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可观察性测试

swMATH ID: 36921
软件作者: 亚历山大·塞多拉维奇
描述: 可观测性测试:一个maple包,用于测试多项式时间内常微分系统的可观测性/可识别性。参考书目(引用此包):一种概率算法,用于测试多项式时间内的局部代数可观测性。在系统和控制理论中经常会遇到以下问题。给定一个物理过程的代数模型,理论上可以从实验的输入输出行为中推导出哪些变量?为了确定所有其他变量,我们应该假设已知剩余的变量有多少?这些问题是局部代数可观测性问题的一部分,该问题涉及模型对称性的非平凡李子代数的存在性,使得输入和输出不变。我们提出了一种概率半数值算法,该算法在多项式时间内解决了这个问题。给出了有理域上所需算术运算次数的界。这个界限在模型评估的复杂性和变量的数量上是多项式的。此外,我们还证明了计算中涉及的整数的大小在变量数和系统度上是多项式的。最后,我们估计了算法的成功概率。
主页: https://github.com/sedoglavic/Vobservability测试
源代码:  https://github.com/sedoglavic/Observability测试
依赖项: 枫树
关键词: 可识别性;可观测性;半数值算法
相关软件: 组合;雏菊;西安;枫树;GenSSI公司;叶片;数学软件;克罗内克;尼莫;赫克;微分代数;DIFFALG公司;差异托马斯;应用的预测建模;MESSI公司;粪便;蟒蛇;Sloppy单元格;万亿;MCS公司
引用于: 22文件

按年份列出的引文