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极小极大状态重构的紧致样本界研究

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AI 综述

2026年10月20日,一篇提交至 arXiv 系统与控制板块的论文研究有界测量噪声下线性时变系统的状态重构样本数问题。该研究针对可观测标量输出线性时变系统,提出 n 个状态只需 n 个输出样本即可精确重构,而最多需要 n² 个样本才能达到连续历史下的极小极大误差(ℓ∞ 范数),并用显式构造证明该界在实解析系统中也是紧的。论文作者为 Jerzy Baranowski,研究聚焦于输出样本数量与最坏情况状态重构误差之间的关系。目前该工作以预印本形式公开,尚无后续跟进报道。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月20日
  1. arXiv Systems and Control · Engineering Energy
    超越可观测性:极小极大状态重构的紧致样本界

    针对有界测量噪声下可观测标量输出线性时变系统,n 个状态只需 n 个输出样本即可精确重构,而最多 n² 个样本才能达到连续历史下的极小极大误差(ℓ∞ 范数),并用显式构造证明该界在实解析系统中也是紧的。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。