ScholarGate
Ассистент
Machine learningOptimal Control

Линейный квадратичный регулятор

Линейный квадратичный регулятор (LQR) — это классический алгоритм оптимального управления, который вычисляет линейный закон обратной связи для минимизации квадратичной функции стоимости для линейной динамической системы. Введенный Калманом в 1960 году, LQR предоставляет доказуемо оптимальное решение в замкнутой форме для линейных систем и остается фундаментальным в теории управления, робототехнике и аэрокосмических приложениях благодаря своей теоретической элегантности и вычислительной эффективности.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  1. Kalman, R. E. (1960). Contributions to the theory of optimal control. Boletin de la Sociedad Matematica Mexicana, 5(2), 102-119. link
  2. Bryson, A. E., & Ho, Y. C. (1969). Applied Optimal Control: Optimization, Estimation and Control. Blaisdell Publishing. link
  3. Lewis, F. L., Vrabie, D., & Syrmos, V. L. (2012). Optimal Control (3rd ed.). John Wiley & Sons. DOI: 10.1002/9781118122631

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Linear Quadratic Regulator. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/control-theory/linear-quadratic-regulator

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateLinear Quadratic Regulator (Linear Quadratic Regulator). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/control-theory/linear-quadratic-regulator · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026