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分布式最小二乘(DLS)算法的收斂性分析(郭雷、謝思宇、張雅淇)
2021-10-29 | 编辑:

    中科院数学研究院系统科学所郭雷院士与他的博士畢業生谢思宇和张雅淇,从理论上深入研究了一类基于最小二乘算法和扩散性策略的分布式估计方法,在拓扑连通的网络上协同地估计未知参数,将关于最小二乘收敛性的经典结果严格地推广到了分布式情况。首次从理论上建立了分布式最小二乘算法在最弱的协同衰减激励条件下的收敛性和收敛速度,证明了即使单个传感器无法估计未知参数,分布式最小二乘仍可以很好地完成估计任务。理论结果不需要数据的独立性、平稳性和高斯性假设,因而可以应用于反馈随机系统。相关成果发表于IEEE Transactions on Automatic Control

 

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