基于重启Lanczos过程的模型降阶方法

发布时间：2018-06-17 02:26

  本文选题：模型降阶 + Gram矩阵　； 参考：《计算机工程与科学》2017年03期

【摘要】：针对大规模的线性时不变系统,提出了基于重启Lanczos过程的模型降阶方法。首先,通过重启Lanczos过程分别得到原始系统的可控Gram矩阵的近似矩阵及可观Gram矩阵的近似矩阵。然后,根据原始系统的可控Gram矩阵及可观Gram矩阵所满足的Lyapunov方程构造映射Sylvester方程并求解,对解进行双正交化,得到降阶所需的变换矩阵,从而得到降阶系统。运用此方法对大规模线性时不变系统进行降阶,能够得到具有较高近似精度的稳定的降阶系统。最后,数值算例验证了此方法是行之有效的。
[Abstract]:In order to solve the large - scale linear time - invariant system , a model reduction method based on restart Lanczos process is proposed . Firstly , by restarting Lanczos process , the approximate matrix of controllable Gram matrix and the approximate matrix of considerable Gram matrix are obtained .
【作者单位】： 新疆大学数学与系统科学学院;西安交通大学数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金(11371287) 新疆自治区研究生科研创新项目(XJGRI2015007)
【分类号】：O175

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本文编号：2029200