Neural Continuous-Time Supermartingale Certificates

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内容提要

本研究首次提出了一种神经证书框架,针对连续时间随机动态系统,填补了现有概率验证方法的空白。该方法结合机器学习和符号推理,为非线性系统提供可达性、回避性和持续性规格的形式化概率界限,并在基准测试中展示了其有效性。

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