Controllo dell'apprendimento automatico: domare le dinamiche non lineari e la turbolenza

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Titolo originale:

Machine Learning Control - Taming Nonlinear Dynamics and Turbulence

Contenuto del libro:

Questo è il primo libro di testo su una strategia di controllo generalmente applicabile per la turbolenza e altri sistemi complessi non lineari. L'approccio del libro impiega potenti metodi di apprendimento automatico per ottenere leggi di controllo non lineari ottimali.

Questo controllo di apprendimento automatico (MLC) è motivato e dettagliato nei Capitoli 1 e 2. Nel Capitolo 3 vengono esaminati i metodi della teoria del controllo lineare. Nel Capitolo 4 si dimostra che il MLC riproduce le leggi di controllo ottimali note per la dinamica lineare (LQR, LQG).

Nel Capitolo 5, l'MLC individua e sfrutta un meccanismo di attuazione fortemente non lineare di un sistema dinamico a bassa dimensione quando i metodi di controllo lineare si dimostrano fallimentari.

Nel Capitolo 6 vengono passate in rassegna le dimostrazioni sperimentali di controllo, da uno strato di taglio laminare a uno strato limite turbolento, seguite da buone pratiche generali per gli esperimenti nel Capitolo 7. Il libro si conclude con una panoramica sulle prospettive del futuro.

Il libro si conclude con una prospettiva sulle vaste applicazioni future del MLC nel Capitolo 8. I codici Matlab sono forniti per facilitare la riproducibilità dei risultati presentati. Il libro include interviste a ricercatori di spicco nel campo del controllo della turbolenza (S.

Bagheri, B. Batten, M. Glauser, D.

Williams) e dell'apprendimento automatico (M. Schoenauer) per una prospettiva più ampia.

Tutti i capitoli sono corredati da esercizi e i video integrativi saranno disponibili su YouTube.