The problem of delay-dependent and parameter-dependent robust stability condition for discrete-time uncertain singular systems with polytopic uncertainty and interval time-varying delay is considered. A new robust stability condition based on parameter-dependent Lyapunov function is derived in terms of LMI (linear matrix inequality). Moreover, the proposed robust stability condition is a general condition for both singular and non-singular systems. A numerical example is presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권4호
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pp.1135-1143
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2007
The singular value decomposition and the spectral decomposition are the useful methods in the area of matrix computation for multivariate techniques such as principal component analysis and multidimensional scaling. These techniques aim to find a simpler geometric structure for the data points. The singular value decomposition and the spectral decomposition are the methods being used in these techniques for this purpose. In this paper, the singular value decomposition and the spectral decomposition are compared.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권6호
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pp.803-810
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2010
The singular value decomposition of a rectangular matrix is a basic tool to understand the structure of the data and particularly the relationship between row and column factors. However, conventional singular value decomposition used the least squares method and is not robust to outliers. We propose a simple robust singular value decomposition algorithm based on the weighted least absolute deviation which is not sensitive to leverage points. Its implementation is easy and the computation time is reasonably low. Numerical results give the data structure and the outlying information.
Multidimensional scaling is a multivariate technique for constructing a configuration of n points in Euclidean space using information about the distances between the objects. This can be done by the singular value decomposition of the data matrix. But it is known that the singular value decomposition is not resistant. In this study, we provide a resistant version of the multidimensional scaling.
이 논문에서는, 탄성 섬유와 점탄성 기지로 구성된 2차원의 단일방향 복합재료가 높은 제작온도로 부터 실온으로 냉각될때 섬유와 기지사이의 계면에서 발생하는 특이 열응력을 조사하고 있다. 계면을 따라 발생하는 잔류 열응력의 특성을 조사하는데 시간영역 경계요소법을 적용하였다. 수치해석 결과에 의하면, 계면응력들은 자유경계면 근처에 이르러 급속히 커지는데, 이러한 특이 잔류응력들은 자유경계면 가까이에서 국부 항복을 일으키거나 섬유와 기지의 결합분리를 야기시킬수 있다.
This paper considers a robust output feedback $H\infty$ controller design method for singular systems with time-varying delay in state and parameter uncertainty in system matrix by an LMI approach and observer based technique, which can be solved efficiently by convex optimization. The sufficient condition for the existence of controller and the controller design method are presented by strict LMI(linear matrix inequality) approach. Since the obtained condition can be expressed as an LMI form, all variables including feedback gain and observer gain can be calculated simultaneously by Schur complement and changes of variables.
This paper describes an implementation of inverse filter using SVD in order to recover the input in multi-channel system. The matrix formulation in SISO system is extended to MIMO system. In time and frequency domain we investigates the inversion of minimum phase system and non-minimum phase system. To execute an effective inversion of non-minimum phase system, SVD is introduced. First of all we computes singular values of system matrix and then investigates the phase property of system. In case of overall system is non-minimum phase, system matrix has one (or more) very small singular value(s). The very small singular value(s) carries information about phase properties of system. Using this property, approximate inverse filter of overall system is founded. The numerical simulation shows potentials in use of the inverse filter.
A novel order-reduction technique for model predictive control(MPC) is proposed based on the singular value decomposition(SVD) of a pulse response circulant matrix(PRCM) of a concerned system. It is first investigated that the PRCM (in the limit) contains a complete information of the frequency response of a system and its SVD decomposes the information into the respective principal directions at each frequency. This enables us to isolate the significant modes of the system and to devise the proposed order-reduction technique. Though the primary purpose of the proposed technique is to diminish the required computation in MPC, the clear frequency decomposition of the SVD of the PRCM also enables us to improve the robustness through selective excitation of frequency modes. Performance of the proposed technique is illustrated through two numerical examples.
본 논문에서는 다중 상태 시변 시간지연을 가지는 연속시간 특이시스템의 $H_{\infty}$ 필터링 문제를 다룬다. 제안하는 필터의 목적은 필터링 오차 특이시스템(filtering error singular system)이 정규성, 임펄스 프리, 점근적 안정성 및 $H_{\infty}$ 노옴 유계(bound)를 만족하는 선형 필터를 설계하는 것이다. 먼저, 다중 상태 시변 시간지연을 가지는 특이시스템에 대한 새로운 지연종속 유계실수정리(bounded real lemma)를 자승 요소를 기초로 하는 유한 합 부등식(finite sum inequality)을 이용하여 제안하고, 이로부터 $H_{\infty}$ 필터가 존재할 조건과 필터의 설계기법을 최적화가 가능한 선형행렬부등식(linear matrix inequality)으로 제시한다. 마지막으로 예제를 통하여 제안한 필터 설계 알고리듬의 타당성을 확인한다.
Recently Salkuyeh and Rahimian in (Comput. Math. Appl. 74 (2017) 2940-2949) proposed a modification of the generalized shift-splitting (MGSS) method for solving singular saddle point problems. In this paper, we present the spectral analysis of the MGSS preconditioner when it is applied to precondition the singular saddle point problems with the (1, 1) block being symmetric. Some eigenvalue bounds for the spectrum of the preconditioned matrix are given. We show that all the real eigenvalues of the preconditioned matrix are in a positive interval and all nonzero eigenvalues having nonzero imaginary part are contained in an intersection of two circles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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