線性化誤差界限

深度分析

基於 GPU 的即時 LEB 生成與魯棒最佳控制：GPUSLS-LEO 實驗驗證

針對不確定非線性與神經網路系統，研究提出 GPU 並行計算的線性化誤差界限（LEB），結合路徑式 Hessian 上界與神經網路驗證的仿射鬆弛，使 LTV 近似更緊湊，並於 GPUSLS-LEO 求解器中加入右可逆擾動矩陣與非零中心擾動集的區間傳播，實測在 168 維系統上達到 67 Hz 的即時控制，顯著降低保守度同時保證形式化驗證。