Koopmanteorin hävdar att ett ickelinjärt dynamiskt system kan kartläggas till ett linjärt system, där Koopmanoperatören avancerar observationer av staten framåt i tiden. De observerbara funktioner som kartan anger för observationer är dock i allmänhet okända. Vi introducerar modellen Deep Variarational Koopman (DVK), en metod för att härleda fördelningar över observationer som kan spridas linjärt i tiden. Genom provtagning från de härledda distributionerna får vi en distribution över dynamiska modeller, vilket i sin tur ger en distribution över möjliga utfall som ett modellerat system avancerar i tid. Experiment visar att DVK-modellen är effektiv på lång sikt för olika dynamiska system. Dessutom beskriver vi hur man införlivar de lärda modellerna i en kontrollram och visar att redovisningen av osäkerheten i fördelningen över dynamiska modeller möjliggör effektivare kontroll.
REF har också utvidgat ramen för att ta hänsyn till osäkerheten i systemet genom att sluta sig till en fördelning över observationer.
Deep Variational Koopman Models: Inferring Koopman Observations for Uncertainty-Aware Dynamics Modeling and Control
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}