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【24h】

Gradient and Hamiltonian dynamics under sampling

机译:采样下的梯度和哈密顿动态

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摘要

In this paper gradient and Hamiltonian dynamics are investigated in both discrete-time and sampled-data contexts. At first, the discrete gradient function is profitably employed to define discrete gradient and Hamiltonian dynamics. On these bases, it is shown that representations of these forms can be recovered when computing the sampled-data equivalent models to gradient and Hamiltonian continuous-time dynamics.
机译:在本文中,在离散时间和采样数据上下文中研究了梯度和哈密顿动力学。首先,离散梯度函数有利可图用于定义离散梯度和哈密顿动态。在这些基础上,显示在将采样数据等效模型计算到梯度和哈密顿连续时间动态时,可以恢复这些表格的表示。

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