Preserving the DAE structure in the Loewner model reduction and identification framework
Preserving the DAE structure in the Loewner model reduction and identification framework
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在 Loewner 模型简化和识别框架中保留 DAE 结构
DOI：
10.1007/s10444-020-09752-8
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发表时间：
2020
影响因子：
1.7
通讯作者：
Antoulas, Athanasios C.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gosea, Ion Victor;Zhang, Qiang;Antoulas, Athanasios C.
我们提出了 Loewner 框架的扩展，以描述线性系统，保留底层系统的 DAE（微分代数方程）结构。更准确地说，通过对数据进行后处理，可以匹配无穷远处的行为。事实证明，传统过程通过直接压缩数据来构建简化模型，从而无限地丢失信息。通过将E和A矩阵组成的矩阵铅笔变换为广义分块对角形式，我们可以将描述符系统分为两个子系统；一个对应于多项式部分，另一个对应于传递函数的严格适当部分。实施不同的算法将矩阵铅笔变换为块对角形式。此外，在Loewner框架中可以实现描述符系统的数据驱动的分裂。因此，多项式部分的系数可以直接从数据估计。给出了几个数值例子来说明理论讨论。
We propose an extension of the Loewner framework to descriptor linear systems that preserves the DAE (differential algebraic equation) structure of the underlying system. More precisely, by means of post-processing the data, the behavior at infinity is matched. As it turns out, the conventional procedure constructs a reduced model by directly compressing the data and hence losing information at infinity. By transforming the matrix pencil composed of the E and A matrices into a generalized block diagonal form, we can separate the descriptor system into two subsystems; one corresponding to the polynomial part and the other to the strictly proper part of the transfer function. Different algorithms are implemented to transform the matrix pencil into block diagonal form. Furthermore, a data-driven splitting of the descriptor system can be achieved in the Loewner framework. Hence, the coefficients of the polynomial part can be estimated directly from data. Several numerical examples are presented to illustrate the theoretical discussion.
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影响因子：
3.1
作者：
Antoulas, A. C.;Gosea, I. V.;Ionita, A. C.
通讯作者：
Ionita, A. C.
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DOI：
--
发表时间：
2006
期刊：
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--
作者：
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通讯作者：
T. Stykel
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DOI：
--
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
作者：
Steffen W. R. Werner
通讯作者：
Steffen W. R. Werner
DOI：
10.1007/978-3-319-46618-7_3
发表时间：
2017
期刊：
--
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--
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通讯作者：
P. Benner;T. Stykel
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--
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B. Kågström