čeština

Znalost problémů optimálního řízení, statická a dynamická optimalizace,  determinovaného, stochastického a adaptivního řízení. Seznámení s dynamickou optimalizací, tvary funkce ztrát, okrajovými  podmínkami,  Eulerova-Lagrangeovou rovnicí. Znalosti omezení ve tvaru nerovnic na řízení a Pontrjaginouva principu minima. Přehled v oblasti dynamického programování, konstrukce funkce ztrát, rovnice Hamiltona-Jakobiho-Bellmana. Seznámení s lineárním regulátorem, konstrukcí funkce ztrát, Riccatiho rovnicí. Zopakování charakteristik náhodných procesů, střední hodnoty, disperse, korelace, kovariance, Wiener-Chinčinových vztahů, Parcevalova teorému, bílého a  "barevného" šumu, transformace náhodného signálu lineární  soustavou. Přehled Bayesovských odhadů, funkce ztrát a rizika, obecného principu dynamické filtrace. Znalost lineárního dynamického (Kalmanova) filtru, odvození, přechodu na diskrétní filtr, zobecnění lineárního dynamického filtru, Wienerouva filtru. Znalost problematiky současné identifikace parametrů soustavy a trajektorie, rozšířeného stavového vektoru, linearizovaného Kalmanova filtru, konstrukce vybraných nelineárních filtrů. Přehled o stochastickém řízení, lineární kvadratická Gaussově úloze, o spojitém a diskrétním stochastickém stavovém regulátoru a servomechanismu. Znalost adaptivních systémů, současné identifikace stavu a parametrů a řízení, nejčastější struktury adaptivních systémů.

Základní znalosti zpracování signálu a matematické statistiky.

Prezentace projektu formou semináře.

Předmět si klade za cíl přiměřenou formou vysvětlit principy automatického řízení. Problémy optimálního řízení budou formulovány obecně, jako optimalizační úlohy. Stejně se přistupuje i k vysvětlení stochastických metod řízení a identifikace. Klasické metody řízení budou chápány jako dílčí obecné úlohy řešené soudobým matematickým aparátem a možnostmi.