Bereitstellung eine priori korrekten Reglern für CPS in Anwendungen entscheidend ist. Symbolische Modelle wurden als automatisches und nachweisbar korrektes Framework zur Synthese von CPS eingeführt. Jedoch leidet die Konstruktion von symbolischen Modellen für hochdimensionale CPS auf monolithische Art unter dem Fluch der Dimensionalität. In dieser Dissertation stellen wir kompositionelle Methoden vor, die auf Dissipativität und Small-Gain-artigen Bedingungen beruhen. Indem man diese Bedingungen stellt, kann man symbolische Modelle von Netzwerken konstruieren, die Systemen zusammengesetzt sind, indem man ihre symbolischen Modelle.
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Bereitstellung eine priori korrekten Reglern für CPS in Anwendungen entscheidend ist. Symbolische Modelle wurden als automatisches und nachweisbar korrektes Framework zur Synthese von CPS eingeführt. Jedoch leidet die Konstruktion von symbolischen Modellen für hochdimensionale CPS auf monolithische Art unter dem Fluch der Dimensionalität. In dieser Dissertation stellen wir kompositionelle Methoden vor, die auf Dissipativität und Small-Gain-artigen Bedingungen beruhen. Indem man diese Bedingunge...
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