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On the Existence and Neural Network Representation of Separable Control Lyapunov Functions

DOI zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00008101
URN zum Zitieren der Version auf EPub Bayreuth: urn:nbn:de:bvb:703-epub-8101-5

Titelangaben

Sperl, Mario ; Mysliwitz, Jonas ; Grüne, Lars:
On the Existence and Neural Network Representation of Separable Control Lyapunov Functions.
Bayreuth , 2025 . - 11 S.

Dies ist die aktuelle Version des Eintrags.

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Format: PDF
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Version: Aktualisierte Version
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Angaben zu Projekten

Projekttitel:
Offizieller Projekttitel
Projekt-ID
Curse-of-dimensionality-free nonlinear optimal feedback control with deep neural networks. A compositionality-based approach via Hamilton-Jacobi-Bellman PDEs
463912816

Projektfinanzierung: Deutsche Forschungsgemeinschaft

Abstract

In this paper, we investigate the ability of neural networks to mitigate the curse of dimensionality in representing control Lyapunov functions. To achieve this, we first prove an error bound for the approximation of separable functions with neural networks. Subsequently, we discuss conditions on the existence of separable control Lyapunov functions, drawing upon tools from nonlinear control theory. This enables us to bridge the gap between neural networks and the approximation of control Lyapunov functions. Moreover, we present a network architecture and a training algorithm to illustrate the theoretical findings on a $10$-dimensional control system.

Weitere Angaben

Publikationsform: Preprint, Postprint
Zusätzliche Informationen (öffentlich sichtbar): Preprint submitted to Automatica
Keywords: control Lyapunov functions; neural networks; curse of dimensionality
Themengebiete aus DDC: 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik
Institutionen der Universität: Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik) - Univ.-Prof. Dr. Lars Grüne
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Angewandte Mathematik
Profilfelder > Advanced Fields > Nichtlineare Dynamik
Fakultäten
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut
Fakultäten > Fakultät für Mathematik, Physik und Informatik > Mathematisches Institut > Lehrstuhl Mathematik V (Angewandte Mathematik)
Profilfelder
Profilfelder > Advanced Fields
Sprache: Englisch
Titel an der UBT entstanden: Ja
URN: urn:nbn:de:bvb:703-epub-8101-5
Eingestellt am: 09 Jan 2025 08:05
Letzte Änderung: 09 Jan 2025 08:05
URI: https://epub.uni-bayreuth.de/id/eprint/8101

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