Modellering av dynamiska system, både för kontrolländamål och för att göra förutsägelser om deras beteende, är allmänt förekommande inom vetenskap och teknik. Prediktiva tillstånd representationer (PSR) är en nyligen införd klass av modeller för diskret-tid dynamiska system. Den viktigaste idén bakom PSRs och de närbesläktade OOMs (Jaegers observerbara operatörsmodeller) är att representera systemets tillstånd som en uppsättning förutsägelser av observerbara resultat av experiment som man kan göra i systemet. Detta gör att PSR skiljer sig ganska från historiska modeller som n th -order Markov modeller och dolda-state-baserade modeller som HMMs och POMDPs. Vi introducerar en intressant konstruktion, systemdynamiksmatrisen, och visar hur PSR kan härledas helt enkelt från den. Vi använder också denna konstruktion för att formellt visa att PSR är mer generella än både n th -order Markov modeller och HMMs / POMDPs. Slutligen diskuterar vi den största skillnaden mellan PSR och OOM och avslutar med riktlinjer för framtida arbete.
Detta begrepp om staten som en förutsägelse är grunden för prediktiva tillstånd representationer (PSRs) REF, där staten representeras av sannolikheten för framgång av ett antal tester.
Predictive State Representations: A New Theory for Modeling Dynamical Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}