QRnet（QRnet） swMATH ID: 44554 软件作者： Tenavi Nakamura-Zimmerer、Qi Gong、Wei Kang 描述： QRnet：使用LQR增强神经网络进行最优调节器设计。本文提出了一种设计高维非线性系统最优调节器的新计算方法。该方法利用基于物理的机器学习来求解最优反馈控制中产生的高维Hamilton-Jacobi-Bellman方程。具体来说，我们用神经网络增强线性二次调节器来处理非线性。我们在不离散状态空间的情况下，根据生成的数据训练增强模型，从而应用于高维问题。我们使用所提出的方法为不稳定的Burgers方程设计了一个候选最优调节器，并通过这个例子，证明了与现有的神经网络公式相比，其鲁棒性和准确性有所提高。 主页： https://arxiv.org/abs/2009.05686 源代码： https://github.com/Tenavi/QRnet 依赖项： 蟒蛇 关键词： 最优控制；机器学习；神经网络；分布式参数系统 相关软件： 罗布Optim；DeepONet（深度网络）；PPINN公司；FPIN编号；PDE-网络；DGM公司 引用于： 1文件 3位作者引用 1 杰罗姆·达邦 1 彼得·道尔（Peter M.Dower）。 1 孟廷伟 连载1篇 1 MCSS公司。控制、信号和系统数学 在3个字段中引用 1 偏微分方程（35-XX） 1 变分法与最优控制；最优化（49至XX） 1 系统论；控制（93至XX） 按年份列出的引文