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Cette séance de cours couvre l'algorithme élargi de Kalman Predictor (EKF), se concentrant sur le filtre Kalman linéaire (KF) pour les systèmes de commande multivariables. L'instructeur explique l'idée derrière l'utilisation de l'EKF avec KF linéarisé, les formules impliquées, et les raisons de choisir Xkk-1 sur kk dans l'informatique de KK. La séance de cours traite également des défis de l'estimation de paramètres inconnus avec le FEK et fournit des exemples de systèmes prédateurs-proies. Différents concepts tels que le contrôle réparti optimal, le LQR stochastique et l'évaluation des politiques de contrôle sont explorés en détail.