Parameter identifiability and input–output equations
Parameter identifiability and input–output equations
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参数可辨识性和输入输出方程
DOI：
10.1007/s00200-021-00486-8
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Thompson, Peter
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ovchinnikov, Alexey;Pogudin, Gleb;Thompson, Peter
结构参数可识别性是具有参数的微分模型的一种属性，其允许在没有噪声的情况下从模型方程确定参数。评估这个问题的标准方法之一是通过输入输出方程，特别是微分理想的特征集。可识别性和输入输出可识别性之间的精确关系是微妙的。本说明的目的是澄清这一关系。主要结果是：可辨识性蕴含着输入输出可辨识性，当模型没有有理首次积分时，这两个概念是一致的;输入-输出可识别函数的域是由相应微分理想的“最小”特征集的系数产生的。我们期望这些事实中的一些可能为该领域的专家所知，但据我们所知，没有任何文章准确地陈述并严格证明了这些事实。
Structural parameter identifiability is a property of a differential model with parameters that allows for the parameters to be determined from the model equations in the absence of noise. One of the standard approaches to assessing this problem is via input–output equations and, in particular, characteristic sets of differential ideals. The precise relation between identifiability and input–output identifiability is subtle. The goal of this note is to clarify this relation. The main results are:identifiability implies input–output identifiability;these notions coincide if the model does not have rational first integrals;the field of input–output identifiable functions is generated by the coefficients of a “minimal” characteristic set of the corresponding differential ideal.We expect that some of these facts may be known to the experts in the area, but we are not aware of any articles in which these facts are stated precisely and rigorously proved.
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Ali Kalami Yazdi;Mehdi Nadjafikhah;Joseph Distefano III
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使用 DAISY 软件测试全局可识别性的示例
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IFAC Proceedings Volumes
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--
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