Deep selective State-Space Models (SSMs), whose state-space parameters are modulated online by a selection signal, offer significant expressive power but pose challenges for stability analysis, especially under discontinuous gating. We study continuous-time selective SSMs through the lenses of passivity and Input-to-State Stability (ISS), explicitly distinguishing the selection schedule $x(\cdot)$ from the driving (port) input $u(\cdot)$. First, we show that state-strict dissipativity ($β>0$) together with quadratic bounds on a storage functional implies exponential decay of homogeneous trajectories ($u\equiv 0$), yielding exponential forgetting. Second, by freezing the selection ($x(t)\equiv 0$) we obtain a passive LTV input-output subsystem and prove that its minimal available storage is necessarily quadratic, $V_{a,0}(t,h)=\tfrac{1}{2}h^H Q_0(t)h,$ with $Q_0 \in \mathrm{AUC}_{\mathrm{loc}}$, accommodating discontinuities induced by gating. Third, under the strong hypothesis that a single quadratic storage certifies passivity uniformly over all admissible selection schedules, we derive a parametric LMI and universal kernel constraints on gating, formalizing an "irreversible forgetting" structure. Finally, we give sufficient conditions for global ISS with respect to the port input $u(\cdot)$, uniformly over admissible selection schedules, and we validate the main predictions in targeted simulation studies.


翻译:深度选择性状态空间模型(SSMs)通过选择信号在线调制其状态空间参数,虽具备强大的表达能力,却给稳定性分析带来挑战,尤其在不连续门控条件下。本文从无源性与输入-状态稳定性(ISS)的视角研究连续时间选择性SSMs,明确区分选择调度信号$x(\cdot)$与驱动(端口)输入$u(\cdot)$。首先,我们证明状态严格耗散性($β>0$)结合存储泛函的二次界可推出齐次轨迹($u\equiv 0$)的指数衰减,从而产生指数遗忘效应。其次,通过冻结选择信号($x(t)\equiv 0$),我们得到一个无源线性时变输入-输出子系统,并证明其最小可用存储必为二次型:$V_{a,0}(t,h)=\tfrac{1}{2}h^H Q_0(t)h$,其中$Q_0 \in \mathrm{AUC}_{\mathrm{loc}}$,该形式可容纳门控引发的不连续性。再次,在强假设条件下——即存在单一二次存储函数能统一证明所有允许选择调度下的无源性,我们推导出参数化线性矩阵不等式及门控的普适核约束,从而形式化了一种“不可逆遗忘”结构。最后,我们给出关于端口输入$u(\cdot)$的全局ISS的充分条件,该条件对所有允许选择调度一致成立,并通过针对性仿真研究验证了主要理论预测。

0
下载
关闭预览

相关内容

《人机协作集成模型中的不确定性捕获》博士论文
专知会员服务
25+阅读 · 2025年10月2日
《不确定性下的生成式模型适应性规划》
专知会员服务
33+阅读 · 2024年8月8日
非Transformer不可?最新《状态空间模型(SSM)》综述
专知会员服务
75+阅读 · 2024年4月16日
深度学习模型不确定性方法对比
PaperWeekly
20+阅读 · 2020年2月10日
【CPS】社会物理信息系统(CPSS)及其典型应用
产业智能官
16+阅读 · 2018年9月18日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:43
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关VIP内容
《人机协作集成模型中的不确定性捕获》博士论文
专知会员服务
25+阅读 · 2025年10月2日
《不确定性下的生成式模型适应性规划》
专知会员服务
33+阅读 · 2024年8月8日
非Transformer不可?最新《状态空间模型(SSM)》综述
专知会员服务
75+阅读 · 2024年4月16日
相关资讯
深度学习模型不确定性方法对比
PaperWeekly
20+阅读 · 2020年2月10日
【CPS】社会物理信息系统(CPSS)及其典型应用
产业智能官
16+阅读 · 2018年9月18日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员