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Representation of practical nonsmooth control Lyapunov functions by piecewise affine functions and neural networks

Titelangaben

Chatterjee, Debasish ; Grüne, Lars ; Sperl, Mario:
Representation of practical nonsmooth control Lyapunov functions by piecewise affine functions and neural networks.
Bayreuth , 2024 . - 8 S.
DOI: https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00008094

Angaben zu Projekten

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
463912816

Projektfinanzierung: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Abstract

In this paper we give conditions under which control Lyapunov functions exist that can be represented by either piecewise affine functions or by neural networks with a suitable number of ReLU layers. The results provide a theoretical foundation for recent computational approaches for computing control Lyapunov functions with optimization-based and machine-learning techniques.

Weitere Angaben

Publikationsform: Preprint, Postprint
Keywords: control Lyapunov function; semiconcave function; piecewise affine function; ReLU neural network
Institutionen der Universität: Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik)
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) - Univ.-Prof. Dr. Lars Grüne
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Angewandte Mathematik
Profilfelder
Profilfelder > Advanced Fields
Profilfelder > Advanced Fields > Nichtlineare Dynamik
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Eingestellt am: 07 Jan 2025 14:17
Letzte Änderung: 07 Jan 2025 14:17
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/91515