Resumen

Este documento introduce el novedoso concepto de Modelo de Producto Tensor Afín (TP) y el algoritmo de transformación de modelo correspondiente. El Modelo de Producto Tensor Afín es una representación única de sistemas de Parámetro Lineal Variable con propiedades ventajosas que lo hacen muy efectivo en la síntesis de controladores basada en optimización convexa. La forma de modelo propuesta describe la estructura geométrica afín de las dependencias de parámetros mediante un tamaño de modelo casi mínimo y permite una forma sistemática de reducción de la complejidad geométrica. El método propuesto es capaz de una reconstrucción de modelo analítica exacta y también admite el enfoque numérico basado en muestreo con una rejilla de discretización arbitraria y métodos de interpolación. La representación se ajusta a los últimos algoritmos de generación y manipulación de modelos politópicos. Junto con estos avances, el documento reorganiza y extiende la teoría matemática de la Transformación de Modelo TP. El mérito práctico del concepto propuesto se demuestra a través de

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Concepto novedoso; Modelo de producto tensor afín; Optimización convexa; Reducción de complejidad geométrica; Algoritmo de transformación de modelo; Sistemas lineales de parámetros variables
• Keywords:Novel concept; Affine tensor product model; Convex optimization; Geometric complexity reduction; Model transformation algorithm; Linear parameter varying systems