Convergence of the gradient algorithm for linear regression models in the continuous and discrete time cases
Convergence de l'algorithme du gradient, en temps continu ou discret, pour l'estimation de paramètres de modèles de régression linéaire
Résumé
We establish convergence to zero of the solutions of \dot \tilde θ(t) = −φ(t)φ(t) \tilde θ(t) or \tilde θ(t) = \tilde θ(t − 1) − φ(t)φ(t) \tilde θ(t − 1) under a possibly " vanishing persistent " excitation condition.
Nous établissons la convergence vers zéro des solutions de \dot \tilde θ(t) = −φ(t)φ(t) \tilde θ(t) ou \tilde θ(t) = \tilde θ(t − 1) − φ(t)φ(t) \tilde θ(t − 1) dans le cas où l'excitation "persistante" est en fait évanescente.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)