连续时间控制系统的学习复杂度维数
最优化与控制
2007-05-23 v2 机器学习
摘要
本文采用计算学习理论的方法研究线性系统辨识问题。假设输入信号仅有有限个 k 个频率分量，且待辨识系统的维数不超过 n。主要结果表明，辨识所需的样本复杂度随 n 呈多项式增长，随 k 呈对数增长。
引用
@article{arxiv.math/0012163,
title = {Learning Complexity Dimensions for a Continuous-Time Control System},
author = {Pirkko Kuusela and Daniel Ocone and Eduardo D. Sontag},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0012163},
year = {2007}
}
备注
33 pages