Gaussian Processes for System Identification, Control and Optimisation
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A short technical subsection for Gaussian Process learning and Uncertainty propagation is presented as required in applications like Model Predictive Control, machine learning and optimization.
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Learn how to describe, model and control urban traffic congestion in simple ways and gain insight into advanced traffic management schemes that improve mobility in cities and highways.
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Learn to optimize on smooth, nonlinear spaces: Join us to build your foundations (starting at "what is a manifold?") and confidently implement your first algorithm (Riemannian gradient descent).
La commande prédictive (ou compensation ou correction anticipatrice) est une technique de commande avancée de l’automatique. Elle a pour objectif de commander des systèmes industriels complexes. Le principe de cette technique est d'utiliser un modèle dynamique du processus à l'intérieur du contrôleur en temps réel afin d'anticiper le futur comportement du procédé. La commande prédictive fait partie des techniques de contrôle à modèle interne (IMC: Internal Model Controler).
En mathématiques et en sciences de l'ingénieur, la théorie du contrôle a comme objet l'étude du comportement de systèmes dynamiques paramétrés en fonction des trajectoires de leurs paramètres. On se place dans un ensemble, l'espace d'état sur lequel on définit une dynamique, c'est-à-dire une loi mathématiques caractérisant l'évolution de variables (dites variables d'état) au sein de cet ensemble. Le déroulement du temps est modélisé par un entier .
L’automatique est une science qui traite de la modélisation, de l’analyse, de l’identification et de la commande des systèmes dynamiques. Elle inclut la cybernétique au sens étymologique du terme, et a pour fondements théoriques les mathématiques, la théorie du signal et l’informatique théorique. L’automatique permet de commander un système en respectant un cahier des charges (rapidité, précision, stabilité...). Les professionnels en automatique se nomment automaticiens.
Organocatalysis has evolved significantly over the last decades, becoming a pillar of synthetic chemistry, but traditional theoretical approaches based on quantum mechanical computations to investigate reaction mechanisms and provide rationalizations of ca ...
This thesis is situated at the crossroads between machine learning and control engineering. Our contributions are both theoretical, through proposing a new uncertainty quantification methodology in a kernelized context; and experimental, through investigat ...
Drones hold promise to assist in civilian tasks. To realize this application, future drones must operate within large cities, covering large distances while navigating within cluttered urban landscapes. The increased efficiency of winged drones over rotary ...
