Die Beobachtbarkeit ist ein Maß dafür, wie gut interne Zustände eines Systems durch die Kenntnis seiner externen Ausgänge abgeleitet werden können. Die Beobachtbarkeit und Kontrollierbarkeit eines Systems sind mathematische Duals (d. h., da die Steuerbarkeit vorsieht, dass eine Eingabe verfügbar ist, die jeden Anfangszustand in jeden gewünschten Endzustand bringt, stellt die Beobachtbarkeit vor, dass das Wissen um eine Ausgabebahn genügend Informationen liefert, um den Anfangszustand des Systems vorherzusagen). Die streng richtige Übertragungsfunktion kann dann mit den oben gezeigten Techniken in eine kanonische Zustandsraumrealisierung umgewandelt werden. Die Zustandsraumrealisierung der Konstante ist trivial y ( t ) = G ( ) u ( t ) , displaystyle , textbf,(t)=,textbf ,G`(`infty)`textbf““`textbf““““textbf“““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““““` Zusammen erhalten wir dann eine Zustands-Raum-Realisierung mit den Matrizen A, B und C, die durch den streng richtigen Teil bestimmt wird, und Matrix D, die durch die Konstante bestimmt wird. Im Steuerungsengineering ist eine Zustandsraumdarstellung ein mathematisches Modell eines physikalischen Systems als satz es von Eingabe-, Ausgabe- und Zustandsvariablen, die durch Differentialgleichungen erster Ordnung oder Differenzgleichungen bezogen werden. Zustandsvariablen sind Variablen, deren Werte sich im Laufe der Zeit in einer Weise entwickeln, die von den Werten abhängt, die sie zu einem bestimmten Zeitpunkt haben, und von den extern auferlegten Werten von Eingabevariablen. Die Werte der Ausgabevariablen hängen von den Werten der Zustandsvariablen ab. Da die Dokumente jedoch sagen, dass ModelForm automatisch full_clean, dachte ich, dass es sinnvoll wäre, zu sehen, wie es mit Fehlern umgeht. In der _post_clean Methode, beginnend mit Zeile 323 von django.forms.models: Die Wurzeln dieses Polynomes (die Eigenwerte) sind die Pole der Systemübertragungsfunktion (d.h. die Singularitäten, bei denen die Größe der Übertragungsfunktion unbegrenzt ist). Mit diesen Polen kann analysiert werden, ob das System asymptotisch stabil oder marginal stabil ist. Ein alternativer Ansatz zur Bestimmung der Stabilität, bei dem keine Eigenwerte berechnet werden, besteht darin, die Lyapunov-Stabilität des Systems zu analysieren.

Der im vorherigen Beispiel beschriebene Prozess kann auf Systeme mit höherwertigen Inputderivaten verallgemeinert werden, wird aber leider mit zunehmender Reihenfolge der Derivate immer schwieriger. Wenn die Reihenfolge der Derivate auf beiden Seiten gleich ist, wird der Prozess viel schwieriger (und die Variable “D” ist nicht mehr gleich Null). Deutlich einfachere Techniken sind notwendig. Zwei sind unten beschrieben, eine erzeugt eine Zustandsraummethode, die als “kontrollierbare kanonische Form” bekannt ist, und die andere erzeugt die “beobachtbare kanonische Form (die Bedeutung dieser Begriffe leitet sich von der Kontrolltheorie ab, ist uns aber nicht wichtig). 1) Modellvalidierung gegenüber Formularvalidierung Ich ziehe es vor, die neue Modellvalidierung nach Möglichkeit gegenüber der Formularvalidierung zu verwenden, da es eine trockenere und grundlegendere Möglichkeit zu sein scheint, Regeln für die Daten zu erstellen. Zwei Beispiele für ein einfaches Kalender-Eintragsmodell: Belege für Überweisungsübertragungen, die in die Landeswährung umgetauscht werden ( s. 1005.31(b)(2)) Um von der Anzahl der Eingaben, Ausgaben und Zustände abzustrahieren, werden diese Variablen als Vektoren ausgedrückt. Wenn das dynamische System linear, zeitinvariant und endlich-dimensional ist, können die Differential- und Algebraischen Gleichungen in Matrixform geschrieben werden.

[1] [2] Die Zustandsraummethode zeichnet sich durch eine signifikante Algebraisierung der allgemeinen Systemtheorie aus, die es ermöglicht, Kronecker-Vektormatrixstrukturen zu verwenden. Die Kapazität dieser Strukturen kann effizient auf Forschungssysteme mit Modulation oder ohne sie angewendet werden. [3] Die State-Space-Darstellung (auch als “Time-Domain-Ansatz” bezeichnet) bietet eine bequeme und kompakte Möglichkeit, Systeme mit mehreren Ein- und Ausgängen zu modellieren und zu analysieren.