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Positive polynomial matrices and linear matrix inequalities (LMI) can be used to design linear parameter varying (LPV) controllers depending polynomially on the scheduling parameters, and robust to polynomial parametric uncertainty. The salient features of the approach are (a) the ability to design a controller of order and structure fixed a priori; (b) the use of a transfer function, or polynomial modeling framework that bypasses difficulties typically encountered with canonical state-space representations of LPV controllers; (c) the existence of a user-friendly Matlab interface to model this class of LMI problems. The main limitation of the approach is the choice of a nominal, or central characteristic polynomial around which the design is carried out.
In this paper we study the Poisson and heat equations on bounded and unbounded domains with smooth boundary with random Dirichlet boundary conditions. The main novelty of this work is a convenient framework for the analysis of such equations excited by the white in time and/or space noise on the boundary. Our approach allows us to show the existence and uniqueness of weak solutions in the space of distributions. Then we prove that the solutions can be identified as smooth functions inside the domain, and finally the rate of their blow up at the boundary is estimated. A large class of noises including Wiener and fractional Wiener space time white noise, homogeneous noise and Lévy noise is considered.
We consider finite energy corotationnal wave maps with target manifold $\m S^2$. We prove that for a sequence of times, they decompose as a sum of decoupled harmonic maps in the light cone, and a smooth wave map (in the blow case) or a linear scattering term (in the global case), up to an error which tends to 0 in the energy space.
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