高阶出口泛函近似方法用于随机模型预测控制

Sashank Modali 与 Takashi Tanaka 发表论文，提出采样随机模型预测控制中出口泛函的高阶强近似方法，用于首次出口时间与失效指示器的近似，已被 2026 年 IEEE 决策与控制会议（CDC 2026）接收。 针对出口泛函的数值近似瓶颈，作者对一般非交换动力学采用自适应 order-1 Milstein 离散并用 Wiktorsson 方法模拟 Lévy 面积，对交换动力学采用自适应 order-1.5 构造，以获得更强的出口时间收敛率。相对会议版本，该版修正了 Assumption A4 并修复一处笔误。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。