Control por aprendizaje automático: cómo domar la dinámica no lineal y las turbulencias

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Título original:

Machine Learning Control - Taming Nonlinear Dynamics and Turbulence

Contenido del libro:

Se trata del primer libro de texto sobre una estrategia de control de aplicación general para turbulencias y otros sistemas no lineales complejos. El enfoque del libro emplea potentes métodos de aprendizaje automático para leyes de control no lineal óptimas.

Este control por aprendizaje automático (MLC) se motiva y detalla en los capítulos 1 y 2. En el Capítulo 3, se revisan los métodos de la teoría de control lineal. En el Capítulo 4, se demuestra que el MLC reproduce leyes de control óptimas conocidas para dinámica lineal (LQR, LQG).

En el Capítulo 5, MLC detecta y explota un mecanismo de actuación fuertemente no lineal de un sistema dinámico de baja dimensión cuando se demuestra que los métodos de control lineal fallan.

En el Capítulo 6 se revisan las demostraciones experimentales de control desde una capa de cizalladura laminar hasta capas límite turbulentas, seguidas de buenas prácticas generales para experimentos en el Capítulo 7. El libro concluye con una perspectiva de las vastas aplicaciones futuras del MLC en el Capítulo 8.

Se incluyen códigos Matlab para facilitar la reproducibilidad de los resultados presentados. El libro incluye entrevistas con destacados investigadores en control de turbulencias (S. Bagheri, B.

Batten, M. Glauser, D. Williams) y aprendizaje automático (M.

Schoenauer) para obtener una perspectiva más amplia. Todos los capítulos tienen ejercicios y habrá vídeos complementarios disponibles a través de YouTube.