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Koopman operator regression
Koopman operator regression
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新方法使用 Koopman 算子回归控制非线性系统
研究人员开发了一种在再生核希尔伯特空间中使用 Koopman 算子回归控制非线性系统的方法。该方法从有限样本中估计未知动力学，从而得到一个线性的切换预测模型，其中控制变量决定切换。然后将学习到的动力学应用于通过模型预测控制解决的无限时域最优控制问题。该工作包括对学习率和次优性的理论分析，并通过 Duffing 振荡器的数值模拟得到支持。
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机器人通过koopman 算子回归学习动态折叠衣物
研究人员开发了一种新的动态机器人布料折叠方法，该方法使用koopman 算子回归来创建布料动力学的线性模型。与传统方法相比，这种方法可以实现更快、更准确的折叠轨迹。该技术将基于物理的模拟与机器学习相结合，以生成可由机器人操纵器执行的高效折叠计划，并在模拟和真实世界实验中均取得了成功。