Jacobian linearization(雅可比线性化):一种把非线性系统在某个工作点/平衡点附近,用雅可比矩阵(Jacobian)得到的一阶泰勒展开来近似为线性模型的方法,常用于控制、机器人与数值计算中的局部分析与设计。
(注:它是局部近似;离工作点远时误差可能较大。)
/dʒəˈkoʊbiən ˌlɪnɪərəˈzeɪʃən/
Jacobian linearization helps us approximate a nonlinear system near an equilibrium point.
雅可比线性化可以帮助我们在平衡点附近近似一个非线性系统。
Using Jacobian linearization, the robot’s nonlinear dynamics were converted into a local linear model for controller design and stability analysis.
通过雅可比线性化,机器人的非线性动力学被转化为局部线性模型,用于控制器设计与稳定性分析。
Jacobian 来自19世纪德国数学家 Carl Gustav Jacob Jacobi(雅可比) 的姓氏,常指由偏导数组成的雅可比矩阵。Linearization 源自 linear(线性的)+ -ize(使成为)+ -ation(名词后缀),表示“使(某对象)线性化”的过程。合起来即“用雅可比(矩阵)进行线性化”。