| Revista: | Revista mexicana de física |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000350653 |
| ISSN: | 0035-001X |
| Autores: | Palma Orozco, R1 Medel Juárez, José de Jesús2 Garrido Aguilar, G3 |
| Instituciones: | 1Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Ciencia Aplicada y Tecnología Avanzada, México, Distrito Federal. México 2Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México, Distrito Federal. México 3Instituto Politécnico Nacional, Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, México, Distrito Federal. México |
| Año: | 2012 |
| Periodo: | Feb |
| Volumen: | 58 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 69-76 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, teórico |
| Resumen en español | Este artıculo muestra el desarrollo de un estimador estocastico optimo para un modelo de sistemas tipo caja negra con ruido en un espacio m-dimensional. Se propone un algoritmo para evaluar y construir la forma diagonal del sistema en espacio de estados para estimar las ganancias internas. El algoritmo permite eliminar el calculo de matrices pseudoinversas y tiene una complejidad computacional de orden lineal O(j), donde j es la dimension de la matriz diagonal y que computacionalmente representa una menor complejidad que los metodos utilizados tradicionalmente a traves de la pseudoinversa. Los resultados muestran que es posible reconstruir la senal observable con una buena aproximacion en un sentido de probabilidad |
| Resumen en inglés | This paper shows the development of a optimal stochastic estimator for a black-box system in a m-dimensional space, observing noise with an unknown dynamics model. The results are based in state space, described by a discrete stochastic estimator and noise characterization. The proposed result gives an algorithm to construct diagonal form for the state space system. It is a new technique for a instrumental variable tool, and a diagonalization process avoiding the calculation of pseudo-inverse matrices is presented with a linear computational complexity O(j) and j as the diagonal matrix dimension. The results show that it is possible to reconstruct the observable signal with a probability approximation |
| Disciplinas: | Física y astronomía, Matemáticas |
| Palabras clave: | Física, Matemáticas puras, Algebra lineal, Teoría de matrices, Teoría de control, Procesos estocásticos |
| Keyword: | Physics and astronomy, Mathematics, Physics, Pure mathematics, Linear algebra, Matrix theory, Control theory, Stochastic processes |
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