Machine Learning Control - Taming Nonlinear Dynamics and Turbulence av Thomas Duriez, Steven L. Brunton, Bernd R. Noack

Denne boken er den første læreboken som presenterer en generelt anvendbar kontrollstrategi for turbulens og andre komplekse ikke-lineære systemer. Forfatteren tar i bruk kraftige metoder innen maskinlæring for å utvikle optimale ikke-lineære kontrolllover. Boken introduserer maskinlæringskontroll (MLC) grundig i de første kapitlene, hvor kapittel 1 og 2 gir en solid motivasjon og detaljert beskrivelse av tilnærmingen. I kapittel 3 blir metoder fra lineær kontrollteori gjennomgått, og kapittel 4 demonstrerer at MLC kan gjenskape kjente optimale kontrolllover for lineære systemer, slik som LQR og LQG. I kapittel 5 viser forfatteren hvordan MLC kan oppdage og utnytte en sterkt ikke-lineær aktiveringsmekanisme i et lavdimensjonalt dynamisk system, der tradisjonelle lineære kontrollmetoder svikter. Kapittel 6 gir en oversikt over eksperimentelle kontrolldemonstrasjoner, fra laminære skjærlag til turbulente grenselag, etterfulgt av generell gode praksiser for eksperimentering i kapittel 7. Boken avsluttes med et blikk på de omfattende fremtidige anvendelsene av MLC i kapittel 8. For å lette reproduserbarheten av de presenterte resultatene, inkluderer boken også Matlab-koder.