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Machine learningOptimal Control

Ecuación de Hamilton-Jacobi-Bellman

La ecuación de Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) es una ecuación diferencial parcial que caracteriza la función de costo óptimo hasta llegar (cost-to-go) en programación dinámica. Desarrollada por Bellman en 1957, la HJB proporciona condiciones necesarias y suficientes para la optimalidad, permitiendo un análisis teórico elegante y soluciones numéricas para problemas de control óptimo. La HJB es fundamental para el aprendizaje por refuerzo, la programación dinámica aproximada y el control en tiempo real.

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Fuentes

  1. Bellman, R. (1957). Dynamic Programming. Princeton University Press. link
  2. Kirk, D. E. (2004). Optimal Control Theory: An Introduction (2nd ed.). Dover Publications. link

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Hamilton-Jacobi-Bellman Equation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/control-theory/hamilton-jacobi-bellman-equation

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Citado por

ScholarGateHamilton-Jacobi-Bellman Equation (Hamilton-Jacobi-Bellman Equation). Recuperado el 2026-06-17 de https://scholargate.app/es/control-theory/hamilton-jacobi-bellman-equation · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026