Прямое численное решение алгебраических уравнений Ляпунова для крупномасштабных систем с использованием квантованных тензорных поездов

Direct numerical solution of algebraic Lyapunov equations for large-scale systems using Quantized Tensor Trains
Mustafa Khammash, João P. Hespanha, Michael Nip
2013-12-01

норма Фробениусаалгоритм ЛанцошаQTTQuantized Tensor Trainформат Vectorized-QTT-Matrixалгебраические уравнения Ляпуноваматрица управляемости (Gramian)малорангова аппроксимацияуравнения реакция-диффузия
Представлен новый метод решения многомерных алгебраических уравнений Ляпунова, использующий недавно предложенный аппарат численной линейной алгебры на основе квантованных тензорных поездов (QTT). Ключевой особенностью подхода является автоматическое вычисление при заданной допустимой погрешности оптимального приближения решения наименьшего ранга в норме Фробениуса. Низкоранговая структура приближения потенциально обеспечивает суб линейное масштабирование вычислительной сложности по числу состояний динамической системы. Полученные решения представляются в новом матричном тензорном формате, который мы называем векторизованным форматом QTT-матрицы. Эффективность метода продемонстрирована на вычислении граммианов управляемости для дискретизированных уравнений реакции–диффузии. Введён алгоритм для нового тензорного формата решения, предназначенный для вычисления произведения матрицы на вектор, который объединён с известным алгоритмом Ланцоша для вычисления доминирующих собственных значений и собственных векторов матрицы.
1
Представлен алгоритм умножения матрицы на вектор в формате Vectorized-QTT-Matrix, комбинируемый с алгоритмом Ланцоша для вычисления доминирующих собственных значений/векторов.
2
Эффективность показана на вычислении граммов контролируемости для дискретизованных уравнений реакции-диффузии.
3
При заданной допустимой погрешности метод автоматически вычисляет оптимальное приближение наименьшего ранга по норме Фробениуса.
4
Решения представляются в новом тензорном формате Vectorized-QTT-Matrix.
5
Низкоранговое QTT-приближение потенциально обеспечивает подсублинейную зависимость вычислительной сложности от числа состояний системы.
6
В статье предложен метод применения квантизированного тензорного поезда (QTT) для решения высокоразмерных алгебраических уравнений Ляпунова.

Высокоразмерные алгебраические уравнения Ляпунова и их решения, представленные в формате Quantized Tensor Train (QTT) / Vectorized-QTT-Matrix для крупномасштабных динамических систем

Прямое численное решение с использованием QTT-основанных низкоранговых приближений (оптимальная наименьшая ранг-аппроксимация при заданной точности), включая вычисление матриц управляемости, алгоритм умножения матрицы на вектор в формате Vectorized-QTT-Matrix и извлечение доминирующих собственных значений/векторов методом Ланцоша с потенциальным сублинейным масштабированием сложности

Publication Details
Publication Date
2013-12-01
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Mustafa Khammash
João P. Hespanha
Michael Nip
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%