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Robust strict positive realness via polynomial positivity

机译:通过多项式正性实现严格的严格正实性

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摘要

This paper attempts to convert the strictly positive real (SPR) conditions for rational functions and matrices to conditions involving only positivity of polynomials. The new polynomial formulation provides efficient SPR criteria for functions and matrices with uncertain parameters. To establish the robust SPR property it suffices to test positivity of only two uncertain polynomials for functions and three for matrices. The most interesting feature of the proposed polynomial approach is that all coefficients of the uncertain functions and matrices can have polynomial uncertainty structures. This generality is easily handled in numerical computations by applying the Bernstein expansion algorithm.
机译:本文试图将有理函数和矩阵的严格正实(SPR)条件转换为仅涉及多项式正性的条件。新的多项式公式为具有不确定参数的函数和矩阵提供了有效的SPR标准。要建立鲁棒的SPR属性,足以测试函数的两个不确定多项式和矩阵的三个不确定多项式的正性。所提出的多项式方法的最有趣的特征是不确定函数和矩阵的所有系数都可以具有多项式不确定结构。通过应用伯恩斯坦展开算法,可以很容易地在数值计算中处理这种普遍性。

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