证明符号扩展位补0(补1)

本文详细阐述了二进制数在进行符号位扩展时的具体数学原理,包括正数补0和负数补1的过程,并通过数学公式推导了扩展前后数值等价性的证明。

证明符号扩展位补0(补1)

符号位扩展证明:
令I为k位正二进制数,m > k,ai为 0或1.

  1. 令I为k位正二进制数,m > k, ai为 0或1.
    I=k0ai2i
    =0+k0ai2i
    =m0k+12i+ k0ai2i
    可以看出,当 I为正数,只要在其左边补0直到达到要求的位数。

  2. I为k位二进制负数;绝对值为L(原码),扩展后为n位
    L=2kI=2kk0ai2i =2nk0ai2i2n2k=2n(k0ai2i+2n2k)
    =2n(k0ai2i+n1k(12i)
    即是负数符号扩展位在I基础上左边补1直至位数为n。

<think>我们针对用户的问题进行搜索:Schur引理在非线性项线性化和矩阵扩展中的应用,以及如何通过分块矩阵变换保持负定性及系统稳定性。 搜索关键词:Schur complement lemma nonlinear terms linearization, Schur complement block matrix stability, Schur complement LMI control systems 根据搜索到的资料,Schur引理是处理矩阵不等式的重要工具,特别是在控制理论中,用于将非线性矩阵不等式转化为线性矩阵不等式(LMI),从而利用凸优化方法求解。 应用步骤总结如下: 1. 识别非线性项:在控制问题中,常见的非线性项包括矩阵的逆(如$X^{-1}$)或二次项(如$X^T X$)。例如,在Riccati不等式中,形如$PBR^{-1}B^TP$的项就是非线性的,因为$P$和$R$都是变量。 2. 构造分块矩阵:利用Schur引理,将原不等式重新写成一个更大的分块矩阵不等式。Schur引理指出,对于对称分块矩阵: $$ M = \begin{bmatrix} A & B \\ B^T & C \end{bmatrix} $$ 其中$A$和$C$是对称的,且$C$可逆。则$M \succ 0$(正定)当且仅当$C \succ 0$且$A - B C^{-1} B^T \succ 0$。同样,$M \prec 0$当且仅当$C \prec 0$且$A - B C^{-1} B^T \prec 0$(注意这里$C$是负定的,所以$C^{-1}$也是负定,但通常我们通过调整符号来保持正定性条件)。 3. 消除非线性项:通过上述变换,原不等式中的非线性项(如$B C^{-1} B^T$)被隐含在分块矩阵中,而新的分块矩阵不等式是线性的(只要分块矩阵中的块是变量的线性函数)。例如,对于Riccati不等式: $$ A^T P + P A + P B R^{-1} B^T P + Q \prec 0 $$ 可以写成: $$ \begin{bmatrix} A^T P + P A + Q & P B \\ B^T P & -R \end{bmatrix} \prec 0 $$ 这个分块矩阵不等式关于变量$P$是线性的(假设$R$是已知的正定矩阵,或者$R$也是变量但通过其他约束保证正定),因为$P$只出现一次。 4. 保持负定性和稳定性:在Lyapunov稳定性分析中,我们通常需要证明某个Lyapunov函数$V(x)=x^T P x$的数负定。通过Schur引理,可以将包含不确定性的稳定性条件转化为LMI。例如,对于系统$\dot{x} = A x$,Lyapunov方程为$A^T P + P A \prec 0$。当系统存在不确定性时,如$\dot{x} = (A+\Delta A) x$,其中$\Delta A$满足某些有界条件,则可以通过Schur引理将鲁棒稳定性条件转化为LMI。 5. 扩展应用:在鲁棒控制和$H_\infty$控制中,Schur引理用于处理各种性能指标约束。例如,$H_\infty$范数约束$\|T_{zw}\|_\infty < \gamma$可以转化为一个LMI: $$ \begin{bmatrix} A^T P + P A & P B & C^T \\ B^T P & -\gamma I & D^T \\ C & D & -\gamma I \end{bmatrix} \prec 0 $$ 这个LMI可以通过Schur引理从有界实引理(Bounded Real Lemma)得到。 6. 求解LMI:一旦将问题转化为LMI,就可以使用数值求解工具(如MATLAB的LMI工具箱或CVX)来求解。例如,在MATLAB中,上述Riccati不等式的分块矩阵可以如下表示: ```matlab setlmis([]); P = lmivar(1, [n 1]); % 定义n x n对称矩阵变量P % 添加LMI项:分块矩阵 lmiterm([1 1 1 P], A', A, 's'); % 第一块:A'*P + P*A (对称项) lmiterm([1 1 1 0], Q); % 加上Q lmiterm([1 1 2 P], 1, B); % 右上块:P*B lmiterm([1 2 2 0], -R); % 右下块:-R lmiterm([1 2 1 P], B', 1); % 左下块:B'*P (注意:由于对称性,通常只写右上和左下,但这里分块矩阵要求对称,所以左下是右上的转置,但用lmiterm会自动处理对称性?实际上,我们需要明确写出左下块,但这里因为分块矩阵是2x2对称,所以左下块是右上块的转置,而lmiterm在写右上块时,如果指定位置[1 1 2]和[1 2 1]分别写,但通常我们只需写一个,然后工具箱会自动处理对称部分?实际上,对于非对角块,我们需要分别指定上三角部分,然后工具箱自动填充下三角?但根据LMI工具箱的规则,我们只需要指定上三角部分,下三角会自动对称。但这里分块矩阵的右上块是PB,左下块是B^TP,所以我们需要分别指定?注意:在LMI工具箱中,当我们指定一个非对角块时,如果该位置在分块矩阵的上三角,则下三角的对应位置会自动由对称性得到。但是,在分块矩阵中,我们通常需要整个矩阵对称,所以每个非对角块都需要指定一次(但注意,在LMI工具箱中,我们只写一次,然后它自动将矩阵视为对称矩阵)。然而,由于这个分块矩阵不是对称的?不对,我们构造的矩阵是对称的:因为右上块是PB,左下块是B^TP,而B^TP就是(PB)^T,所以整个矩阵对称。因此,在LMI工具箱中,我们只需要指定上三角部分(包括对角块和右上块),下三角部分会自动对称。所以上面的代码中,我们只写了[1 1 2]位置(即第一行第二列)的PB,而没有写[1 2 1](第二行第一列),因为工具箱会自动将[1 2 1]设置为(PB)^T。但是,注意:在LMI工具箱中,当我们写非对角块时,如果只写一个,那么另一个对称位置会自动填充?实际上,在lmiterm中,我们指定的是矩阵中的项,而整个LMI矩阵被假定为对称,所以非对角块只需要写一次,工具箱会自动将对称位置设为转置。因此,上面的代码中,我们只需要写右上块(lmiterm([1 1 2 P], 1, B)),而左下块会自动生成。但注意,我们写的是整个分块矩阵的上三角部分(包括对角块和右上块),所以这里我们只写右上块,左下块不用写。 然而,上述代码中,我们只写了右上块,没有写左下块,这是正确的吗?实际上,在LMI工具箱中,每个非对角块只需要写一次(在它出现的上三角位置),工具箱会自动将对称位置设置为转置。因此,上面的代码是完整的。 但是,注意:在分块矩阵中,我们有两个对角块(第一行第一列和第二行第二列)和一个右上块(第一行第二列),而左下块(第二行第一列)由对称性得到。所以代码中,我们写了第一行第一列(用两个lmiterm:一个是对称的A^TP+PA,加上Q),第一行第二列(PB),第二行第二列(-R)。这样整个矩阵就完整了。 7. 处理系统不确定性:对于不确定系统,Schur引理可以用于将鲁棒稳定性条件转化为LMI。例如,考虑系统$\dot{x} = (A + \Delta A)x$,其中$\Delta A$是范数有界的不确定性,即$\|\Delta A\| \leq \rho$。则鲁棒稳定性条件可以通过以下LMI表示: $$ \begin{bmatrix} A^T P + P A + \lambda P & P \\ P & -\lambda \rho^{-2} I \end{bmatrix} \prec 0 $$ 这里通过Schur引理将$\Delta A$的影响转化为一个线性矩阵不等式。 综上所述,Schur引理通过分块矩阵扩展,将原问题中的非线性项转化为线性矩阵不等式中的块,从而保持矩阵的负定性,并确保系统稳定性条件得以满足。 根据以上内容,我们组织答案如下:</think>### Schur引理在非线性项线性化及系统稳定性中的应用 Schur引理通过分块矩阵重构将非线性控制问题转化为线性矩阵不等式(LMI),核心应用包括: #### **1. 非线性项识别与分块矩阵构造** 控制系统中的非线性项(如$X^T Y^{-1}X$)通过Schur引理嵌入分块矩阵。以Riccati不等式为例: $$ A^TP + PA + PBR^{-1}B^TP + Q \prec 0 $$ 构造等价分块矩阵: $$ \begin{bmatrix} A^TP + PA + Q & PB \\ B^TP & -R \end{bmatrix} \prec 0 $$ 该形式隐含了$PBR^{-1}B^TP$项,但矩阵元素仅含$P$的线性项。 #### **2. 负定性的保持机制** Schur引理保证分块矩阵的负定性等价于原非线性条件: - 当$R \succ 0$时,分块矩阵负定当且仅当 $(A^TP + PA + Q) - (PB)R^{-1}(B^TP) \prec 0$ - 矩阵扩展后,凸性不变:LMI的可行解集仍是凸集,确保优化全局收敛。 #### **3. 系统稳定性分析中的应用** 在Lyapunov稳定性分析中处理不确定性$\Delta$: - 将$\Delta^T\Delta \preceq I$转化为分块LMI: $$ \begin{bmatrix} I & \Delta \\ \Delta^T & I \end{bmatrix} \succeq 0 $$ - 鲁棒稳定性条件扩展为: $$ \begin{bmatrix} (A+B\Delta C)^TP + P(A+B\Delta C) + Q & PD \\ D^TP & -I \end{bmatrix} \prec 0 $$ 通过Schur消除$\Delta$的耦合项。 #### **4. $H_\infty$控制器设计的实现** 将$H_\infty$性能指标$\|G_{zw}\|_\infty < \gamma$转化为LMI: $$ \begin{bmatrix} A^TP + PA & PB & C^T \\ B^TP & -\gamma I & D^T \\ C & D & -\gamma I \end{bmatrix} \prec 0 $$ 其中$B,D$为扰动输入矩阵,$\gamma$为性能边界。 #### **5. 数值求解步骤** MATLAB实现示例: ```matlab setlmis([]); P = lmivar(1, [n 1]); % 定义对称矩阵变量P lmiterm([1 1 1 P], 1, A, 's'); % A'P + PA lmiterm([1 1 1 0], Q); % +Q lmiterm([1 1 2 P], 1, B); % PB lmiterm([1 2 2 0], -R); % -R (对角块) lmisys = getlmis; [tmin, Pval] = feasp(lmisys); % 求解可行解 ``` #### **6. 扩展应用场景** - **时滞系统稳定性**:处理$A^TP + PA + P A_d S^{-1} A_d^TP$项 - **随机控制**:将协方差约束$P - APA^T \succ 0$转化为: $$ \begin{bmatrix} P & AP \\ PA^T & P \end{bmatrix} \succ 0 $$ ### 关键优势 - **维度扩展换线性化**:分块矩阵维度增加($2n \times 2n$),但非线性项被消除。 - **凸优化兼容性**:LMI可通过内点法高效求解,计算复杂度$O(n^{3.5})$。 - **鲁棒性保障**:严格等价变换保持稳定性条件不变。
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