Esta es una pregunta engañosamente difícil, y con la que he estado tratando de lidiar durante los últimos meses. ¡La respuesta corta sería NO! Para comprender las diferencias, primero debemos proporcionar una definición para ambos campos aceptables para la mayoría de los investigadores.
La teoría de sistemas dinámicos es muy madura y tiene una definición bien establecida. Wiki:
La teoría de sistemas dinámicos es un área matemática utilizada para describir el comportamiento de sistemas dinámicos complejos, generalmente mediante el uso de ecuaciones diferenciales o ecuaciones diferenciales.
- ¿Por qué cuando una onda se mueve desde su origen al eje x positivo, tomamos la distancia (x-vt)?
- Cómo encontrar la resultante de 3 fuerzas Fx, Fy, Fz que están en dirección X, Y y Z respectivamente
- ¿Isaac Newton plagió su trabajo de Ibn-Al Haytham?
- ¿Cuál es la importancia del escalar obtenido a partir del producto escalar de 2 vectores?
- ¿Puede un joven de 18 años entender los Principia Mathematicia?
Por otro lado, la teoría del control es comparativamente un campo muy joven y en rápida evolución. Tiene muchas dimensiones, enfoques y conexiones con otros campos. Wiki tiene esto que decir:
La teoría del control es una rama interdisciplinaria de la ingeniería y las matemáticas que se ocupa del comportamiento de los sistemas dinámicos con entradas, y de cómo su comportamiento es modificado por la retroalimentación.
Desafortunadamente, esta definición resuena más con la teoría de control clásica en comparación con muchos enfoques modernos que adoptan una postura dramáticamente diferente. Por ejemplo, la definición anterior no tiene una noción de rendimiento. En resumen, debemos responder a la pregunta: ¿es la teoría de control sobre el análisis (esta ley de control estabilizará el sistema) o es síntesis (desarrollar algoritmos que producirían el mejor rendimiento de control)?
La teoría de sistemas dinámicos es puramente una disciplina de análisis . Las diferentes entidades o estados se unen a través de algunas reglas que rigen su evolución temporal, y simplemente describimos su comportamiento. En otras palabras, adoptamos un enfoque de observador externo y no debemos (o no) influir en la evolución del tiempo. Yo llamaría a este enfoque pasivo. Por otro lado, el control está claramente activo ya que influimos en el sistema. Tenga en cuenta que una vez que seleccionamos la ley de control, el sistema ya no está activo y se vuelve pasivo. Así, las herramientas de la teoría de sistemas dinámicos se utilizaron para analizar el comportamiento de los sistemas de circuito cerrado y, por lo tanto, las conexiones entre el control clásico y la teoría de sistemas dinámicos.
Sin embargo, diría que el control moderno es bastante diferente en la perspectiva. Con el advenimiento de las computadoras, la pregunta central no es si este controlador estabilizará el sistema, sino cómo encuentro el mejor controlador. Esto ha convertido el control en una disciplina algorítmica y, por lo tanto, debería ser parte de la informática. Aún así, la gente usa algunas ideas de sistemas dinámicos para demostrar la estabilidad, pero no es más que un control de cordura. Además, en muchos subcampos relacionados con el aprendizaje por refuerzo, el control predictivo del modelo, las redes, etc., a las personas realmente no les importa mucho la estabilidad, o la configuración del problema naturalmente hace que las buenas soluciones sean estables (por ejemplo, LQG). En estas áreas, hay poca superposición con la teoría de sistemas dinámicos. Diría que la sinergia actual es entre optimización, procesos estocásticos, aprendizaje y control.
De hecho, el éxito de la teoría de control en los últimos años (robótica, control de múltiples agentes, acrobacia de helicópteros, etc.) se puede atribuir a romper con una perspectiva de sistemas dinámicos basada en la física, hacia un enfoque algorítmico asociado con CS, estadísticas y matemáticas.
