이 논문은 행렬 구조의 매개변수를 추정하기 위한 새로운 일괄 최소 제곱법(BLS)과 재귀 최소 제곱법(RLS) 방법을 제안한다.
전통적인 BLS와 RLS는 선형 모델의 벡터 매개변수 추정에 사용되지만, 때로는 행렬 구조의 매개변수를 추정해야 하는 경우가 있다.
기존의 vec-permutation 접근법은 Kronecker 곱을 사용하여 행렬 매개변수 추정 문제를 벡터 형태로 변환하지만, 이로 인해 불필요한 계산과 메모리 요구량이 증가한다.
본 논문에서는 행렬 BLS와 RLS 공식화를 유도하여, 기존 vec-permutation 접근법과 동일한 비용 함수를 최소화하면서도 계산 복잡도와 메모리 요구량을 크게 줄일 수 있다.
지속적인 여기 조건 하에서 추정된 행렬 매개변수가 실제 매개변수로 수렴함을 보인다.
이 방법은 간접 적응형 모델 예측 제어에서 온라인 매개변수 추정 시간을 크게 단축시킬 수 있다.
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by Brian Lai,De... at arxiv.org 04-18-2024
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