Este libro representa una novedosa perspectiva sobre una estrategia de control generalmente aplicable para la turbulencia y otros sistemas complejos no lineales. El enfoque de la publicación emplea potentes métodos de aprendizaje automático para leyes de control no lineales óptimas. El control de aprendizaje automático (MLC) está motivado y detallado en los Capítulos 1 y 2.

En el Capítulo 3 se revisan los métodos de la teoría de control lineal. Posteriormente, en el Capítulo 4, se demuestra que el MLC reproduce conocidas leyes de control óptimo para dinámicas lineales (LQR, LQG).

El Capítulo 5 revela cómo el MLC detecta y explota un mecanismo de actuación fuertemente no lineal de un sistema dinámico de baja dimensionalidad cuando los métodos de control lineal fallan. Demostraciones de control experimental desde una capa límite laminar hasta capas límite turbulentas se revisan en el Capítulo 6, seguidas de buenas prácticas generales para experimentos en el Capítulo 7.

El libro culmina con una perspectiva sobre las vastas aplicaciones futuras del MLC en el Capítulo 8. Se proporcionan códigos de Matlab para una fácil reproducibilidad de los resultados presentados. Además, se incluyen entrevistas con destacados investigadores en control de la turbulencia (S. Bagheri, B. Batten, M. Glauser, D. Williams) y aprendizaje automático (M. Schoenauer) para una perspectiva más amplia.

Todos los capítulos cuentan con ejercicios y videos complementarios estarán disponibles a través de YouTube.

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