On the possibility of obtaining the optimal order of accuracy when restoring the impact by the dynamic method

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Osipov and A. V. Kryazhimsky proposed a method of dynamic regulation to restore an unknown effect in a controlled model. In the framework of this approach, in the present work we study the property of another method based on the use of the implicit Euler method for the problem of numerical differentiation. The choice of the parameters of the method is indicated, which makes it possible to increase its efficiency, reduce the noise level of the approximate solution, and obtain the optimal order of accuracy in the metric L(T) ; equal to 1 2 .

About the authors

Andrey Yu. Vdovin

Ural State Forestry University

Email: vdovinau@m.usfeu.ru
Candidate of Physics and Mathematics, Head of the High Mathematics Department 37 Siberian tract St., Yekaterinburg 620100, Russian Federation

Svetlana S. Rubleva

Ural State Forestry University

Email: rublevass@m.usfeu.ru
Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor of of the High Mathematics Department 37 Siberian tract St., Yekaterinburg 620100, Russian Federation

References

  1. А.В. Кряжимский, Ю.С. Осипов, “О моделировании управления в динамической системе”, Изв. АН СССР. Техн. кибернетика, 2 (1983), 51-60.
  2. Yu.S. Osipov, A.V. Kryazhimskii, Inverse Problems for Ordinary Differential Equations: Dynamical Solutions, Gordon and Breach, London, 1995.
  3. Н. Н. Красовский, Управление динамической системой. Задача о минимуме гарантированного результата, Наука, М., 1985.
  4. А.Ю. Вдовин, С.С. Рублева, “О гарантированной точности процедуры динамического восстановления управления с ограниченной вариацией, зависящей от него линейно”, Математические заметки, 87:3 (2010), 337-358.
  5. Д.В. Беклемишев, Дополнительные главы линейной алгебры, Наука, М., 1983.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).