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【24h】

Efficient Data-Driven Abstraction of Monotone Systems with Disturbances ?

机译：具有干扰的单调系统的高效数据驱动抽象 ？

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In this paper, we present a novel approach for the abstraction of monotone systems with bounded disturbances. The approach is data-driven and uses a given set of samples of the (unknown) dynamics of the system to compute an abstraction defined on partitions of the state and input spaces. The proposed method is efficient as its computational complexity is linear in the number of samples and in the size of the partitions. Moreover, the abstraction is shown to be minimally conservative in the absence of disturbances. We show that the resulting symbolic model is itself a monotone transition system and is related to the original system by an alternating simulation relation. We present some numerical experiments to show the effectiveness of the approach and to show how the choice of the partitions or the number of samples affects the quality of the approximation.
机译：在本文中，我们提出了一种具有有界干扰的单调系统的抽象新方法。 该方法是数据驱动的，并使用系统的（未知）动态的给定的一组样本，以计算在状态和输入空间的分区上定义的抽象。 所提出的方法是有效的，因为其计算复杂性在样本的数量和分区的大小中是线性的。 此外，在没有干扰的情况下，抽象被证明是微微保守的。 我们表明所得到的符号模型本身是单调转换系统，并且通过交替的模拟关系与原始系统相关。 我们展示了一些数值实验来表明该方法的有效性，并展示了分区的选择或样本数量影响近似的质量。

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