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Linear Quadratic Regulator/证据
方法证据记录

Linear Quadratic Regulator

The Linear Quadratic Regulator (LQR) is a classical optimal control algorithm that computes a linear feedback law to minimize a quadratic cost function for a linear dynamical system. Introduced by Kalman in 1960, LQR provides a provably optimal, closed-form solution for linear systems and remains fundamental in control theory, robotics, and aerospace applications because of its theoretical elegance and computational efficiency.

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源记录

引文逐字复制自方法源记录。这些引文不代表任何层级的验证。

Linear Quadratic Regulator
分类方法记录 · ml-model / control-theory
  • Kalman, R. E. (1960). Contributions to the theory of optimal control. Boletin de la Sociedad Matematica Mexicana, 5(2), 102-119. · URL
  • Bryson, A. E., & Ho, Y. C. (1969). Applied Optimal Control: Optimization, Estimation and Control. Blaisdell Publishing. · URL
  • Lewis, F. L., Vrabie, D., & Syrmos, V. L. (2012). Optimal Control (3rd ed.). John Wiley & Sons. · DOI 10.1002/9781118122631
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Same method familyExtended Kalman Filtermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketHamilton-Jacobi-Bellman Equationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketModel Predictive Controlmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketPontryagin Maximum Principlemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

证据状态

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来源

从方法源记录复制的 3 条记录的引文。

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