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lyap

Solución de la ecuación continua de Lyapunov

Sintaxis

lyap
X = lyap(A,Q)
X = lyap(A,B,C)
X = lyap(A,Q,[],E)

Descripción

lyap resuelve las formas generales y especiales de la ecuación de Lyapunov. Las ecuaciones de Lyapunov surgen en diferentes áreas de control, entre las que se incluyen la teoría de la estabilidad y el estudio del comportamiento de la media cuadrática de sistemas.

X = lyap(A,Q) resuelve la ecuación de Lyapunov

AX+XAT+Q=0

donde A y Q representan matrices cuadradas de tamaños idénticos. Si Q es una matriz simétrica, la solución X también es una matriz simétrica.

X = lyap(A,B,C) resuelve la ecuación de Sylvester

AX+XB+C=0

Las matrices A, B y C deben tener dimensiones compatibles, pero no es necesario que sean cuadradas.

X = lyap(A,Q,[],E) resuelve la ecuación generalizada de Lyapunov

AXET+EXAT+Q=0

donde Q es una matriz simétrica. Debe utilizar corchetes vacíos [] para esta función. Si introduce algún valor dentro de los corchetes, la función dará error.

Limitaciones

La ecuación continua de Lyapunov tiene una única solución si los valores propios α1,α2,...,αn de A y β1,β2,...,βn de B cumplen lo siguiente

αi+βj0

Si no se cumple esta condición, lyap aparece el mensaje de error:

Solution does not exist or is not unique.

Ejemplos

Ejemplo 1

Resuelva la ecuación de Lyapunov

Resuelva la ecuación de Lyapunov

AX+XAT+Q=0

donde

A=[1234]Q=[3111]

La matriz A es estable y la matriz Q es definida positiva.

A = [1 2; -3 -4];  
Q = [3 1; 1 1];
X = lyap(A,Q)
Estos comandos devuelven la siguiente matriz X:
X =

    6.1667   -3.8333
   -3.8333    3.0000
Puede calcular los valores propios para comprobar que X es definida positiva.

eig(X)

El comando devuelve el siguiente resultado:

ans =

    0.4359
    8.7308

Ejemplo 2

Resuelva la ecuación de Sylvester

Resuelva la ecuación de Sylvester

AX+XB+C=0

donde

A=5B=[4343]C=[21]

A = 5;
B = [4 3; 4 3];
C = [2 1];
X = lyap(A,B,C)

Estos comandos devuelven la siguiente matriz X:

X =

   -0.2000   -0.0500

Algoritmos

lyap utiliza las rutinas de SLICOT SB03MD y SG03AD para las ecuaciones de Lyapunov y las rutinas SB04MD y ZTRSYL de SLICOT y LAPACK, respectivamente, para las ecuaciones de Sylvester.

Referencias

[1] Bartels, R.H. and G.W. Stewart, "Solution of the Matrix Equation AX + XB = C," Comm. of the ACM, Vol. 15, No. 9, 1972.

[2] Barraud, A.Y., “A numerical algorithm to solve A XA - X = Q,” IEEE® Trans. Auto. Contr., AC-22, pp. 883–885, 1977.

[3] Hammarling, S.J., “Numerical solution of the stable, non-negative definite Lyapunov equation,” IMA J. Num. Anal., Vol. 2, pp. 303–325, 1982.

[4] Penzl, T., ”Numerical solution of generalized Lyapunov equations,” Advances in Comp. Math., Vol. 8, pp. 33–48, 1998.

[5] Golub, G.H., Nash, S. and Van Loan, C.F., “A Hessenberg-Schur method for the problem AX + XB = C,” IEEE Trans. Auto. Contr., AC-24, pp. 909–913, 1979.

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

Consulte también

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