基于交叉Gram矩阵的双侧H2最优模型降阶方法

• 作者: 杨平 王维刚 蒋耀林
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 数学
• 关键词: 模型降阶 H2最优 交叉Gram矩阵 Grassmann流形
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 高性能计算
• 页码范围: 2203-2209
• 页数: 7页
• 分类号: O242
• 字数: 5963字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2017.12.007

摘要

针对单输入单输出(SISO)线性时不变系统,提出了Grassmann流形上基于交叉Gram矩阵的双侧H2最优模型降阶方法.首先,将误差系统的H2范数通过交叉Gram矩阵表示,并且把它看成关于变换矩阵的代价函数.其次,引入Grassmann流形,将代价函数看作是定义在Grassmann流形上的非负实值函数.然后,在Grassmann流形上进行线性搜索,寻找使得代价函数尽可能小的一组变换矩阵.运用此方法对大规模SISO线性时不变系统进行降阶,可以得到精度较高的降阶系统.最后,数值算例验证了该算法的近似效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋耀林	新疆大学数学与系统科学学院	33	95	4.0	8.0
5	杨平	新疆大学数学与系统科学学院	3	2	1.0	1.0
6	王维刚	新疆大学数学与系统科学学院	1	0	0.0	0.0