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lyap

Resolver la ecuación de Lyapunov de tiempo continuo

Descripción

Use lyap para resolver las formas generales y especiales de la ecuación de Lyapunov. Las ecuaciones de Lyapunov surgen en diferentes áreas de control, como la teoría de la estabilidad y el estudio del comportamiento de la raíz cuadrática media (RMS) de sistemas.

X = lyap(A,Q) devuelve una solución a la ecuación de Lyapunov AX+XAT+Q=0, donde A y Q representan matrices cuadradas de tamaños idénticos. Si Q es una matriz simétrica, la solución X también es una matriz simétrica.

ejemplo

X = lyap(A,B,C) devuelve una solución a la ecuación de Sylvester AX+XB+C=0, donde la entrada A es una matriz de m por m, la entrada B es una matriz de n por n y tanto C como X son matrices de m por n.

ejemplo

X = lyap(A,Q,[],E) resuelve la ecuación generalizada de Lyapunov AXET+EXAT+Q=0, donde Q es una matriz simétrica. Debe utilizar corchetes vacíos [] para esta sintaxis. Si introduce algún valor dentro de los corchetes, la función devuelve un error.

ejemplo

Ejemplos

contraer todo

Este ejemplo muestra cómo resolver la ecuación de Lyapunov:

AX+XAT+Q=0,

donde

A=[12-3-4] y Q=[3111].

La matriz A es estable y la matriz Q es definida positiva.

Defina las matrices.

A = [1 2; -3 -4];  
Q = [3 1; 1 1];

Para resolver la ecuación de Lyapunov, use la función lyap.

X = lyap(A,Q)
X = 2×2

    6.1667   -3.8333
   -3.8333    3.0000

La función devuelve una matriz simétrica X. Para comprobar si X es definida positiva, puede calcular los valores propios.

eig(X)
ans = 2×1

    0.4359
    8.7308

La solución es definida positiva.

Este ejemplo muestra cómo resolver la ecuación de Sylvester:

AX+XB+C=0,

donde A=5, B=[4333] y C=[21].

Defina las matrices.

A = 5;
B = [4 3; 3 3];
C = [2 1];

Use la función lyap para resolver la ecuación de Sylvester para estos valores de A, B y C.

X = lyap(A,B,C)
X = 1×2

   -0.2063   -0.0476

El resultado es una matriz de 1 por 2.

Este ejemplo muestra cómo resolver la ecuación generalizada de Lyapunov AXET+EXAT+Q=0.

Genere las matrices A y E con valores aleatorios.

rng(0)
A = rand(2)
A = 2×2

    0.8147    0.1270
    0.9058    0.9134

E = randn(2)
E = 2×2

    0.3188   -0.4336
   -1.3077    0.3426

Genere una matriz Q simétrica con valores complejos.

Q = complex(randn(2),randn(2));
Q = Q*Q'
Q = 2×2 complex

  15.6642 + 0.0000i   5.6211 + 4.1271i
   5.6211 - 4.1271i  16.9265 + 0.0000i

Resuelva la ecuación generalizada de Lyapunov.

X = lyap(A,Q,[],E)
X = 2×2 complex

  -2.0000 + 0.0000i  19.6841 - 3.6552i
  19.6841 + 3.6552i  20.9934 + 0.0000i

La solución X es una matriz simétrica de 2 por 2.

Argumentos de entrada

contraer todo

Matrices de entrada, especificadas como matrices de los siguientes tamaños:

  • A, Q y E: matrices cuadradas de m por m

  • B: matriz de n por n

  • C: matriz de m por n

Tipos de datos: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | fi
Soporte de números complejos:

Argumentos de salida

contraer todo

Solución, devuelta como matriz. Para las ecuaciones de Lyapunov, la solución X es una matriz cuadrada de m por m. Para la ecuación de Sylvester, la solución X es una matriz del mismo tamaño que C.

Limitaciones

La ecuación continua de Lyapunov tiene una única solución si los valores propios α1,α2,...,αn de A y β1,β2,...,βn de B cumplen αi+βj0 para todos los pares (i,j).

Si no se cumple esta condición, lyap aparece el mensaje de error:

Solution does not exist or is not unique.

Algoritmos

lyap utiliza las rutinas de SLICOT SB03MD y SG03AD para las ecuaciones de Lyapunov y las rutinas SB04MD y ZTRSYL de SLICOT y LAPACK, respectivamente, para las ecuaciones de Sylvester.

Referencias

[1] Bartels, R. H., and G. W. Stewart. “Algorithm 432 [C2]: Solution of the Matrix Equation AX + XB = C [F4].” Communications of the ACM 15, no. 9 (September 1972): 820–26. https://doi.org/10.1145/361573.361582.

[2] Barraud, A. “A Numerical Algorithm to solveA^{T}XA - X = Q.” IEEE Transactions on Automatic Control 22, no. 5 (October 1977): 883–85. https://doi.org/10.1109/TAC.1977.1101604.

[3] Hammarling, S. J. “Numerical Solution of the Stable, Non-Negative Definite Lyapunov Equation Lyapunov Equation.” IMA Journal of Numerical Analysis 2, no. 3 (1982): 303–23. https://doi.org/10.1093/imanum/2.3.303.

[4] Penzl, Thilo. “Numerical Solution of Generalized Lyapunov Equations.” Advances in Computational Mathematics 8, no. 1 (January 1, 1998): 33–48. https://doi.org/10.1023/A:1018979826766.

[5] Golub, G., S. Nash, and C. Van Loan. “A Hessenberg-Schur Method for the Problem AX + XB= C.” IEEE Transactions on Automatic Control 24, no. 6 (December 1979): 909–13. https://doi.org/10.1109/TAC.1979.1102170.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

Consulte también

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