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【24h】

外部入力による非線形ネットワークシステムのクラスタ制御

机译:外部输入非线性网络系统的集群控制

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摘要

大規模ネットワークは,多くのサブシステムを含hでいるため全てのサブシステムを考慮し解析や制御を行うのは困難である.したがって,より簡単のためネットワーク内のサブシステムをいくつかのグループに分割することでネットワークをよりスケールの小さなものに縮約するクラスタリングが必要となる.ネットワークシステムでは,いくつかのサブシステムが同期を生じる部分同期の発生が知られており,同期を生じるサブシステムごとにクラスタリングを行うことでネットワークの縮約が可能となる.文献では,外部入力を伴う積分器のネットワークシステムについて同期を生じるサブシステムを特定している.これらの研究では,公平分割という概念を導入することで同期を生じるサブシステムの特定が可能であることを述べている.本報告では,公平分割の考え方を非線形ネットワークシステムに拡張し,カオスネットワーク系の部分同期の解析手法と組み合わせることで,外部入力を伴う非線形ネットワークシステムについて,同期に基づくクラスタリング手法を提案する.
机译:大型网络是难以分析和考虑,因为许多子系统的所有子系统的控制。因此,通过将网络中的子系统分成若干组用于更多的松弛,聚类需要将网络减少到规模的规模较小。在网络系统中,已知有使同步到同步部分的同步,并可以为每一个使同步减小子系统来执行聚类。在文献中,一个子系统被识别同步的结果,用于与外部输入积分网络系统。在这些研究中,它说,它可以识别通过引入公平分配的概念,导致同步子系统。在本报告中,我们通过扩展公平分割的概念到非线性网络系统,并与混沌网络系统的部分同步的分析相结合的方法提出了一种基于与外部输入非线性网络系统同步的聚类方法。

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