems where an efficient approximating of a control Lyapunov function via a deep neural network is possible. A corresponding network architecture and training algorithm are proposed. Further, numerical examples illustrate the behavior of the algorithm.

Weitere Angaben

Publikationsform: Preprint, Postprint
Keywords: deep neural network; curse of dimensionality; separable function; control Lyapunov function; nonlinear control system; small-gain theory
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Forschungseinrichtungen > Zentrale wissenschaftliche Einrichtungen > Bayreuther Zentrum für Modellierung und Simulation (MODUS)
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Eingestellt am: 01 Okt 2022 21:00
Letzte Änderung: 16 Nov 2022 10:18
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/72255

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