Resumen

La inversión matricial variable en el tiempo (TVMI) es un problema candente de investigación actual debido a su frecuente aparición y aplicación en la investigación científica y la producción industrial. El problema de la inversa generalizada de una matriz cuadrada singular y una matriz no cuadrada puede estar relacionado con las ecuaciones de Penrose (PEs). Las PEs definen implícitamente la inversa generalizada de una matriz conocida, lo cual tiene una importancia teórica fundamental. Por lo tanto, el estudio en profundidad de las PEs podría iluminar la resolución del problema de TVMI de manera previsible. Por primera vez, construimos tres funciones de monitoreo de errores matriciales diferentes basadas en las PEs y proponemos los modelos correspondientes para la resolución del problema de TVMI utilizando la técnica de sustitución y la fórmula de diseño ZNN. Para facilitar la simulación por computadora, los modelos continuos obtenidos se discretizan utilizando las fórmulas de DTC (discretización del tiempo de Zhang). Además, se investiga y demuestra la viabilidad y efectividad del

• Materias:Modelo Matemático Gestión ambiental Sistemas dinámicos Datos estructurales Sistema inalámbrico
• Subjects:Mathematical model Environmental management Dynamic systems Structural data Wireless system
• Palabras claves:Inversión de matriz variante en el tiempo; Resolución de problemas de TVMI; Problema de inversión generalizada; Ecuaciones de Penrose; Funciones de monitoreo de error de matriz; Red neuronal de Zhang
• Keywords:Time-variant matrix inversion; TVMI problem solving; Generalized inverse problem; Penrose equations; Matrix error-monitoring functions; Zhang neural network