【摘 要】
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提出一种灵活、有效的Ｈ＾∞－优化方法：梯度方法。利用Ｈ＾∞－范数与状态空间实现的关系，定义了目标函数ρ（ε，Ｆ），ρ（ε，Ｆ），与Ｈ＾∞－范数之间的关系，分析了ρ（ε，Ｆ）的可微性，并给出了δρ（ε，Ｆ）／Ｆ的具体表达式以及使
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提出一种灵活、有效的Ｈ＾∞－优化方法：梯度方法。利用Ｈ＾∞－范数与状态空间实现的关系，定义了目标函数ρ（ε，Ｆ），ρ（ε，Ｆ），与Ｈ＾∞－范数之间的关系，分析了ρ（ε，Ｆ）的可微性，并给出了δρ（ε，Ｆ）／Ｆ的具体表达式以及使ρ（ε，Ｆ）极大化的梯度方法，从而导致∥Ｔ（ｓ，Ｆ）∥∞的极小化。实例表明，梯度方法能有效地使ρ（ε，Ｆ）上升，，并收敛于驻点或终止于不可微点。
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