離散時間状態観測に基づくフィードバック制御によるハイブリッド確率微分方程式の安定化

最近、Mao (2013) は、離散時間状態観測に基づくフィードバック制御による連続時間ハイブリッド確率微分方程式の平均2乗指数安定化について議論します。Mao (2013) はまた、2つの連続する状態観測の間の期間τに関する上限を得ています。しかし、そこで用いられている一般的な手法のために、τに関する上限はあまり厳密ではありません。本論文では、ハイブリッド確率微分方程式の重要なクラスをいくつか考察します。それらの特異な特徴を十分に活用することで、τに関するより良い上限を確立できるようにします。私たちの新しい理論により、システム状態をより少なく観測することが可能になり（そのためコストが低くなる）、それでもなお、平均2乗指数安定性の観点から与えられたハイブリッド確率微分方程式を安定化させるために離散時間状態観測に基づいたフィードバック制御を設計することができます。