A semidefinite programming method for moment approximation in stochastic differential algebraic systems
A semidefinite programming method for moment approximation in stochastic differential algebraic systems
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随机微分代数系统矩近似的半定规划方法
DOI：
10.1109/cdc.2017.8264009
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Dhople, Sairaj
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lamperski, Andrew;Dhople, Sairaj
本文提出了一种连续时间半定规划方法，用于由具有三角和多项式非线性的随机微分代数方程控制的随机过程的有界统计。然后通过求解辅助线性控制系统的线性最优控制问题来计算力矩的上限和下限，其中状态和输入是系统构造的混合代数三角矩的向量。数值模拟演示了如何应用该方法来解决随机微分代数方程模型描述的代表性系统中的矩收敛问题。
This paper presents a continuous-time semidefinite-programming method for bounding statistics of stochastic processes governed by stochastic differential-algebraic equations with trigonometric and polynomial nonlinearities. Upper and lower bounds on the moments are then computed by solving linear optimal control problems for an auxiliary linear control system in which the states and inputs are systematically constructed vectors of mixed algebraic-trigonometric moments. Numerical simulations demonstrate how the method can be applied to solve moment-closure problems in representative systems described by stochastic differential algebraic equation models.
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期刊：
2016 IEEE 55th Conference on Decision and Control (CDC)
影响因子：
--
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M. Ahmadi;Andreas W. K. Harris;A. Papachristodoulou
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