拡散モデルの学習時に、リアプノフ関数の条件をより厳密に満たすようなペナルティ項を導入することで、さらに安定性の保証を強化できるか
拡散モデルの学習時にリアプノフ関数の条件を厳密に満たすペナルティ項を導入することで、安定性の保証を強化することが可能です。例えば、リアプノフ関数の条件を満たさない場合にペナルティを課すことで、モデルがより安定なリアプノフ関数を生成するように学習されるようになります。これにより、安定性の保証がより厳密になり、制御システムの性能向上が期待されます。このようなアプローチは、提案手法の信頼性と安定性を向上させるために有効です。