Rekursive Methoden für die diskrete-zeitliche adaptive Regelung mit übereinstimmender Unsicherheit: Eine Analyse der Reue

Rekursive Proximal-Lernmethoden und rekursive Kleinste-Quadrate-Methoden mit exponentiellem Vergessen können in der diskreten-zeitlichen adaptiven Regelung mit übereinstimmender Unsicherheit eingesetzt werden, um endliche Reue zu erreichen, die mit der Zeit skaliert, in der die Persistenz der Anregung erfüllt ist.