基于希尔伯特—施密特范数和交叉格莱姆的模型降阶方法

• 作者: 丁亚林 付金宝 仲崇亮
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 模型降阶 希尔伯特-施密特 范数 格莱姆 信息损失
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 402-407
• 分类号: TP14
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2010.00402

摘要

为了克服基于交叉格莱姆矩阵的最小信息损失模型降阶方法的局限性--信息损失性能指标不满足非负性和范数意义导致其物理意义小直观,利用Hankel奇异值以及交叉格莱姆的信息属性推导出希尔伯特-施密特范数与交叉格莱姆的关系,进一步推理得出希尔伯特一施密特范数意义的信息损失性能指标,并给出了基于希尔伯特-施密特范数和交叉格莱姆的模型降阶方法.最后,通过数值算例表明,降阶效果大为改善,截断误差更小,验证了新的信息损失指标的合理性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁亚林	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	104	917	16.0	25.0
2	仲崇亮	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	5	103	4.0	5.0
6	付金宝	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	12	59	5.0	7.0