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## org.mklab.tool.control
クラス Lqrs

    java.lang.Object
      org.mklab.tool.control.Lqrs

    public class Lqrs

extends Object

連続時間システムのLQRをシュアーアルゴリズムを用いて求めるクラスです。

Continuous-time linear quadratic regulator (Schur algorithm)

バージョン:
  $Revision: 1.14 $
作成者:
  koga
関連項目:
  `Lqr`, `Lqry`, `Lqe`

コンストラクタの概要
`Lqrs()`

メソッドの概要
`static List<Matrix>` | `lqrs(Matrix A, Matrix B, Matrix Q, Matrix R)` 連続時間線形システム `. x = Ax + Bu` について、二次形式評価関数 `J = Integral (x#Qx + u#Ru) dt` を最小にする、最適状態フィードバック則`u = -Fx`の フィードバックゲイン行列`F`を返します。
`static List<Matrix>` | `lqrs(Matrix A, Matrix B, Matrix Q, Matrix R, Matrix S)` `S`を`u`と`x`とのクロス項を指定するために使用します。

クラス java.lang.Object から継承されたメソッド
`clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait`

コンストラクタの詳細

### Lqrs

    public Lqrs()

メソッドの詳細

### lqrs

    public static List<Matrix> lqrs(Matrix A,
                                    Matrix B,
                                    Matrix Q,
                                    Matrix R)

  連続時間線形システム

       . x = Ax + Bu

  について、二次形式評価関数

       J = Integral (x#Qx + u#Ru) dt

  を最小にする、最適状態フィードバック則`u = -Fx`の フィードバックゲイン行列`F`を返します。

  また、リカッティ方程式

       P A + A# P - P B R˜ B# P + Q = 0

  の解`P`を返します。

  数値的に信頼性の高いSchurアルゴリズムを用いて、リカッティ方程式の解を 求めます。

  パラメータ:
    `A` - システム行列
    `B` - 入力行列
    `Q` - 状態に関する重み行列
    `R` - 入力に関する重み行列
  戻り値:
    {F, P} (状態フィードバックゲイン, リカッティ方程式の解)regulator

### lqrs

    public static List<Matrix> lqrs(Matrix A,
                                    Matrix B,
                                    Matrix Q,
                                    Matrix R,
                                    Matrix S)

  `S`を`u`と`x`とのクロス項を指定するために使用します。

       J = Integral (x#Qx + u#Ru + 2 x#Su) dt

  パラメータ:
    `A` - システム行列
    `B` - 入力行列
    `Q` - 状態に関する重み行列
    `R` - 入力に関する重み行列
    `S` - 入力と状多に関する重み行列
  戻り値:
    {F, P} (状態フィードバックゲイン, リカッティ方程式の解)regulator

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