id	sid	tid	token	lemma	pos
ijassa-1395	1	1	adv	adv	PROPN
ijassa-1395	1	2	syst	syst	PROPN
ijassa-1395	1	3	sci	sci	PROPN
ijassa-1395	1	4	appl	appl	PROPN
ijassa-1395	1	5	2023	2023	NUM
ijassa-1395	1	6	;	;	PUNCT
ijassa-1395	1	7	03:36–47	03:36–47	PROPN
ijassa-1395	1	8	published	publish	VERB
ijassa-1395	1	9	online	online	ADV
ijassa-1395	1	10	at	at	ADP
ijassa-1395	1	11	https://ijassa.ipu.ru	https://ijassa.ipu.ru	ADJ
ijassa-1395	1	12	.	.	PUNCT
ijassa-1395	2	1	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	2	2	design	design	NOUN
ijassa-1395	2	3	in	in	ADP
ijassa-1395	2	4	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	2	5	control	control	NOUN
ijassa-1395	2	6	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	2	7	as	as	ADP
ijassa-1395	2	8	an	an	DET
ijassa-1395	2	9	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	2	10	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	2	11	mikhail	mikhail	PROPN
ijassa-1395	2	12	khlebnikov	khlebnikov	PROPN
ijassa-1395	2	13	*	*	PROPN
ijassa-1395	2	14	v.	v.	ADP
ijassa-1395	2	15	a.	a.	PROPN
ijassa-1395	2	16	trapeznikov	trapeznikov	PROPN
ijassa-1395	2	17	institute	institute	PROPN
ijassa-1395	2	18	of	of	ADP
ijassa-1395	2	19	control	control	PROPN
ijassa-1395	2	20	sciences	sciences	PROPN
ijassa-1395	2	21	of	of	ADP
ijassa-1395	2	22	russian	russian	ADJ
ijassa-1395	2	23	academy	academy	PROPN
ijassa-1395	2	24	of	of	ADP
ijassa-1395	2	25	sciences	sciences	PROPN
ijassa-1395	2	26	,	,	PUNCT
ijassa-1395	2	27	moscow	moscow	PROPN
ijassa-1395	2	28	,	,	PUNCT
ijassa-1395	2	29	russia	russia	PROPN
ijassa-1395	2	30	abstract	abstract	NOUN
ijassa-1395	2	31	:	:	PUNCT
ijassa-1395	2	32	we	we	PRON
ijassa-1395	2	33	provide	provide	VERB
ijassa-1395	2	34	and	and	CCONJ
ijassa-1395	2	35	discuss	discuss	VERB
ijassa-1395	2	36	a	a	DET
ijassa-1395	2	37	new	new	ADJ
ijassa-1395	2	38	approach	approach	NOUN
ijassa-1395	2	39	to	to	ADP
ijassa-1395	2	40	the	the	DET
ijassa-1395	2	41	design	design	NOUN
ijassa-1395	2	42	of	of	ADP
ijassa-1395	2	43	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	2	44	control	control	NOUN
ijassa-1395	2	45	systems	system	NOUN
ijassa-1395	2	46	based	base	VERB
ijassa-1395	2	47	on	on	ADP
ijassa-1395	2	48	the	the	DET
ijassa-1395	2	49	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	2	50	viewpoint	viewpoint	NOUN
ijassa-1395	2	51	.	.	PUNCT
ijassa-1395	3	1	three	three	NUM
ijassa-1395	3	2	basic	basic	ADJ
ijassa-1395	3	3	classes	class	NOUN
ijassa-1395	3	4	of	of	ADP
ijassa-1395	3	5	control	control	NOUN
ijassa-1395	3	6	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	3	7	are	be	AUX
ijassa-1395	3	8	analyzed	analyze	VERB
ijassa-1395	3	9	:	:	PUNCT
ijassa-1395	3	10	a	a	X
ijassa-1395	3	11	)	)	PUNCT
ijassa-1395	3	12	static	static	ADJ
ijassa-1395	3	13	state	state	NOUN
ijassa-1395	3	14	and	and	CCONJ
ijassa-1395	3	15	output	output	NOUN
ijassa-1395	3	16	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	3	17	for	for	ADP
ijassa-1395	3	18	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	3	19	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-1395	3	20	regulator	regulator	NOUN
ijassa-1395	3	21	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	3	22	;	;	PUNCT
ijassa-1395	3	23	b	b	X
ijassa-1395	3	24	)	)	PUNCT
ijassa-1395	3	25	rejection	rejection	NOUN
ijassa-1395	3	26	of	of	ADP
ijassa-1395	3	27	nonrandom	nonrandom	NOUN
ijassa-1395	3	28	bounded	bound	VERB
ijassa-1395	3	29	exogenous	exogenous	ADJ
ijassa-1395	3	30	disturbances	disturbance	NOUN
ijassa-1395	3	31	via	via	ADP
ijassa-1395	3	32	static	static	ADJ
ijassa-1395	3	33	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	3	34	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	3	35	;	;	PUNCT
ijassa-1395	3	36	c	c	X
ijassa-1395	3	37	)	)	PUNCT
ijassa-1395	3	38	the	the	DET
ijassa-1395	3	39	same	same	ADJ
ijassa-1395	3	40	rejection	rejection	NOUN
ijassa-1395	3	41	via	via	ADP
ijassa-1395	3	42	dynamic	dynamic	ADJ
ijassa-1395	3	43	output	output	NOUN
ijassa-1395	3	44	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	3	45	using	use	VERB
ijassa-1395	3	46	an	an	DET
ijassa-1395	3	47	observer	observer	NOUN
ijassa-1395	3	48	.	.	PUNCT
ijassa-1395	4	1	these	these	DET
ijassa-1395	4	2	three	three	NUM
ijassa-1395	4	3	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	4	4	are	be	AUX
ijassa-1395	4	5	considered	consider	VERB
ijassa-1395	4	6	as	as	ADP
ijassa-1395	4	7	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	4	8	ones	one	NOUN
ijassa-1395	4	9	with	with	ADP
ijassa-1395	4	10	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	4	11	gains	gain	NOUN
ijassa-1395	4	12	as	as	ADP
ijassa-1395	4	13	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	4	14	variables	variable	NOUN
ijassa-1395	4	15	.	.	PUNCT
ijassa-1395	5	1	the	the	DET
ijassa-1395	5	2	iterative	iterative	NOUN
ijassa-1395	5	3	algorithms	algorithms	NOUN
ijassa-1395	5	4	for	for	ADP
ijassa-1395	5	5	its	its	PRON
ijassa-1395	5	6	solution	solution	NOUN
ijassa-1395	5	7	are	be	AUX
ijassa-1395	5	8	formulated	formulate	VERB
ijassa-1395	5	9	in	in	ADP
ijassa-1395	5	10	a	a	DET
ijassa-1395	5	11	uniform	uniform	ADJ
ijassa-1395	5	12	way	way	NOUN
ijassa-1395	5	13	,	,	PUNCT
ijassa-1395	5	14	and	and	CCONJ
ijassa-1395	5	15	the	the	DET
ijassa-1395	5	16	explicit	explicit	ADJ
ijassa-1395	5	17	expressions	expression	NOUN
ijassa-1395	5	18	for	for	ADP
ijassa-1395	5	19	gradients	gradient	NOUN
ijassa-1395	5	20	of	of	ADP
ijassa-1395	5	21	the	the	DET
ijassa-1395	5	22	cost	cost	NOUN
ijassa-1395	5	23	functions	function	NOUN
ijassa-1395	5	24	are	be	AUX
ijassa-1395	5	25	provided	provide	VERB
ijassa-1395	5	26	.	.	PUNCT
ijassa-1395	6	1	the	the	DET
ijassa-1395	6	2	gradient	gradient	ADJ
ijassa-1395	6	3	method	method	NOUN
ijassa-1395	6	4	exhibits	exhibit	VERB
ijassa-1395	6	5	its	its	PRON
ijassa-1395	6	6	efficiency	efficiency	NOUN
ijassa-1395	6	7	for	for	ADP
ijassa-1395	6	8	test	test	NOUN
ijassa-1395	6	9	examples	example	NOUN
ijassa-1395	6	10	,	,	PUNCT
ijassa-1395	6	11	including	include	VERB
ijassa-1395	6	12	double	double	ADJ
ijassa-1395	6	13	pendulum	pendulum	NOUN
ijassa-1395	6	14	.	.	PUNCT
ijassa-1395	7	1	keywords	keyword	NOUN
ijassa-1395	7	2	:	:	PUNCT
ijassa-1395	7	3	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	7	4	systems	system	NOUN
ijassa-1395	7	5	,	,	PUNCT
ijassa-1395	7	6	output	output	NOUN
ijassa-1395	7	7	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	7	8	,	,	PUNCT
ijassa-1395	7	9	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	7	10	,	,	PUNCT
ijassa-1395	7	11	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	7	12	method	method	NOUN
ijassa-1395	7	13	,	,	PUNCT
ijassa-1395	7	14	lyapunov	lyapunov	ADJ
ijassa-1395	7	15	equation	equation	NOUN
ijassa-1395	7	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	7	17	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	7	18	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-1395	7	19	regulator	regulator	NOUN
ijassa-1395	7	20	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	7	21	,	,	PUNCT
ijassa-1395	7	22	external	external	ADJ
ijassa-1395	7	23	disturbances	disturbance	NOUN
ijassa-1395	7	24	1	1	NUM
ijassa-1395	7	25	.	.	PUNCT
ijassa-1395	7	26	introduction	introduction	NOUN
ijassa-1395	7	27	recently	recently	ADV
ijassa-1395	7	28	,	,	PUNCT
ijassa-1395	7	29	the	the	DET
ijassa-1395	7	30	approach	approach	NOUN
ijassa-1395	7	31	to	to	ADP
ijassa-1395	7	32	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	7	33	control	control	NOUN
ijassa-1395	7	34	systems	system	NOUN
ijassa-1395	7	35	from	from	ADP
ijassa-1395	7	36	the	the	DET
ijassa-1395	7	37	point	point	NOUN
ijassa-1395	7	38	of	of	ADP
ijassa-1395	7	39	view	view	NOUN
ijassa-1395	7	40	of	of	ADP
ijassa-1395	7	41	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	7	42	has	have	AUX
ijassa-1395	7	43	become	become	VERB
ijassa-1395	7	44	very	very	ADV
ijassa-1395	7	45	popular	popular	ADJ
ijassa-1395	7	46	.	.	PUNCT
ijassa-1395	8	1	so	so	ADV
ijassa-1395	8	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	8	3	in	in	ADP
ijassa-1395	8	4	the	the	DET
ijassa-1395	8	5	classical	classical	ADJ
ijassa-1395	8	6	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	8	7	of	of	ADP
ijassa-1395	8	8	the	the	DET
ijassa-1395	8	9	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	8	10	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-1395	8	11	controller	controller	NOUN
ijassa-1395	8	12	,	,	PUNCT
ijassa-1395	8	13	one	one	PRON
ijassa-1395	8	14	can	can	AUX
ijassa-1395	8	15	consider	consider	VERB
ijassa-1395	8	16	the	the	DET
ijassa-1395	8	17	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	8	18	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	8	19	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	8	20	as	as	ADP
ijassa-1395	8	21	a	a	DET
ijassa-1395	8	22	variable	variable	NOUN
ijassa-1395	8	23	and	and	CCONJ
ijassa-1395	8	24	reduce	reduce	VERB
ijassa-1395	8	25	the	the	DET
ijassa-1395	8	26	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	8	27	to	to	ADP
ijassa-1395	8	28	minimizing	minimize	VERB
ijassa-1395	8	29	the	the	DET
ijassa-1395	8	30	performance	performance	NOUN
ijassa-1395	8	31	index	index	NOUN
ijassa-1395	8	32	with	with	ADP
ijassa-1395	8	33	respect	respect	NOUN
ijassa-1395	8	34	to	to	ADP
ijassa-1395	8	35	this	this	DET
ijassa-1395	8	36	variable	variable	NOUN
ijassa-1395	8	37	;	;	PUNCT
ijassa-1395	8	38	this	this	DET
ijassa-1395	8	39	approach	approach	NOUN
ijassa-1395	8	40	goes	go	VERB
ijassa-1395	8	41	back	back	ADV
ijassa-1395	8	42	to	to	ADP
ijassa-1395	8	43	the	the	DET
ijassa-1395	8	44	works	work	NOUN
ijassa-1395	8	45	of	of	ADP
ijassa-1395	8	46	r.	r.	PROPN
ijassa-1395	8	47	kalman	kalman	PROPN
ijassa-1395	8	48	in	in	ADP
ijassa-1395	8	49	the	the	DET
ijassa-1395	8	50	middle	middle	NOUN
ijassa-1395	8	51	of	of	ADP
ijassa-1395	8	52	the	the	DET
ijassa-1395	8	53	last	last	ADJ
ijassa-1395	8	54	century	century	NOUN
ijassa-1395	8	55	.	.	PUNCT
ijassa-1395	9	1	one	one	NUM
ijassa-1395	9	2	of	of	ADP
ijassa-1395	9	3	the	the	DET
ijassa-1395	9	4	main	main	ADJ
ijassa-1395	9	5	objectives	objective	NOUN
ijassa-1395	9	6	of	of	ADP
ijassa-1395	9	7	this	this	DET
ijassa-1395	9	8	paper	paper	NOUN
ijassa-1395	9	9	is	be	AUX
ijassa-1395	9	10	to	to	PART
ijassa-1395	9	11	discuss	discuss	VERB
ijassa-1395	9	12	the	the	DET
ijassa-1395	9	13	possibility	possibility	NOUN
ijassa-1395	9	14	of	of	ADP
ijassa-1395	9	15	a	a	DET
ijassa-1395	9	16	unified	unified	ADJ
ijassa-1395	9	17	and	and	CCONJ
ijassa-1395	9	18	systematic	systematic	ADJ
ijassa-1395	9	19	approach	approach	NOUN
ijassa-1395	9	20	to	to	ADP
ijassa-1395	9	21	a	a	DET
ijassa-1395	9	22	number	number	NOUN
ijassa-1395	9	23	of	of	ADP
ijassa-1395	9	24	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	9	25	that	that	PRON
ijassa-1395	9	26	arise	arise	VERB
ijassa-1395	9	27	in	in	ADP
ijassa-1395	9	28	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	9	29	control	control	NOUN
ijassa-1395	9	30	theory	theory	NOUN
ijassa-1395	9	31	as	as	ADP
ijassa-1395	9	32	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	9	33	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	9	34	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	9	35	and	and	CCONJ
ijassa-1395	9	36	trace	trace	VERB
ijassa-1395	9	37	it	it	PRON
ijassa-1395	9	38	on	on	ADP
ijassa-1395	9	39	the	the	DET
ijassa-1395	9	40	example	example	NOUN
ijassa-1395	9	41	of	of	ADP
ijassa-1395	9	42	three	three	NUM
ijassa-1395	9	43	classical	classical	ADJ
ijassa-1395	9	44	control	control	NOUN
ijassa-1395	9	45	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	9	46	.	.	PUNCT
ijassa-1395	10	1	in	in	ADP
ijassa-1395	10	2	addition	addition	NOUN
ijassa-1395	10	3	to	to	ADP
ijassa-1395	10	4	the	the	DET
ijassa-1395	10	5	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	10	6	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-1395	10	7	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	10	8	,	,	PUNCT
ijassa-1395	10	9	from	from	ADP
ijassa-1395	10	10	the	the	DET
ijassa-1395	10	11	same	same	ADJ
ijassa-1395	10	12	positions	position	NOUN
ijassa-1395	10	13	,	,	PUNCT
ijassa-1395	10	14	the	the	DET
ijassa-1395	10	15	paper	paper	NOUN
ijassa-1395	10	16	considers	consider	VERB
ijassa-1395	10	17	the	the	DET
ijassa-1395	10	18	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	10	19	of	of	ADP
ijassa-1395	10	20	rejecting	reject	VERB
ijassa-1395	10	21	nonrandom	nonrandom	NOUN
ijassa-1395	10	22	bounded	bound	VERB
ijassa-1395	10	23	external	external	ADJ
ijassa-1395	10	24	disturbances	disturbance	NOUN
ijassa-1395	10	25	by	by	ADP
ijassa-1395	10	26	constructing	construct	VERB
ijassa-1395	10	27	a	a	DET
ijassa-1395	10	28	static	static	ADJ
ijassa-1395	10	29	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	10	30	output	output	NOUN
ijassa-1395	10	31	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	10	32	,	,	PUNCT
ijassa-1395	10	33	as	as	ADV
ijassa-1395	10	34	well	well	ADV
ijassa-1395	10	35	as	as	ADP
ijassa-1395	10	36	using	use	VERB
ijassa-1395	10	37	dynamic	dynamic	ADJ
ijassa-1395	10	38	output	output	NOUN
ijassa-1395	10	39	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	10	40	with	with	ADP
ijassa-1395	10	41	observer	observer	NOUN
ijassa-1395	10	42	.	.	PUNCT
ijassa-1395	11	1	for	for	ADP
ijassa-1395	11	2	each	each	PRON
ijassa-1395	11	3	of	of	ADP
ijassa-1395	11	4	these	these	DET
ijassa-1395	11	5	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	11	6	,	,	PUNCT
ijassa-1395	11	7	we	we	PRON
ijassa-1395	11	8	state	state	VERB
ijassa-1395	11	9	the	the	DET
ijassa-1395	11	10	corresponding	corresponding	ADJ
ijassa-1395	11	11	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	11	12	of	of	ADP
ijassa-1395	11	13	nonconvex	nonconvex	NOUN
ijassa-1395	11	14	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	11	15	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	11	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	11	17	and	and	CCONJ
ijassa-1395	11	18	the	the	DET
ijassa-1395	11	19	iterative	iterative	NOUN
ijassa-1395	11	20	algorithms	algorithms	NOUN
ijassa-1395	11	21	for	for	ADP
ijassa-1395	11	22	its	its	PRON
ijassa-1395	11	23	solution	solution	NOUN
ijassa-1395	11	24	are	be	AUX
ijassa-1395	11	25	formulated	formulate	VERB
ijassa-1395	11	26	in	in	ADP
ijassa-1395	11	27	a	a	DET
ijassa-1395	11	28	uniform	uniform	ADJ
ijassa-1395	11	29	way	way	NOUN
ijassa-1395	11	30	.	.	PUNCT
ijassa-1395	12	1	herewith	herewith	PROPN
ijassa-1395	12	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	12	3	the	the	DET
ijassa-1395	12	4	relations	relation	NOUN
ijassa-1395	12	5	for	for	ADP
ijassa-1395	12	6	calculating	calculate	VERB
ijassa-1395	12	7	the	the	DET
ijassa-1395	12	8	gradients	gradient	NOUN
ijassa-1395	12	9	of	of	ADP
ijassa-1395	12	10	the	the	DET
ijassa-1395	12	11	corresponding	corresponding	ADJ
ijassa-1395	12	12	cost	cost	NOUN
ijassa-1395	12	13	functions	function	NOUN
ijassa-1395	12	14	are	be	AUX
ijassa-1395	12	15	written	write	VERB
ijassa-1395	12	16	out	out	ADP
ijassa-1395	12	17	in	in	ADP
ijassa-1395	12	18	closed	closed	ADJ
ijassa-1395	12	19	form	form	NOUN
ijassa-1395	12	20	.	.	PUNCT
ijassa-1395	13	1	from	from	ADP
ijassa-1395	13	2	now	now	ADV
ijassa-1395	13	3	on	on	ADV
ijassa-1395	13	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	13	5	|	|	ADV
ijassa-1395	13	6	·	·	PUNCT
ijassa-1395	13	7	|	|	ADV
ijassa-1395	13	8	is	be	AUX
ijassa-1395	13	9	the	the	DET
ijassa-1395	13	10	euclidean	euclidean	ADJ
ijassa-1395	13	11	norm	norm	NOUN
ijassa-1395	13	12	of	of	ADP
ijassa-1395	13	13	a	a	DET
ijassa-1395	13	14	vector	vector	NOUN
ijassa-1395	13	15	,	,	PUNCT
ijassa-1395	13	16	∥	∥	X
ijassa-1395	13	17	·	·	PUNCT
ijassa-1395	13	18	∥	∥	NUM
ijassa-1395	13	19	is	be	AUX
ijassa-1395	13	20	the	the	DET
ijassa-1395	13	21	spectral	spectral	ADJ
ijassa-1395	13	22	norm	norm	NOUN
ijassa-1395	13	23	of	of	ADP
ijassa-1395	13	24	a	a	DET
ijassa-1395	13	25	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	13	26	,	,	PUNCT
ijassa-1395	13	27	∥	∥	X
ijassa-1395	13	28	·	·	PUNCT
ijassa-1395	14	1	∥f	∥f	PROPN
ijassa-1395	14	2	is	be	AUX
ijassa-1395	14	3	the	the	DET
ijassa-1395	14	4	frobenius	frobenius	ADJ
ijassa-1395	14	5	norm	norm	NOUN
ijassa-1395	14	6	of	of	ADP
ijassa-1395	14	7	a	a	DET
ijassa-1395	14	8	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	14	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	14	10	and	and	CCONJ
ijassa-1395	14	11	⟨	⟨	NOUN
ijassa-1395	14	12	·	·	NUM
ijassa-1395	14	13	,	,	PUNCT
ijassa-1395	14	14	·	·	PUNCT
ijassa-1395	14	15	⟩	⟩	NOUN
ijassa-1395	14	16	is	be	AUX
ijassa-1395	14	17	the	the	DET
ijassa-1395	14	18	frobenius	frobenius	ADJ
ijassa-1395	14	19	inner	inner	ADJ
ijassa-1395	14	20	product	product	NOUN
ijassa-1395	14	21	of	of	ADP
ijassa-1395	14	22	matrices	matrix	NOUN
ijassa-1395	14	23	.	.	PUNCT
ijassa-1395	15	1	2	2	X
ijassa-1395	15	2	.	.	X
ijassa-1395	15	3	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	15	4	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-1395	15	5	regulator	regulator	NOUN
ijassa-1395	15	6	recall	recall	VERB
ijassa-1395	15	7	the	the	DET
ijassa-1395	15	8	new	new	ADJ
ijassa-1395	15	9	approaches	approach	NOUN
ijassa-1395	15	10	to	to	ADP
ijassa-1395	15	11	the	the	DET
ijassa-1395	15	12	classical	classical	ADJ
ijassa-1395	15	13	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	15	14	of	of	ADP
ijassa-1395	15	15	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	15	16	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-1395	15	17	control	control	NOUN
ijassa-1395	15	18	.	.	PUNCT
ijassa-1395	16	1	it	it	PRON
ijassa-1395	16	2	can	can	AUX
ijassa-1395	16	3	be	be	AUX
ijassa-1395	16	4	considered	consider	VERB
ijassa-1395	16	5	as	as	ADP
ijassa-1395	16	6	an	an	DET
ijassa-1395	16	7	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	16	8	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	16	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	16	10	where	where	SCONJ
ijassa-1395	16	11	the	the	DET
ijassa-1395	16	12	variable	variable	NOUN
ijassa-1395	16	13	is	be	AUX
ijassa-1395	16	14	the	the	DET
ijassa-1395	16	15	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	16	16	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	16	17	,	,	PUNCT
ijassa-1395	16	18	and	and	CCONJ
ijassa-1395	16	19	the	the	DET
ijassa-1395	16	20	∗corresponding	∗corresponde	VERB
ijassa-1395	16	21	author	author	NOUN
ijassa-1395	16	22	:	:	PUNCT
ijassa-1395	16	23	khlebnik@ipu.ru	khlebnik@ipu.ru	PROPN
ijassa-1395	16	24	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	16	25	design	design	NOUN
ijassa-1395	16	26	in	in	ADP
ijassa-1395	16	27	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	16	28	control	control	NOUN
ijassa-1395	16	29	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	16	30	as	as	ADP
ijassa-1395	16	31	an	an	DET
ijassa-1395	16	32	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	16	33	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	16	34	37	37	NUM
ijassa-1395	16	35	integral	integral	ADJ
ijassa-1395	16	36	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-1395	16	37	performance	performance	NOUN
ijassa-1395	16	38	index	index	NOUN
ijassa-1395	16	39	of	of	ADP
ijassa-1395	16	40	the	the	DET
ijassa-1395	16	41	transient	transient	ADJ
ijassa-1395	16	42	process	process	NOUN
ijassa-1395	16	43	is	be	AUX
ijassa-1395	16	44	minimized	minimize	VERB
ijassa-1395	16	45	.	.	PUNCT
ijassa-1395	17	1	the	the	DET
ijassa-1395	17	2	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	17	3	of	of	ADP
ijassa-1395	17	4	such	such	ADJ
ijassa-1395	17	5	function	function	NOUN
ijassa-1395	17	6	(	(	PUNCT
ijassa-1395	17	7	for	for	ADP
ijassa-1395	17	8	the	the	DET
ijassa-1395	17	9	state	state	NOUN
ijassa-1395	17	10	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	17	11	)	)	PUNCT
ijassa-1395	17	12	was	be	AUX
ijassa-1395	17	13	written	write	VERB
ijassa-1395	17	14	out	out	ADP
ijassa-1395	17	15	in	in	ADP
ijassa-1395	17	16	the	the	DET
ijassa-1395	17	17	seminal	seminal	ADJ
ijassa-1395	17	18	work	work	NOUN
ijassa-1395	17	19	[	[	X
ijassa-1395	17	20	5	5	NUM
ijassa-1395	17	21	]	]	PUNCT
ijassa-1395	17	22	by	by	ADP
ijassa-1395	17	23	kalman	kalman	PROPN
ijassa-1395	17	24	,	,	PUNCT
ijassa-1395	17	25	and	and	CCONJ
ijassa-1395	17	26	for	for	ADP
ijassa-1395	17	27	output	output	NOUN
ijassa-1395	17	28	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	17	29	in	in	ADP
ijassa-1395	17	30	the	the	DET
ijassa-1395	17	31	paper	paper	NOUN
ijassa-1395	18	1	[	[	X
ijassa-1395	18	2	6	6	NUM
ijassa-1395	18	3	]	]	PUNCT
ijassa-1395	18	4	by	by	ADP
ijassa-1395	18	5	levin	levin	PROPN
ijassa-1395	18	6	and	and	CCONJ
ijassa-1395	18	7	athans	athan	NOUN
ijassa-1395	18	8	.	.	PUNCT
ijassa-1395	19	1	since	since	SCONJ
ijassa-1395	19	2	then	then	ADV
ijassa-1395	19	3	,	,	PUNCT
ijassa-1395	19	4	the	the	DET
ijassa-1395	19	5	iterative	iterative	ADJ
ijassa-1395	19	6	gradienttype	gradienttype	NOUN
ijassa-1395	19	7	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	19	8	methods	method	NOUN
ijassa-1395	19	9	have	have	AUX
ijassa-1395	19	10	been	be	AUX
ijassa-1395	19	11	used	use	VERB
ijassa-1395	19	12	repeatedly	repeatedly	ADV
ijassa-1395	19	13	(	(	PUNCT
ijassa-1395	19	14	see	see	VERB
ijassa-1395	19	15	[	[	X
ijassa-1395	19	16	7	7	NUM
ijassa-1395	19	17	]	]	NUM
ijassa-1395	19	18	)	)	PUNCT
ijassa-1395	19	19	,	,	PUNCT
ijassa-1395	19	20	but	but	CCONJ
ijassa-1395	19	21	the	the	DET
ijassa-1395	19	22	justification	justification	NOUN
ijassa-1395	19	23	for	for	ADP
ijassa-1395	19	24	such	such	ADJ
ijassa-1395	19	25	methods	method	NOUN
ijassa-1395	19	26	has	have	AUX
ijassa-1395	19	27	appeared	appear	VERB
ijassa-1395	19	28	only	only	ADV
ijassa-1395	19	29	recently	recently	ADV
ijassa-1395	19	30	in	in	ADP
ijassa-1395	19	31	[	[	X
ijassa-1395	19	32	2–4	2–4	NUM
ijassa-1395	19	33	,	,	PUNCT
ijassa-1395	19	34	8	8	NUM
ijassa-1395	19	35	,	,	PUNCT
ijassa-1395	19	36	12	12	NUM
ijassa-1395	19	37	]	]	PUNCT
ijassa-1395	19	38	.	.	PUNCT
ijassa-1395	20	1	namely	namely	ADV
ijassa-1395	20	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	20	3	consider	consider	VERB
ijassa-1395	20	4	the	the	DET
ijassa-1395	20	5	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	20	6	stationary	stationary	ADJ
ijassa-1395	20	7	continuous	continuous	ADJ
ijassa-1395	20	8	-	-	PUNCT
ijassa-1395	20	9	time	time	NOUN
ijassa-1395	20	10	control	control	NOUN
ijassa-1395	20	11	system	system	NOUN
ijassa-1395	20	12	:	:	PUNCT
ijassa-1395	20	13	ẋ	ẋ	PROPN
ijassa-1395	21	1	=	=	SYM
ijassa-1395	21	2	ax+bu	ax+bu	PROPN
ijassa-1395	21	3	,	,	PUNCT
ijassa-1395	21	4	y	y	PROPN
ijassa-1395	21	5	=	=	SYM
ijassa-1395	21	6	cx	cx	PROPN
ijassa-1395	21	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	21	8	with	with	ADP
ijassa-1395	21	9	state	state	NOUN
ijassa-1395	21	10	x(t	x(t	PROPN
ijassa-1395	21	11	)	)	PUNCT
ijassa-1395	21	12	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	21	13	rn	rn	PROPN
ijassa-1395	21	14	,	,	PUNCT
ijassa-1395	21	15	output	output	NOUN
ijassa-1395	21	16	y(t	y(t	PROPN
ijassa-1395	21	17	)	)	PUNCT
ijassa-1395	21	18	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	21	19	rl	rl	X
ijassa-1395	21	20	,	,	PUNCT
ijassa-1395	21	21	and	and	CCONJ
ijassa-1395	21	22	control	control	NOUN
ijassa-1395	21	23	input	input	NOUN
ijassa-1395	21	24	u(t	u(t	NOUN
ijassa-1395	21	25	)	)	PUNCT
ijassa-1395	21	26	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	21	27	rp	rp	NOUN
ijassa-1395	21	28	.	.	PUNCT
ijassa-1395	22	1	the	the	DET
ijassa-1395	22	2	infinite	infinite	ADJ
ijassa-1395	22	3	-	-	PUNCT
ijassa-1395	22	4	horizon	horizon	NOUN
ijassa-1395	22	5	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	22	6	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-1395	22	7	performance	performance	NOUN
ijassa-1395	22	8	criterion	criterion	NOUN
ijassa-1395	22	9	is	be	AUX
ijassa-1395	22	10	given	give	VERB
ijassa-1395	22	11	by	by	ADP
ijassa-1395	22	12	f(k	f(k	NOUN
ijassa-1395	22	13	)	)	PUNCT
ijassa-1395	22	14	=	=	SYM
ijassa-1395	22	15	e	e	X
ijassa-1395	22	16	∞∫	∞∫	PROPN
ijassa-1395	22	17	0	0	NUM
ijassa-1395	22	18	(	(	PUNCT
ijassa-1395	22	19	xt(t)qx(t	xt(t)qx(t	PROPN
ijassa-1395	22	20	)	)	PUNCT
ijassa-1395	22	21	+	+	CCONJ
ijassa-1395	22	22	ut(t)ru(t	ut(t)ru(t	NOUN
ijassa-1395	22	23	)	)	PUNCT
ijassa-1395	22	24	)	)	PUNCT
ijassa-1395	23	1	dt	dt	X
ijassa-1395	23	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	23	3	where	where	SCONJ
ijassa-1395	23	4	the	the	DET
ijassa-1395	23	5	expectation	expectation	NOUN
ijassa-1395	23	6	is	be	AUX
ijassa-1395	23	7	taken	take	VERB
ijassa-1395	23	8	over	over	ADP
ijassa-1395	23	9	the	the	DET
ijassa-1395	23	10	distribution	distribution	NOUN
ijassa-1395	23	11	of	of	ADP
ijassa-1395	23	12	an	an	DET
ijassa-1395	23	13	initial	initial	ADJ
ijassa-1395	23	14	condition	condition	NOUN
ijassa-1395	23	15	x(0	x(0	PROPN
ijassa-1395	23	16	)	)	PUNCT
ijassa-1395	23	17	with	with	ADP
ijassa-1395	23	18	zero	zero	NUM
ijassa-1395	23	19	mean	mean	NOUN
ijassa-1395	23	20	and	and	CCONJ
ijassa-1395	23	21	covariance	covariance	NOUN
ijassa-1395	23	22	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	23	23	σ	σ	PROPN
ijassa-1395	23	24	,	,	PUNCT
ijassa-1395	23	25	and	and	CCONJ
ijassa-1395	23	26	the	the	DET
ijassa-1395	23	27	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-1395	23	28	cost	cost	NOUN
ijassa-1395	23	29	is	be	AUX
ijassa-1395	23	30	parameterized	parameterize	VERB
ijassa-1395	23	31	by	by	ADP
ijassa-1395	23	32	positive	positive	ADJ
ijassa-1395	23	33	-	-	PUNCT
ijassa-1395	23	34	definite	definite	ADJ
ijassa-1395	23	35	matrices	matrix	NOUN
ijassa-1395	23	36	q	q	PROPN
ijassa-1395	23	37	,	,	PUNCT
ijassa-1395	23	38	r.	r.	PROPN
ijassa-1395	23	39	design	design	NOUN
ijassa-1395	23	40	of	of	ADP
ijassa-1395	23	41	the	the	DET
ijassa-1395	23	42	appropriate	appropriate	ADJ
ijassa-1395	23	43	static	static	ADJ
ijassa-1395	23	44	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	23	45	u(t	u(t	NOUN
ijassa-1395	23	46	)	)	PUNCT
ijassa-1395	23	47	=	=	SYM
ijassa-1395	23	48	−ky(t	−ky(t	PROPN
ijassa-1395	23	49	)	)	PUNCT
ijassa-1395	23	50	with	with	ADP
ijassa-1395	23	51	constant	constant	ADJ
ijassa-1395	23	52	gain	gain	NOUN
ijassa-1395	23	53	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	23	54	k	k	PROPN
ijassa-1395	23	55	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	23	56	rl×p	rl×p	PROPN
ijassa-1395	23	57	can	can	AUX
ijassa-1395	23	58	be	be	AUX
ijassa-1395	23	59	reformulated	reformulate	VERB
ijassa-1395	23	60	as	as	ADP
ijassa-1395	23	61	the	the	DET
ijassa-1395	23	62	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	23	63	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	23	64	f(k	f(k	VERB
ijassa-1395	23	65	)	)	PUNCT
ijassa-1395	23	66	=	=	SYM
ijassa-1395	23	67	trxς	trxς	NOUN
ijassa-1395	23	68	subject	subject	NOUN
ijassa-1395	23	69	to	to	ADP
ijassa-1395	23	70	the	the	DET
ijassa-1395	23	71	constraint	constraint	NOUN
ijassa-1395	23	72	(	(	PUNCT
ijassa-1395	23	73	a−bkc)tx	a−bkc)tx	NOUN
ijassa-1395	23	74	+	+	NOUN
ijassa-1395	23	75	x(a−bkc	x(a−bkc	NOUN
ijassa-1395	23	76	)	)	PUNCT
ijassa-1395	24	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	24	2	ctktrkc	ctktrkc	NOUN
ijassa-1395	24	3	+	+	NOUN
ijassa-1395	24	4	q	q	NOUN
ijassa-1395	24	5	=	=	SYM
ijassa-1395	24	6	0	0	NUM
ijassa-1395	24	7	for	for	ADP
ijassa-1395	24	8	the	the	DET
ijassa-1395	24	9	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	24	10	variables	variable	VERB
ijassa-1395	24	11	k	k	PROPN
ijassa-1395	24	12	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	24	13	rl×p	rl×p	PROPN
ijassa-1395	24	14	and	and	CCONJ
ijassa-1395	24	15	x	x	X
ijassa-1395	24	16	=	=	PUNCT
ijassa-1395	24	17	xt	xt	PROPN
ijassa-1395	24	18	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	24	19	rn×n	rn×n	NOUN
ijassa-1395	24	20	.	.	PUNCT
ijassa-1395	25	1	the	the	DET
ijassa-1395	25	2	properties	property	NOUN
ijassa-1395	25	3	of	of	ADP
ijassa-1395	25	4	the	the	DET
ijassa-1395	25	5	corresponding	corresponding	ADJ
ijassa-1395	25	6	function	function	NOUN
ijassa-1395	25	7	were	be	AUX
ijassa-1395	25	8	studied	study	VERB
ijassa-1395	25	9	in	in	ADP
ijassa-1395	25	10	[	[	X
ijassa-1395	25	11	3	3	NUM
ijassa-1395	25	12	]	]	PUNCT
ijassa-1395	25	13	:	:	PUNCT
ijassa-1395	25	14	it	it	PRON
ijassa-1395	25	15	turns	turn	VERB
ijassa-1395	25	16	out	out	ADP
ijassa-1395	25	17	to	to	PART
ijassa-1395	25	18	be	be	AUX
ijassa-1395	25	19	smooth	smooth	ADJ
ijassa-1395	25	20	but	but	CCONJ
ijassa-1395	25	21	non	non	ADJ
ijassa-1395	25	22	-	-	NOUN
ijassa-1395	25	23	convex	convex	ADJ
ijassa-1395	25	24	,	,	PUNCT
ijassa-1395	25	25	see	see	VERB
ijassa-1395	25	26	fig	fig	NOUN
ijassa-1395	25	27	.	.	PUNCT
ijassa-1395	26	1	2.1	2.1	NUM
ijassa-1395	26	2	.	.	PUNCT
ijassa-1395	27	1	moreover	moreover	ADV
ijassa-1395	27	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	27	3	it	it	PRON
ijassa-1395	27	4	is	be	AUX
ijassa-1395	27	5	defined	define	VERB
ijassa-1395	27	6	on	on	ADP
ijassa-1395	27	7	a	a	DET
ijassa-1395	27	8	possibly	possibly	ADV
ijassa-1395	27	9	disconnected	disconnected	ADJ
ijassa-1395	27	10	and	and	CCONJ
ijassa-1395	27	11	nonconvex	nonconvex	NOUN
ijassa-1395	27	12	domain	domain	NOUN
ijassa-1395	27	13	,	,	PUNCT
ijassa-1395	27	14	see	see	VERB
ijassa-1395	27	15	fig	fig	NOUN
ijassa-1395	27	16	.	.	PUNCT
ijassa-1395	28	1	2.2	2.2	NUM
ijassa-1395	28	2	.	.	PUNCT
ijassa-1395	28	3	fig	fig	NOUN
ijassa-1395	28	4	.	.	PUNCT
ijassa-1395	29	1	2.1	2.1	NUM
ijassa-1395	29	2	fig	fig	NOUN
ijassa-1395	29	3	.	.	PUNCT
ijassa-1395	30	1	2.2	2.2	NUM
ijassa-1395	30	2	nevertheless	nevertheless	ADV
ijassa-1395	30	3	,	,	PUNCT
ijassa-1395	30	4	it	it	PRON
ijassa-1395	30	5	was	be	AUX
ijassa-1395	30	6	possible	possible	ADJ
ijassa-1395	30	7	to	to	PART
ijassa-1395	30	8	construct	construct	VERB
ijassa-1395	30	9	a	a	DET
ijassa-1395	30	10	gradient	gradient	ADJ
ijassa-1395	30	11	method	method	NOUN
ijassa-1395	30	12	with	with	ADP
ijassa-1395	30	13	a	a	DET
ijassa-1395	30	14	special	special	ADJ
ijassa-1395	30	15	choice	choice	NOUN
ijassa-1395	30	16	of	of	ADP
ijassa-1395	30	17	step	step	NOUN
ijassa-1395	30	18	length	length	NOUN
ijassa-1395	30	19	,	,	PUNCT
ijassa-1395	30	20	which	which	PRON
ijassa-1395	30	21	converges	converge	VERB
ijassa-1395	30	22	to	to	ADP
ijassa-1395	30	23	the	the	DET
ijassa-1395	30	24	optimal	optimal	ADJ
ijassa-1395	30	25	solution	solution	NOUN
ijassa-1395	30	26	in	in	ADP
ijassa-1395	30	27	the	the	DET
ijassa-1395	30	28	case	case	NOUN
ijassa-1395	30	29	of	of	ADP
ijassa-1395	30	30	state	state	NOUN
ijassa-1395	30	31	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	30	32	and	and	CCONJ
ijassa-1395	30	33	to	to	ADP
ijassa-1395	30	34	a	a	DET
ijassa-1395	30	35	stationary	stationary	ADJ
ijassa-1395	30	36	point	point	NOUN
ijassa-1395	30	37	in	in	ADP
ijassa-1395	30	38	the	the	DET
ijassa-1395	30	39	case	case	NOUN
ijassa-1395	30	40	of	of	ADP
ijassa-1395	30	41	output	output	NOUN
ijassa-1395	30	42	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	30	43	.	.	PUNCT
ijassa-1395	31	1	now	now	ADV
ijassa-1395	31	2	we	we	PRON
ijassa-1395	31	3	formulate	formulate	VERB
ijassa-1395	31	4	the	the	DET
ijassa-1395	31	5	following	follow	VERB
ijassa-1395	31	6	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-1395	31	7	to	to	PART
ijassa-1395	31	8	minimize	minimize	VERB
ijassa-1395	31	9	f(k	f(k	VERB
ijassa-1395	31	10	)	)	PUNCT
ijassa-1395	31	11	.	.	PUNCT
ijassa-1395	32	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-1395	32	2	©	©	PROPN
ijassa-1395	32	3	2023	2023	NUM
ijassa-1395	32	4	assa	assa	NOUN
ijassa-1395	32	5	.	.	PUNCT
ijassa-1395	33	1	adv	adv	PROPN
ijassa-1395	33	2	syst	syst	PROPN
ijassa-1395	33	3	sci	sci	PROPN
ijassa-1395	33	4	appl	appl	PROPN
ijassa-1395	33	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	33	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	33	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	33	8	38	38	NUM
ijassa-1395	33	9	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	33	10	khlebnikov	khlebnikov	PROPN
ijassa-1395	33	11	algorithm	algorithm	PROPN
ijassa-1395	33	12	1	1	NUM
ijassa-1395	33	13	.	.	NOUN
ijassa-1395	33	14	1	1	NUM
ijassa-1395	33	15	.	.	X
ijassa-1395	33	16	set	set	VERB
ijassa-1395	33	17	the	the	DET
ijassa-1395	33	18	parameters	parameter	NOUN
ijassa-1395	33	19	ε	ε	VERB
ijassa-1395	33	20	>	>	X
ijassa-1395	33	21	0	0	PROPN
ijassa-1395	33	22	,	,	PUNCT
ijassa-1395	33	23	t1	t1	NOUN
ijassa-1395	33	24	>	>	X
ijassa-1395	33	25	0	0	NUM
ijassa-1395	33	26	,	,	PUNCT
ijassa-1395	33	27	0	0	NUM
ijassa-1395	33	28	<	<	X
ijassa-1395	33	29	τ	τ	X
ijassa-1395	33	30	<	<	X
ijassa-1395	33	31	1	1	NUM
ijassa-1395	33	32	,	,	PUNCT
ijassa-1395	33	33	and	and	CCONJ
ijassa-1395	33	34	the	the	DET
ijassa-1395	33	35	initial	initial	ADJ
ijassa-1395	33	36	stabilizing	stabilizing	NOUN
ijassa-1395	33	37	approximation	approximation	NOUN
ijassa-1395	33	38	k0	k0	PROPN
ijassa-1395	33	39	.	.	PROPN
ijassa-1395	34	1	2	2	X
ijassa-1395	34	2	.	.	X
ijassa-1395	35	1	at	at	ADP
ijassa-1395	35	2	the	the	DET
ijassa-1395	35	3	jth	jth	PROPN
ijassa-1395	35	4	iteration	iteration	NOUN
ijassa-1395	35	5	,	,	PUNCT
ijassa-1395	35	6	the	the	DET
ijassa-1395	35	7	value	value	NOUN
ijassa-1395	35	8	kj	kj	PROPN
ijassa-1395	35	9	is	be	AUX
ijassa-1395	35	10	given	give	VERB
ijassa-1395	35	11	.	.	PUNCT
ijassa-1395	36	1	compute	compute	PROPN
ijassa-1395	36	2	aj	aj	PROPN
ijassa-1395	36	3	=	=	PROPN
ijassa-1395	36	4	a−bkjc	a−bkjc	PROPN
ijassa-1395	36	5	,	,	PUNCT
ijassa-1395	36	6	solve	solve	VERB
ijassa-1395	36	7	the	the	DET
ijassa-1395	36	8	lyapunov	lyapunov	ADJ
ijassa-1395	36	9	equations	equation	NOUN
ijassa-1395	36	10	at	at	ADP
ijassa-1395	36	11	j	j	PROPN
ijassa-1395	36	12	x	x	PUNCT
ijassa-1395	37	1	+	+	NOUN
ijassa-1395	37	2	xaj	xaj	X
ijassa-1395	37	3	+	+	ADJ
ijassa-1395	37	4	q+kt	q+kt	PROPN
ijassa-1395	37	5	j	j	PROPN
ijassa-1395	37	6	rkj	rkj	PROPN
ijassa-1395	37	7	=	=	SYM
ijassa-1395	37	8	0	0	PROPN
ijassa-1395	37	9	and	and	CCONJ
ijassa-1395	37	10	ajy	ajy	PROPN
ijassa-1395	38	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	38	2	y	y	PROPN
ijassa-1395	38	3	at	at	ADP
ijassa-1395	38	4	j	j	PROPN
ijassa-1395	38	5	+	+	PROPN
ijassa-1395	38	6	σ	σ	PROPN
ijassa-1395	38	7	=	=	SYM
ijassa-1395	38	8	0	0	PUNCT
ijassa-1395	38	9	and	and	CCONJ
ijassa-1395	38	10	find	find	VERB
ijassa-1395	38	11	the	the	DET
ijassa-1395	38	12	matrices	matrix	NOUN
ijassa-1395	38	13	x	x	PUNCT
ijassa-1395	38	14	and	and	CCONJ
ijassa-1395	38	15	y	y	PROPN
ijassa-1395	38	16	respectively	respectively	ADV
ijassa-1395	38	17	;	;	PUNCT
ijassa-1395	38	18	compute	compute	VERB
ijassa-1395	38	19	the	the	DET
ijassa-1395	38	20	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	38	21	hj	hj	NOUN
ijassa-1395	38	22	=	=	PUNCT
ijassa-1395	38	23	∇f(kj	∇f(kj	NOUN
ijassa-1395	38	24	)	)	PUNCT
ijassa-1395	38	25	from	from	ADP
ijassa-1395	38	26	the	the	DET
ijassa-1395	38	27	relation	relation	NOUN
ijassa-1395	38	28	1	1	NUM
ijassa-1395	38	29	2	2	NUM
ijassa-1395	38	30	∇f(k	∇f(k	NUM
ijassa-1395	38	31	)	)	PUNCT
ijassa-1395	38	32	=	=	SYM
ijassa-1395	38	33	(	(	PUNCT
ijassa-1395	38	34	rk	rk	NOUN
ijassa-1395	38	35	−btx)y	−btx)y	NOUN
ijassa-1395	38	36	.	.	PUNCT
ijassa-1395	39	1	if	if	SCONJ
ijassa-1395	39	2	∥hj∥	∥hj∥	ADJ
ijassa-1395	39	3	≤	≤	NUM
ijassa-1395	39	4	ε	ε	PROPN
ijassa-1395	39	5	,	,	PUNCT
ijassa-1395	39	6	then	then	ADV
ijassa-1395	39	7	kj	kj	PROPN
ijassa-1395	39	8	is	be	AUX
ijassa-1395	39	9	taken	take	VERB
ijassa-1395	39	10	as	as	ADP
ijassa-1395	39	11	an	an	DET
ijassa-1395	39	12	approximate	approximate	ADJ
ijassa-1395	39	13	solution	solution	NOUN
ijassa-1395	39	14	.	.	PUNCT
ijassa-1395	40	1	3	3	X
ijassa-1395	40	2	.	.	X
ijassa-1395	40	3	solve	solve	VERB
ijassa-1395	40	4	the	the	DET
ijassa-1395	40	5	lyapunov	lyapunov	ADJ
ijassa-1395	40	6	equation	equation	NOUN
ijassa-1395	40	7	at	at	ADP
ijassa-1395	40	8	j	j	PROPN
ijassa-1395	40	9	x	x	X
ijassa-1395	41	1	′	′	NUM
ijassa-1395	42	1	+	+	ADJ
ijassa-1395	42	2	x	x	NOUN
ijassa-1395	42	3	′aj	′aj	X
ijassa-1395	42	4	+	+	NOUN
ijassa-1395	42	5	mt∇f(kj	mt∇f(kj	NOUN
ijassa-1395	42	6	)	)	PUNCT
ijassa-1395	42	7	+	+	CCONJ
ijassa-1395	42	8	(	(	PUNCT
ijassa-1395	42	9	∇f(kj	∇f(kj	NOUN
ijassa-1395	42	10	)	)	PUNCT
ijassa-1395	42	11	)	)	PUNCT
ijassa-1395	43	1	t	t	PROPN
ijassa-1395	43	2	m	m	NOUN
ijassa-1395	43	3	=	=	SYM
ijassa-1395	43	4	0	0	PUNCT
ijassa-1395	43	5	and	and	CCONJ
ijassa-1395	43	6	find	find	VERB
ijassa-1395	43	7	its	its	PRON
ijassa-1395	43	8	solution	solution	NOUN
ijassa-1395	43	9	x	x	PUNCT
ijassa-1395	43	10	′.	′.	NOUN
ijassa-1395	43	11	compute	compute	VERB
ijassa-1395	43	12	the	the	DET
ijassa-1395	43	13	value	value	NOUN
ijassa-1395	43	14	∇2f(kj)[hj	∇2f(kj)[hj	NOUN
ijassa-1395	43	15	,	,	PUNCT
ijassa-1395	43	16	hj	hj	X
ijassa-1395	43	17	]	]	X
ijassa-1395	43	18	=	=	SYM
ijassa-1395	43	19	2	2	NUM
ijassa-1395	43	20	〈	〈	PROPN
ijassa-1395	43	21	r∇f(kj)y,∇f(kj	r∇f(kj)y,∇f(kj	NOUN
ijassa-1395	43	22	)	)	PUNCT
ijassa-1395	43	23	〉	〉	NOUN
ijassa-1395	43	24	−	−	ADP
ijassa-1395	43	25	4	4	NUM
ijassa-1395	43	26	〈	〈	PROPN
ijassa-1395	43	27	btx	btx	PROPN
ijassa-1395	43	28	′y,∇f(kj	′y,∇f(kj	NOUN
ijassa-1395	43	29	)	)	PUNCT
ijassa-1395	43	30	〉	〉	NOUN
ijassa-1395	43	31	and	and	CCONJ
ijassa-1395	43	32	set	set	VERB
ijassa-1395	43	33	the	the	DET
ijassa-1395	43	34	trial	trial	NOUN
ijassa-1395	43	35	step	step	NOUN
ijassa-1395	43	36	as	as	ADP
ijassa-1395	43	37	γ	γ	PROPN
ijassa-1395	43	38	=	=	SYM
ijassa-1395	43	39	min	min	PROPN
ijassa-1395	43	40	{	{	PUNCT
ijassa-1395	43	41	t1	t1	PROPN
ijassa-1395	43	42	,	,	PUNCT
ijassa-1395	43	43	∥∇f(kj)∥2f	∥∇f(kj)∥2f	PROPN
ijassa-1395	43	44	∇2f(kj)[hj	∇2f(kj)[hj	PROPN
ijassa-1395	43	45	,	,	PUNCT
ijassa-1395	43	46	hj	hj	X
ijassa-1395	43	47	]	]	PUNCT
ijassa-1395	43	48	}	}	PUNCT
ijassa-1395	43	49	.	.	PUNCT
ijassa-1395	44	1	4	4	X
ijassa-1395	44	2	.	.	X
ijassa-1395	44	3	make	make	VERB
ijassa-1395	44	4	one	one	NUM
ijassa-1395	44	5	step	step	NOUN
ijassa-1395	44	6	of	of	ADP
ijassa-1395	44	7	the	the	DET
ijassa-1395	44	8	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	44	9	method	method	NOUN
ijassa-1395	44	10	kj+1	kj+1	PROPN
ijassa-1395	44	11	=	=	SYM
ijassa-1395	44	12	kj	kj	NOUN
ijassa-1395	44	13	−	−	PROPN
ijassa-1395	44	14	γjhj	γjhj	NOUN
ijassa-1395	44	15	.	.	PUNCT
ijassa-1395	45	1	the	the	DET
ijassa-1395	45	2	step	step	NOUN
ijassa-1395	45	3	length	length	NOUN
ijassa-1395	45	4	γj	γj	ADP
ijassa-1395	45	5	>	>	X
ijassa-1395	45	6	0	0	NUM
ijassa-1395	45	7	is	be	AUX
ijassa-1395	45	8	selected	select	VERB
ijassa-1395	45	9	by	by	ADP
ijassa-1395	45	10	splitting	split	VERB
ijassa-1395	45	11	γ	γ	NOUN
ijassa-1395	45	12	until	until	SCONJ
ijassa-1395	45	13	the	the	DET
ijassa-1395	45	14	following	follow	VERB
ijassa-1395	45	15	conditions	condition	NOUN
ijassa-1395	45	16	are	be	AUX
ijassa-1395	45	17	met	meet	VERB
ijassa-1395	45	18	:	:	PUNCT
ijassa-1395	45	19	a.	a.	NOUN
ijassa-1395	45	20	kj+1	kj+1	PROPN
ijassa-1395	45	21	is	be	AUX
ijassa-1395	45	22	a	a	DET
ijassa-1395	45	23	stabilizing	stabilize	VERB
ijassa-1395	45	24	controller	controller	NOUN
ijassa-1395	45	25	;	;	PUNCT
ijassa-1395	45	26	b.	b.	PROPN
ijassa-1395	45	27	f(kj+1	f(kj+1	PROPN
ijassa-1395	45	28	)	)	PUNCT
ijassa-1395	45	29	≤	≤	NOUN
ijassa-1395	45	30	f(kj)−	f(kj)−	NOUN
ijassa-1395	45	31	τγj∥hj∥2	τγj∥hj∥2	PROPN
ijassa-1395	45	32	.	.	PUNCT
ijassa-1395	46	1	go	go	VERB
ijassa-1395	46	2	to	to	PART
ijassa-1395	46	3	step	step	VERB
ijassa-1395	46	4	2	2	NUM
ijassa-1395	46	5	.	.	NOUN
ijassa-1395	46	6	3	3	NUM
ijassa-1395	46	7	.	.	NOUN
ijassa-1395	46	8	suppression	suppression	NOUN
ijassa-1395	46	9	of	of	ADP
ijassa-1395	46	10	external	external	ADJ
ijassa-1395	46	11	disturbances	disturbance	NOUN
ijassa-1395	46	12	:	:	PUNCT
ijassa-1395	46	13	static	static	ADJ
ijassa-1395	46	14	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	46	15	in	in	ADP
ijassa-1395	46	16	[	[	X
ijassa-1395	46	17	9	9	NUM
ijassa-1395	46	18	]	]	PUNCT
ijassa-1395	46	19	,	,	PUNCT
ijassa-1395	46	20	a	a	DET
ijassa-1395	46	21	similar	similar	ADJ
ijassa-1395	46	22	approach	approach	NOUN
ijassa-1395	46	23	is	be	AUX
ijassa-1395	46	24	applied	apply	VERB
ijassa-1395	46	25	for	for	ADP
ijassa-1395	46	26	the	the	DET
ijassa-1395	46	27	first	first	ADJ
ijassa-1395	46	28	time	time	NOUN
ijassa-1395	46	29	to	to	ADP
ijassa-1395	46	30	the	the	DET
ijassa-1395	46	31	systems	system	NOUN
ijassa-1395	46	32	subjected	subject	VERB
ijassa-1395	46	33	to	to	ADP
ijassa-1395	46	34	external	external	ADJ
ijassa-1395	46	35	disturbances	disturbance	NOUN
ijassa-1395	46	36	.	.	PUNCT
ijassa-1395	47	1	the	the	DET
ijassa-1395	47	2	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	47	3	of	of	ADP
ijassa-1395	47	4	suppressing	suppress	VERB
ijassa-1395	47	5	bounded	bounded	ADJ
ijassa-1395	47	6	external	external	ADJ
ijassa-1395	47	7	disturbances	disturbance	NOUN
ijassa-1395	47	8	(	(	PUNCT
ijassa-1395	47	9	peak	peak	NOUN
ijassa-1395	47	10	-	-	PUNCT
ijassa-1395	47	11	to	to	ADP
ijassa-1395	47	12	-	-	PUNCT
ijassa-1395	47	13	peak	peak	NOUN
ijassa-1395	47	14	gain	gain	NOUN
ijassa-1395	47	15	minimization	minimization	NOUN
ijassa-1395	47	16	)	)	PUNCT
ijassa-1395	47	17	is	be	AUX
ijassa-1395	47	18	formulated	formulate	VERB
ijassa-1395	47	19	as	as	SCONJ
ijassa-1395	47	20	follows	follow	VERB
ijassa-1395	47	21	.	.	PUNCT
ijassa-1395	48	1	consider	consider	VERB
ijassa-1395	48	2	the	the	DET
ijassa-1395	48	3	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	48	4	time	time	NOUN
ijassa-1395	48	5	-	-	PUNCT
ijassa-1395	48	6	invariant	invariant	ADJ
ijassa-1395	48	7	control	control	NOUN
ijassa-1395	48	8	system	system	NOUN
ijassa-1395	48	9	ẋ	ẋ	PUNCT
ijassa-1395	49	1	=	=	SYM
ijassa-1395	49	2	ax+bu+dw	ax+bu+dw	PROPN
ijassa-1395	49	3	,	,	PUNCT
ijassa-1395	49	4	x(0	x(0	PROPN
ijassa-1395	49	5	)	)	PUNCT
ijassa-1395	49	6	=	=	PUNCT
ijassa-1395	49	7	x0	x0	PROPN
ijassa-1395	49	8	,	,	PUNCT
ijassa-1395	49	9	y	y	PROPN
ijassa-1395	49	10	=	=	PUNCT
ijassa-1395	49	11	c1x	c1x	PROPN
ijassa-1395	49	12	,	,	PUNCT
ijassa-1395	49	13	z	z	NOUN
ijassa-1395	49	14	=	=	SYM
ijassa-1395	49	15	c2x+b1u	c2x+b1u	PROPN
ijassa-1395	49	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	49	17	(	(	PUNCT
ijassa-1395	49	18	3.1	3.1	NUM
ijassa-1395	49	19	)	)	PUNCT
ijassa-1395	49	20	with	with	ADP
ijassa-1395	49	21	state	state	NOUN
ijassa-1395	49	22	x(t	x(t	PROPN
ijassa-1395	49	23	)	)	PUNCT
ijassa-1395	49	24	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	49	25	rn	rn	PROPN
ijassa-1395	49	26	,	,	PUNCT
ijassa-1395	49	27	measured	measure	VERB
ijassa-1395	49	28	output	output	NOUN
ijassa-1395	49	29	y(t	y(t	NUM
ijassa-1395	49	30	)	)	PUNCT
ijassa-1395	49	31	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	49	32	rl	rl	PROPN
ijassa-1395	49	33	,	,	PUNCT
ijassa-1395	49	34	controlled	control	VERB
ijassa-1395	49	35	output	output	NOUN
ijassa-1395	49	36	z(t	z(t	NOUN
ijassa-1395	49	37	)	)	PUNCT
ijassa-1395	49	38	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	49	39	rr	rr	PROPN
ijassa-1395	49	40	,	,	PUNCT
ijassa-1395	49	41	control	control	NOUN
ijassa-1395	49	42	u(t	u(t	NOUN
ijassa-1395	49	43	)	)	PUNCT
ijassa-1395	49	44	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	49	45	rp	rp	NOUN
ijassa-1395	49	46	,	,	PUNCT
ijassa-1395	49	47	and	and	CCONJ
ijassa-1395	49	48	t	t	NOUN
ijassa-1395	49	49	-	-	PUNCT
ijassa-1395	49	50	measurable	measurable	ADJ
ijassa-1395	49	51	exogenous	exogenous	ADJ
ijassa-1395	49	52	disturbance	disturbance	NOUN
ijassa-1395	49	53	w(t	w(t	PROPN
ijassa-1395	49	54	)	)	PUNCT
ijassa-1395	49	55	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	49	56	rm	rm	PROPN
ijassa-1395	49	57	bounded	bound	VERB
ijassa-1395	49	58	at	at	ADP
ijassa-1395	49	59	every	every	DET
ijassa-1395	49	60	moment	moment	NOUN
ijassa-1395	49	61	of	of	ADP
ijassa-1395	49	62	time	time	NOUN
ijassa-1395	49	63	:	:	PUNCT
ijassa-1395	49	64	|w(t)|	|w(t)|	NOUN
ijassa-1395	49	65	≤	≤	NOUN
ijassa-1395	49	66	1	1	NUM
ijassa-1395	49	67	for	for	ADP
ijassa-1395	49	68	all	all	DET
ijassa-1395	49	69	t	t	PROPN
ijassa-1395	49	70	≥	≥	NOUN
ijassa-1395	49	71	0	0	NUM
ijassa-1395	49	72	.	.	PUNCT
ijassa-1395	50	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-1395	50	2	©	©	PROPN
ijassa-1395	50	3	2023	2023	NUM
ijassa-1395	50	4	assa	assa	NOUN
ijassa-1395	50	5	.	.	PUNCT
ijassa-1395	51	1	adv	adv	PROPN
ijassa-1395	51	2	syst	syst	PROPN
ijassa-1395	51	3	sci	sci	PROPN
ijassa-1395	51	4	appl	appl	PROPN
ijassa-1395	51	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	51	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	51	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	51	8	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	51	9	design	design	NOUN
ijassa-1395	51	10	in	in	ADP
ijassa-1395	51	11	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	51	12	control	control	NOUN
ijassa-1395	51	13	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	51	14	as	as	ADP
ijassa-1395	51	15	an	an	DET
ijassa-1395	51	16	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	51	17	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	51	18	39	39	NUM
ijassa-1395	51	19	the	the	DET
ijassa-1395	51	20	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	51	21	is	be	AUX
ijassa-1395	51	22	to	to	PART
ijassa-1395	51	23	design	design	VERB
ijassa-1395	51	24	a	a	DET
ijassa-1395	51	25	stabilizing	stabilizing	NOUN
ijassa-1395	51	26	control	control	NOUN
ijassa-1395	51	27	in	in	ADP
ijassa-1395	51	28	the	the	DET
ijassa-1395	51	29	form	form	NOUN
ijassa-1395	51	30	of	of	ADP
ijassa-1395	51	31	state	state	NOUN
ijassa-1395	51	32	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	51	33	(	(	PUNCT
ijassa-1395	51	34	if	if	SCONJ
ijassa-1395	51	35	available	available	ADJ
ijassa-1395	51	36	)	)	PUNCT
ijassa-1395	51	37	u	u	NOUN
ijassa-1395	51	38	=	=	PROPN
ijassa-1395	51	39	kx	kx	PROPN
ijassa-1395	51	40	or	or	CCONJ
ijassa-1395	51	41	output	output	NOUN
ijassa-1395	51	42	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	51	43	u	u	NOUN
ijassa-1395	51	44	=	=	PROPN
ijassa-1395	51	45	ky	ky	PROPN
ijassa-1395	51	46	to	to	PART
ijassa-1395	51	47	reduce	reduce	VERB
ijassa-1395	51	48	the	the	DET
ijassa-1395	51	49	“	"	PUNCT
ijassa-1395	51	50	peak	peak	NOUN
ijassa-1395	51	51	”	"	PUNCT
ijassa-1395	51	52	output	output	NOUN
ijassa-1395	51	53	z(t	z(t	NOUN
ijassa-1395	51	54	)	)	PUNCT
ijassa-1395	51	55	,	,	PUNCT
ijassa-1395	51	56	i.e.	i.e.	X
ijassa-1395	51	57	the	the	DET
ijassa-1395	51	58	value	value	NOUN
ijassa-1395	51	59	maxt	maxt	NOUN
ijassa-1395	51	60	|z(t)|	|z(t)|	PROPN
ijassa-1395	51	61	.	.	PUNCT
ijassa-1395	52	1	the	the	DET
ijassa-1395	52	2	exact	exact	ADJ
ijassa-1395	52	3	solution	solution	NOUN
ijassa-1395	52	4	of	of	ADP
ijassa-1395	52	5	such	such	DET
ijassa-1395	52	6	a	a	DET
ijassa-1395	52	7	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	52	8	is	be	AUX
ijassa-1395	52	9	difficult	difficult	ADJ
ijassa-1395	52	10	,	,	PUNCT
ijassa-1395	52	11	but	but	CCONJ
ijassa-1395	52	12	it	it	PRON
ijassa-1395	52	13	is	be	AUX
ijassa-1395	52	14	possible	possible	ADJ
ijassa-1395	52	15	to	to	PART
ijassa-1395	52	16	minimize	minimize	VERB
ijassa-1395	52	17	the	the	DET
ijassa-1395	52	18	upper	upper	ADJ
ijassa-1395	52	19	bound	bind	VERB
ijassa-1395	52	20	of	of	ADP
ijassa-1395	52	21	this	this	DET
ijassa-1395	52	22	quantity	quantity	NOUN
ijassa-1395	52	23	using	use	VERB
ijassa-1395	52	24	the	the	DET
ijassa-1395	52	25	concept	concept	NOUN
ijassa-1395	52	26	of	of	ADP
ijassa-1395	52	27	invariant	invariant	ADJ
ijassa-1395	52	28	ellipsoid	ellipsoid	NOUN
ijassa-1395	52	29	.	.	PUNCT
ijassa-1395	53	1	we	we	PRON
ijassa-1395	53	2	recall	recall	VERB
ijassa-1395	53	3	the	the	DET
ijassa-1395	53	4	following	follow	VERB
ijassa-1395	53	5	definition	definition	NOUN
ijassa-1395	53	6	3.1	3.1	NUM
ijassa-1395	53	7	:	:	PUNCT
ijassa-1395	53	8	ellipsoid	ellipsoid	NOUN
ijassa-1395	53	9	e	e	NOUN
ijassa-1395	53	10	=	=	PRON
ijassa-1395	53	11	{	{	PUNCT
ijassa-1395	53	12	x	x	PUNCT
ijassa-1395	53	13	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	53	14	rn	rn	PROPN
ijassa-1395	53	15	:	:	PUNCT
ijassa-1395	53	16	xtp−1x	xtp−1x	PROPN
ijassa-1395	53	17	≤	≤	ADV
ijassa-1395	53	18	1	1	NUM
ijassa-1395	53	19	}	}	PUNCT
ijassa-1395	53	20	,	,	PUNCT
ijassa-1395	53	21	p	p	X
ijassa-1395	53	22	≻	≻	PROPN
ijassa-1395	53	23	0	0	NUM
ijassa-1395	53	24	,	,	PUNCT
ijassa-1395	53	25	(	(	PUNCT
ijassa-1395	53	26	3.2	3.2	NUM
ijassa-1395	53	27	)	)	PUNCT
ijassa-1395	53	28	centered	center	VERB
ijassa-1395	53	29	at	at	ADP
ijassa-1395	53	30	the	the	DET
ijassa-1395	53	31	origin	origin	NOUN
ijassa-1395	53	32	is	be	AUX
ijassa-1395	53	33	called	call	VERB
ijassa-1395	53	34	invariant	invariant	ADJ
ijassa-1395	53	35	for	for	ADP
ijassa-1395	53	36	the	the	DET
ijassa-1395	53	37	dynamical	dynamical	ADJ
ijassa-1395	53	38	system	system	NOUN
ijassa-1395	53	39	if	if	SCONJ
ijassa-1395	53	40	the	the	DET
ijassa-1395	53	41	condition	condition	NOUN
ijassa-1395	53	42	x(0	x(0	PROPN
ijassa-1395	53	43	)	)	PUNCT
ijassa-1395	53	44	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	53	45	e	e	NOUN
ijassa-1395	53	46	implies	imply	VERB
ijassa-1395	53	47	x(t	x(t	PROPN
ijassa-1395	53	48	)	)	PUNCT
ijassa-1395	53	49	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	53	50	e	e	NOUN
ijassa-1395	53	51	for	for	ADP
ijassa-1395	53	52	all	all	DET
ijassa-1395	53	53	times	time	NOUN
ijassa-1395	53	54	t	t	PROPN
ijassa-1395	53	55	≥	≥	NOUN
ijassa-1395	53	56	0	0	NUM
ijassa-1395	53	57	and	and	CCONJ
ijassa-1395	53	58	all	all	DET
ijassa-1395	53	59	admissible	admissible	ADJ
ijassa-1395	53	60	external	external	ADJ
ijassa-1395	53	61	disturbances	disturbance	NOUN
ijassa-1395	53	62	.	.	PUNCT
ijassa-1395	54	1	in	in	ADP
ijassa-1395	54	2	other	other	ADJ
ijassa-1395	54	3	words	word	NOUN
ijassa-1395	54	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	54	5	any	any	DET
ijassa-1395	54	6	system	system	NOUN
ijassa-1395	54	7	trajectory	trajectory	NOUN
ijassa-1395	54	8	starting	start	VERB
ijassa-1395	54	9	from	from	ADP
ijassa-1395	54	10	a	a	DET
ijassa-1395	54	11	point	point	NOUN
ijassa-1395	54	12	lying	lie	VERB
ijassa-1395	54	13	in	in	ADP
ijassa-1395	54	14	the	the	DET
ijassa-1395	54	15	invariant	invariant	ADJ
ijassa-1395	54	16	ellipsoid	ellipsoid	NOUN
ijassa-1395	54	17	,	,	PUNCT
ijassa-1395	54	18	with	with	ADP
ijassa-1395	54	19	all	all	DET
ijassa-1395	54	20	admissible	admissible	ADJ
ijassa-1395	54	21	external	external	ADJ
ijassa-1395	54	22	disturbances	disturbance	NOUN
ijassa-1395	54	23	acting	act	VERB
ijassa-1395	54	24	on	on	ADP
ijassa-1395	54	25	the	the	DET
ijassa-1395	54	26	system	system	NOUN
ijassa-1395	54	27	,	,	PUNCT
ijassa-1395	54	28	will	will	AUX
ijassa-1395	54	29	be	be	AUX
ijassa-1395	54	30	in	in	ADP
ijassa-1395	54	31	this	this	DET
ijassa-1395	54	32	ellipsoid	ellipsoid	NOUN
ijassa-1395	54	33	at	at	ADP
ijassa-1395	54	34	any	any	DET
ijassa-1395	54	35	time	time	NOUN
ijassa-1395	54	36	.	.	PUNCT
ijassa-1395	55	1	it	it	PRON
ijassa-1395	55	2	is	be	AUX
ijassa-1395	55	3	easy	easy	ADJ
ijassa-1395	55	4	to	to	PART
ijassa-1395	55	5	see	see	VERB
ijassa-1395	55	6	that	that	SCONJ
ijassa-1395	55	7	if	if	SCONJ
ijassa-1395	55	8	e	e	NOUN
ijassa-1395	55	9	is	be	AUX
ijassa-1395	55	10	an	an	DET
ijassa-1395	55	11	invariant	invariant	ADJ
ijassa-1395	55	12	ellipsoid	ellipsoid	NOUN
ijassa-1395	55	13	with	with	ADP
ijassa-1395	55	14	the	the	DET
ijassa-1395	55	15	certain	certain	ADJ
ijassa-1395	55	16	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	55	17	p	p	NOUN
ijassa-1395	55	18	,	,	PUNCT
ijassa-1395	55	19	then	then	ADV
ijassa-1395	55	20	the	the	DET
ijassa-1395	55	21	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	55	22	output	output	NOUN
ijassa-1395	55	23	z	z	PROPN
ijassa-1395	55	24	=	=	SYM
ijassa-1395	55	25	cx	cx	PROPN
ijassa-1395	55	26	of	of	ADP
ijassa-1395	55	27	the	the	DET
ijassa-1395	55	28	system	system	NOUN
ijassa-1395	55	29	for	for	ADP
ijassa-1395	55	30	x0	x0	PROPN
ijassa-1395	55	31	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	55	32	e	e	NOUN
ijassa-1395	55	33	belongs	belong	VERB
ijassa-1395	55	34	to	to	ADP
ijassa-1395	55	35	the	the	DET
ijassa-1395	55	36	so	so	ADV
ijassa-1395	55	37	-	-	PUNCT
ijassa-1395	55	38	called	call	VERB
ijassa-1395	55	39	bounding	bounding	NOUN
ijassa-1395	55	40	ellipsoid	ellipsoid	PROPN
ijassa-1395	55	41	ez	ez	PROPN
ijassa-1395	55	42	=	=	PRON
ijassa-1395	55	43	{	{	PUNCT
ijassa-1395	55	44	z	z	PROPN
ijassa-1395	55	45	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	55	46	rn	rn	PROPN
ijassa-1395	55	47	:	:	PUNCT
ijassa-1395	55	48	zt(cpct)−1z	zt(cpct)−1z	PROPN
ijassa-1395	55	49	≤	≤	NUM
ijassa-1395	55	50	1	1	NUM
ijassa-1395	55	51	}	}	PUNCT
ijassa-1395	55	52	.	.	PUNCT
ijassa-1395	56	1	this	this	DET
ijassa-1395	56	2	approach	approach	NOUN
ijassa-1395	56	3	based	base	VERB
ijassa-1395	56	4	on	on	ADP
ijassa-1395	56	5	the	the	DET
ijassa-1395	56	6	technique	technique	NOUN
ijassa-1395	56	7	of	of	ADP
ijassa-1395	56	8	invariant	invariant	ADJ
ijassa-1395	56	9	ellipsoids	ellipsoid	NOUN
ijassa-1395	56	10	was	be	AUX
ijassa-1395	56	11	first	first	ADV
ijassa-1395	56	12	used	use	VERB
ijassa-1395	56	13	in	in	ADP
ijassa-1395	56	14	the	the	DET
ijassa-1395	56	15	monograph	monograph	NOUN
ijassa-1395	57	1	[	[	X
ijassa-1395	57	2	1	1	NUM
ijassa-1395	57	3	]	]	PUNCT
ijassa-1395	57	4	;	;	PUNCT
ijassa-1395	57	5	a	a	DET
ijassa-1395	57	6	detailed	detailed	ADJ
ijassa-1395	57	7	exposition	exposition	NOUN
ijassa-1395	57	8	of	of	ADP
ijassa-1395	57	9	this	this	DET
ijassa-1395	57	10	technique	technique	NOUN
ijassa-1395	57	11	can	can	AUX
ijassa-1395	57	12	be	be	AUX
ijassa-1395	57	13	found	find	VERB
ijassa-1395	57	14	in	in	ADP
ijassa-1395	57	15	the	the	DET
ijassa-1395	57	16	book	book	NOUN
ijassa-1395	57	17	[	[	X
ijassa-1395	57	18	11	11	NUM
ijassa-1395	57	19	]	]	PUNCT
ijassa-1395	57	20	.	.	PUNCT
ijassa-1395	58	1	in	in	ADP
ijassa-1395	58	2	this	this	DET
ijassa-1395	58	3	case	case	NOUN
ijassa-1395	58	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	58	5	the	the	DET
ijassa-1395	58	6	state	state	NOUN
ijassa-1395	58	7	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	58	8	design	design	NOUN
ijassa-1395	58	9	is	be	AUX
ijassa-1395	58	10	reduced	reduce	VERB
ijassa-1395	58	11	to	to	ADP
ijassa-1395	58	12	a	a	DET
ijassa-1395	58	13	parametric	parametric	ADJ
ijassa-1395	58	14	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	58	15	of	of	ADP
ijassa-1395	58	16	semidefinite	semidefinite	PROPN
ijassa-1395	58	17	programming	programming	NOUN
ijassa-1395	58	18	with	with	ADP
ijassa-1395	58	19	the	the	DET
ijassa-1395	58	20	help	help	NOUN
ijassa-1395	58	21	of	of	ADP
ijassa-1395	58	22	special	special	ADJ
ijassa-1395	58	23	changes	change	NOUN
ijassa-1395	58	24	of	of	ADP
ijassa-1395	58	25	variables	variable	NOUN
ijassa-1395	58	26	;	;	PUNCT
ijassa-1395	58	27	there	there	PRON
ijassa-1395	58	28	exist	exist	VERB
ijassa-1395	58	29	convenient	convenient	ADJ
ijassa-1395	58	30	numerical	numerical	ADJ
ijassa-1395	58	31	methods	method	NOUN
ijassa-1395	58	32	for	for	ADP
ijassa-1395	58	33	solving	solve	VERB
ijassa-1395	58	34	such	such	ADJ
ijassa-1395	58	35	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	58	36	.	.	PUNCT
ijassa-1395	59	1	however	however	ADV
ijassa-1395	59	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	59	3	for	for	ADP
ijassa-1395	59	4	the	the	DET
ijassa-1395	59	5	output	output	NOUN
ijassa-1395	59	6	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	59	7	design	design	NOUN
ijassa-1395	59	8	,	,	PUNCT
ijassa-1395	59	9	such	such	ADJ
ijassa-1395	59	10	reduction	reduction	NOUN
ijassa-1395	59	11	is	be	AUX
ijassa-1395	59	12	fundamentally	fundamentally	ADV
ijassa-1395	59	13	impossible	impossible	ADJ
ijassa-1395	59	14	.	.	PUNCT
ijassa-1395	60	1	the	the	DET
ijassa-1395	60	2	initial	initial	ADJ
ijassa-1395	60	3	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	60	4	of	of	ADP
ijassa-1395	60	5	the	the	DET
ijassa-1395	60	6	output	output	NOUN
ijassa-1395	60	7	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	60	8	design	design	NOUN
ijassa-1395	60	9	for	for	ADP
ijassa-1395	60	10	system	system	NOUN
ijassa-1395	60	11	(	(	PUNCT
ijassa-1395	60	12	3.1	3.1	NUM
ijassa-1395	60	13	)	)	PUNCT
ijassa-1395	60	14	rejecting	reject	VERB
ijassa-1395	60	15	the	the	DET
ijassa-1395	60	16	external	external	ADJ
ijassa-1395	60	17	disturbances	disturbance	NOUN
ijassa-1395	60	18	can	can	AUX
ijassa-1395	60	19	be	be	AUX
ijassa-1395	60	20	reduced	reduce	VERB
ijassa-1395	60	21	to	to	ADP
ijassa-1395	60	22	the	the	DET
ijassa-1395	60	23	following	follow	VERB
ijassa-1395	60	24	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	60	25	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	60	26	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	60	27	:	:	PUNCT
ijassa-1395	61	1	min	min	PROPN
ijassa-1395	61	2	f(k	f(k	PROPN
ijassa-1395	61	3	,	,	PUNCT
ijassa-1395	61	4	α	α	X
ijassa-1395	61	5	)	)	PUNCT
ijassa-1395	61	6	,	,	PUNCT
ijassa-1395	61	7	f(k	f(k	PROPN
ijassa-1395	61	8	,	,	PUNCT
ijassa-1395	61	9	α	α	X
ijassa-1395	61	10	)	)	PUNCT
ijassa-1395	62	1	=	=	NOUN
ijassa-1395	62	2	trc2pct	trc2pct	ADJ
ijassa-1395	62	3	2	2	NUM
ijassa-1395	62	4	+	+	NUM
ijassa-1395	62	5	ρ∥k∥2f	ρ∥k∥2f	NOUN
ijassa-1395	62	6	,	,	PUNCT
ijassa-1395	62	7	(	(	PUNCT
ijassa-1395	62	8	3.3	3.3	NUM
ijassa-1395	62	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	62	10	subject	subject	NOUN
ijassa-1395	62	11	to	to	ADP
ijassa-1395	62	12	the	the	DET
ijassa-1395	62	13	constraint	constraint	NOUN
ijassa-1395	62	14	(	(	PUNCT
ijassa-1395	62	15	a+bkc1	a+bkc1	X
ijassa-1395	62	16	+	+	NOUN
ijassa-1395	62	17	α	α	NOUN
ijassa-1395	62	18	2	2	NUM
ijassa-1395	62	19	i	i	NOUN
ijassa-1395	62	20	)	)	PUNCT
ijassa-1395	63	1	p	p	NOUN
ijassa-1395	64	1	+	+	X
ijassa-1395	64	2	p	p	X
ijassa-1395	64	3	(	(	PUNCT
ijassa-1395	64	4	a+bkc1	a+bkc1	X
ijassa-1395	65	1	+	+	NOUN
ijassa-1395	65	2	α	α	NOUN
ijassa-1395	65	3	2	2	NUM
ijassa-1395	65	4	i	i	NOUN
ijassa-1395	65	5	)	)	PUNCT
ijassa-1395	65	6	t	t	NOUN
ijassa-1395	65	7	+	+	CCONJ
ijassa-1395	65	8	1	1	NUM
ijassa-1395	65	9	α	α	NOUN
ijassa-1395	65	10	ddt	ddt	NOUN
ijassa-1395	65	11	=	=	SYM
ijassa-1395	65	12	0	0	NUM
ijassa-1395	66	1	with	with	ADP
ijassa-1395	66	2	respect	respect	NOUN
ijassa-1395	66	3	to	to	ADP
ijassa-1395	66	4	the	the	DET
ijassa-1395	66	5	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	66	6	variables	variable	VERB
ijassa-1395	66	7	p	p	NOUN
ijassa-1395	66	8	=	=	X
ijassa-1395	66	9	pt	pt	NOUN
ijassa-1395	66	10	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	66	11	rn×n	rn×n	NOUN
ijassa-1395	66	12	,	,	PUNCT
ijassa-1395	66	13	k	k	PROPN
ijassa-1395	66	14	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	66	15	rp×n	rp×n	PROPN
ijassa-1395	66	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	66	17	and	and	CCONJ
ijassa-1395	66	18	the	the	DET
ijassa-1395	66	19	scalar	scalar	ADJ
ijassa-1395	66	20	parameter	parameter	NOUN
ijassa-1395	66	21	α	α	X
ijassa-1395	66	22	>	>	X
ijassa-1395	66	23	0	0	PROPN
ijassa-1395	66	24	.	.	PUNCT
ijassa-1395	67	1	the	the	DET
ijassa-1395	67	2	first	first	ADJ
ijassa-1395	67	3	component	component	NOUN
ijassa-1395	67	4	in	in	ADP
ijassa-1395	67	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	67	6	3.3	3.3	NUM
ijassa-1395	67	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	67	8	defines	define	VERB
ijassa-1395	67	9	the	the	DET
ijassa-1395	67	10	size	size	NOUN
ijassa-1395	67	11	of	of	ADP
ijassa-1395	67	12	the	the	DET
ijassa-1395	67	13	bounding	bounding	NOUN
ijassa-1395	67	14	ellipsoid	ellipsoid	NOUN
ijassa-1395	67	15	with	with	ADP
ijassa-1395	67	16	respect	respect	NOUN
ijassa-1395	67	17	to	to	ADP
ijassa-1395	67	18	the	the	DET
ijassa-1395	67	19	trace	trace	NOUN
ijassa-1395	67	20	criterion	criterion	NOUN
ijassa-1395	67	21	,	,	PUNCT
ijassa-1395	67	22	and	and	CCONJ
ijassa-1395	67	23	the	the	DET
ijassa-1395	67	24	second	second	ADJ
ijassa-1395	67	25	one	one	NOUN
ijassa-1395	67	26	represents	represent	VERB
ijassa-1395	67	27	the	the	DET
ijassa-1395	67	28	penalty	penalty	NOUN
ijassa-1395	67	29	for	for	ADP
ijassa-1395	67	30	using	use	VERB
ijassa-1395	67	31	large	large	ADJ
ijassa-1395	67	32	control	control	NOUN
ijassa-1395	67	33	values	value	NOUN
ijassa-1395	67	34	(	(	PUNCT
ijassa-1395	67	35	wherein	wherein	ADJ
ijassa-1395	67	36	,	,	PUNCT
ijassa-1395	67	37	the	the	DET
ijassa-1395	67	38	coefficient	coefficient	NOUN
ijassa-1395	67	39	ρ	ρ	PROPN
ijassa-1395	67	40	>	>	X
ijassa-1395	67	41	0	0	NUM
ijassa-1395	67	42	regulates	regulate	VERB
ijassa-1395	67	43	its	its	PRON
ijassa-1395	67	44	importance	importance	NOUN
ijassa-1395	67	45	)	)	PUNCT
ijassa-1395	67	46	.	.	PUNCT
ijassa-1395	68	1	the	the	DET
ijassa-1395	68	2	presence	presence	NOUN
ijassa-1395	68	3	of	of	ADP
ijassa-1395	68	4	the	the	DET
ijassa-1395	68	5	second	second	ADJ
ijassa-1395	68	6	component	component	NOUN
ijassa-1395	68	7	avoids	avoid	VERB
ijassa-1395	68	8	the	the	DET
ijassa-1395	68	9	appearance	appearance	NOUN
ijassa-1395	68	10	of	of	ADP
ijassa-1395	68	11	large	large	ADJ
ijassa-1395	68	12	values	value	NOUN
ijassa-1395	68	13	of	of	ADP
ijassa-1395	68	14	the	the	DET
ijassa-1395	68	15	gain	gain	NOUN
ijassa-1395	68	16	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	68	17	.	.	PUNCT
ijassa-1395	69	1	within	within	ADP
ijassa-1395	69	2	the	the	DET
ijassa-1395	69	3	framework	framework	NOUN
ijassa-1395	69	4	of	of	ADP
ijassa-1395	69	5	the	the	DET
ijassa-1395	69	6	proposed	propose	VERB
ijassa-1395	69	7	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	69	8	approach	approach	NOUN
ijassa-1395	69	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	69	10	a	a	DET
ijassa-1395	69	11	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	69	12	method	method	NOUN
ijassa-1395	69	13	for	for	ADP
ijassa-1395	69	14	finding	find	VERB
ijassa-1395	69	15	static	static	ADJ
ijassa-1395	69	16	output	output	NOUN
ijassa-1395	69	17	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	69	18	is	be	AUX
ijassa-1395	69	19	written	write	VERB
ijassa-1395	69	20	out	out	ADP
ijassa-1395	69	21	and	and	CCONJ
ijassa-1395	69	22	its	its	PRON
ijassa-1395	69	23	justification	justification	NOUN
ijassa-1395	69	24	is	be	AUX
ijassa-1395	69	25	given	give	VERB
ijassa-1395	69	26	,	,	PUNCT
ijassa-1395	69	27	see	see	VERB
ijassa-1395	69	28	[	[	X
ijassa-1395	69	29	9	9	NUM
ijassa-1395	69	30	]	]	PUNCT
ijassa-1395	69	31	.	.	PUNCT
ijassa-1395	70	1	we	we	PRON
ijassa-1395	70	2	formulate	formulate	VERB
ijassa-1395	70	3	the	the	DET
ijassa-1395	70	4	following	follow	VERB
ijassa-1395	70	5	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-1395	70	6	to	to	PART
ijassa-1395	70	7	minimize	minimize	VERB
ijassa-1395	70	8	f(k	f(k	VERB
ijassa-1395	70	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	70	10	α	α	NOUN
ijassa-1395	70	11	)	)	PUNCT
ijassa-1395	70	12	.	.	PUNCT
ijassa-1395	71	1	algorithm	algorithm	PROPN
ijassa-1395	71	2	2	2	NUM
ijassa-1395	71	3	.	.	NOUN
ijassa-1395	71	4	1	1	NUM
ijassa-1395	71	5	.	.	X
ijassa-1395	71	6	set	set	VERB
ijassa-1395	71	7	the	the	DET
ijassa-1395	71	8	parameters	parameter	NOUN
ijassa-1395	71	9	ε	ε	VERB
ijassa-1395	71	10	>	>	X
ijassa-1395	71	11	0	0	PROPN
ijassa-1395	71	12	,	,	PUNCT
ijassa-1395	71	13	γ	γ	X
ijassa-1395	71	14	>	>	X
ijassa-1395	71	15	0	0	NUM
ijassa-1395	71	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	71	17	0	0	NUM
ijassa-1395	71	18	<	<	X
ijassa-1395	71	19	τ	τ	X
ijassa-1395	71	20	<	<	X
ijassa-1395	71	21	1	1	NUM
ijassa-1395	71	22	and	and	CCONJ
ijassa-1395	71	23	the	the	DET
ijassa-1395	71	24	initial	initial	ADJ
ijassa-1395	71	25	stabilizing	stabilizing	NOUN
ijassa-1395	71	26	approximation	approximation	NOUN
ijassa-1395	71	27	k0	k0	PROPN
ijassa-1395	71	28	.	.	PUNCT
ijassa-1395	72	1	compute	compute	VERB
ijassa-1395	72	2	the	the	DET
ijassa-1395	72	3	value	value	NOUN
ijassa-1395	72	4	α0	α0	ADJ
ijassa-1395	72	5	=	=	SYM
ijassa-1395	72	6	σ(a+bk0c1	σ(a+bk0c1	NOUN
ijassa-1395	72	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	72	8	.	.	PUNCT
ijassa-1395	73	1	2	2	X
ijassa-1395	73	2	.	.	X
ijassa-1395	73	3	at	at	ADP
ijassa-1395	73	4	the	the	DET
ijassa-1395	73	5	jth	jth	PROPN
ijassa-1395	73	6	iteration	iteration	NOUN
ijassa-1395	73	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	73	8	the	the	DET
ijassa-1395	73	9	values	value	NOUN
ijassa-1395	73	10	kj	kj	PROPN
ijassa-1395	73	11	and	and	CCONJ
ijassa-1395	73	12	αj	αj	PROPN
ijassa-1395	73	13	are	be	AUX
ijassa-1395	73	14	given	give	VERB
ijassa-1395	73	15	.	.	PUNCT
ijassa-1395	74	1	compute	compute	PROPN
ijassa-1395	74	2	aj	aj	PROPN
ijassa-1395	74	3	=	=	PROPN
ijassa-1395	74	4	a+bkjc1	a+bkjc1	NUM
ijassa-1395	74	5	;	;	PUNCT
ijassa-1395	74	6	solve	solve	VERB
ijassa-1395	74	7	the	the	DET
ijassa-1395	74	8	lyapunov	lyapunov	ADJ
ijassa-1395	74	9	equations	equation	NOUN
ijassa-1395	74	10	(	(	PUNCT
ijassa-1395	74	11	aj	aj	PROPN
ijassa-1395	74	12	+	+	CCONJ
ijassa-1395	74	13	αj	αj	PROPN
ijassa-1395	74	14	2	2	NUM
ijassa-1395	74	15	i	i	NOUN
ijassa-1395	74	16	)	)	PUNCT
ijassa-1395	75	1	p	p	NOUN
ijassa-1395	76	1	+	+	X
ijassa-1395	76	2	p	p	X
ijassa-1395	76	3	(	(	PUNCT
ijassa-1395	76	4	aj	aj	PROPN
ijassa-1395	76	5	+	+	CCONJ
ijassa-1395	76	6	αj	αj	PROPN
ijassa-1395	76	7	2	2	NUM
ijassa-1395	76	8	i	i	NOUN
ijassa-1395	76	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	76	10	t	t	PROPN
ijassa-1395	76	11	+	+	NOUN
ijassa-1395	76	12	1	1	NUM
ijassa-1395	76	13	αj	αj	X
ijassa-1395	76	14	ddt	ddt	PROPN
ijassa-1395	76	15	=	=	SYM
ijassa-1395	76	16	0	0	NUM
ijassa-1395	77	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-1395	77	2	©	©	PROPN
ijassa-1395	77	3	2023	2023	NUM
ijassa-1395	77	4	assa	assa	NOUN
ijassa-1395	77	5	.	.	PUNCT
ijassa-1395	78	1	adv	adv	PROPN
ijassa-1395	78	2	syst	syst	PROPN
ijassa-1395	78	3	sci	sci	PROPN
ijassa-1395	78	4	appl	appl	PROPN
ijassa-1395	78	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	78	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	78	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	78	8	40	40	NUM
ijassa-1395	78	9	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	78	10	khlebnikov	khlebnikov	PROPN
ijassa-1395	78	11	and	and	CCONJ
ijassa-1395	78	12	(	(	PUNCT
ijassa-1395	78	13	aj	aj	PROPN
ijassa-1395	78	14	+	+	CCONJ
ijassa-1395	78	15	αj	αj	PROPN
ijassa-1395	78	16	2	2	NUM
ijassa-1395	78	17	i	i	NOUN
ijassa-1395	78	18	)	)	PUNCT
ijassa-1395	78	19	t	t	PROPN
ijassa-1395	79	1	y	y	PROPN
ijassa-1395	79	2	+	+	CCONJ
ijassa-1395	79	3	y	y	PROPN
ijassa-1395	79	4	(	(	PUNCT
ijassa-1395	79	5	aj	aj	PROPN
ijassa-1395	79	6	+	+	CCONJ
ijassa-1395	79	7	αj	αj	PROPN
ijassa-1395	79	8	2	2	NUM
ijassa-1395	79	9	i	i	NOUN
ijassa-1395	79	10	)	)	PUNCT
ijassa-1395	80	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	80	2	ct	ct	NUM
ijassa-1395	80	3	2	2	NUM
ijassa-1395	80	4	c2	c2	PROPN
ijassa-1395	80	5	=	=	SYM
ijassa-1395	80	6	0	0	NUM
ijassa-1395	80	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	80	8	and	and	CCONJ
ijassa-1395	80	9	find	find	VERB
ijassa-1395	80	10	the	the	DET
ijassa-1395	80	11	matrices	matrix	NOUN
ijassa-1395	80	12	p	p	NOUN
ijassa-1395	80	13	and	and	CCONJ
ijassa-1395	80	14	y	y	PROPN
ijassa-1395	80	15	respectively	respectively	ADV
ijassa-1395	80	16	.	.	PUNCT
ijassa-1395	81	1	compute	compute	VERB
ijassa-1395	81	2	the	the	DET
ijassa-1395	81	3	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	81	4	hj	hj	PROPN
ijassa-1395	81	5	=	=	SYM
ijassa-1395	81	6	∇kf(kj	∇kf(kj	PROPN
ijassa-1395	81	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	81	8	αj	αj	NOUN
ijassa-1395	81	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	81	10	from	from	ADP
ijassa-1395	81	11	the	the	DET
ijassa-1395	81	12	relation	relation	NOUN
ijassa-1395	81	13	1	1	NUM
ijassa-1395	81	14	2	2	NUM
ijassa-1395	81	15	∇kf(k	∇kf(k	VERB
ijassa-1395	81	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	81	17	α	α	NOUN
ijassa-1395	81	18	)	)	PUNCT
ijassa-1395	81	19	=	=	SYM
ijassa-1395	81	20	bty	bty	PROPN
ijassa-1395	81	21	pct	pct	NOUN
ijassa-1395	81	22	1	1	NUM
ijassa-1395	81	23	+	+	CCONJ
ijassa-1395	81	24	ρk	ρk	NOUN
ijassa-1395	81	25	.	.	PUNCT
ijassa-1395	82	1	if	if	SCONJ
ijassa-1395	82	2	∥hj∥	∥hj∥	ADJ
ijassa-1395	82	3	≤	≤	NUM
ijassa-1395	82	4	ε	ε	PROPN
ijassa-1395	82	5	,	,	PUNCT
ijassa-1395	82	6	then	then	ADV
ijassa-1395	82	7	kj	kj	PROPN
ijassa-1395	82	8	is	be	AUX
ijassa-1395	82	9	taken	take	VERB
ijassa-1395	82	10	as	as	ADP
ijassa-1395	82	11	an	an	DET
ijassa-1395	82	12	approximate	approximate	ADJ
ijassa-1395	82	13	solution	solution	NOUN
ijassa-1395	82	14	.	.	PUNCT
ijassa-1395	83	1	3	3	X
ijassa-1395	83	2	.	.	X
ijassa-1395	83	3	make	make	VERB
ijassa-1395	83	4	one	one	NUM
ijassa-1395	83	5	step	step	NOUN
ijassa-1395	83	6	of	of	ADP
ijassa-1395	83	7	the	the	DET
ijassa-1395	83	8	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	83	9	method	method	NOUN
ijassa-1395	83	10	kj+1	kj+1	PROPN
ijassa-1395	83	11	=	=	SYM
ijassa-1395	83	12	kj	kj	NOUN
ijassa-1395	83	13	−	−	PROPN
ijassa-1395	83	14	γjhj	γjhj	NOUN
ijassa-1395	83	15	.	.	PUNCT
ijassa-1395	84	1	the	the	DET
ijassa-1395	84	2	step	step	NOUN
ijassa-1395	84	3	length	length	NOUN
ijassa-1395	84	4	γj	γj	ADP
ijassa-1395	84	5	>	>	X
ijassa-1395	84	6	0	0	NUM
ijassa-1395	84	7	is	be	AUX
ijassa-1395	84	8	selected	select	VERB
ijassa-1395	84	9	by	by	ADP
ijassa-1395	84	10	splitting	split	VERB
ijassa-1395	84	11	γ	γ	NOUN
ijassa-1395	84	12	until	until	SCONJ
ijassa-1395	84	13	the	the	DET
ijassa-1395	84	14	following	follow	VERB
ijassa-1395	84	15	conditions	condition	NOUN
ijassa-1395	84	16	are	be	AUX
ijassa-1395	84	17	met	meet	VERB
ijassa-1395	84	18	:	:	PUNCT
ijassa-1395	84	19	a.	a.	NOUN
ijassa-1395	84	20	kj+1	kj+1	PROPN
ijassa-1395	84	21	is	be	AUX
ijassa-1395	84	22	a	a	DET
ijassa-1395	84	23	stabilizing	stabilize	VERB
ijassa-1395	84	24	controller	controller	NOUN
ijassa-1395	84	25	;	;	PUNCT
ijassa-1395	84	26	b.	b.	PROPN
ijassa-1395	84	27	f(kj+1	f(kj+1	PROPN
ijassa-1395	84	28	)	)	PUNCT
ijassa-1395	84	29	≤	≤	NOUN
ijassa-1395	84	30	f(kj)−	f(kj)−	NOUN
ijassa-1395	84	31	τγj∥hj∥2	τγj∥hj∥2	PROPN
ijassa-1395	84	32	.	.	PROPN
ijassa-1395	85	1	4	4	NUM
ijassa-1395	85	2	.	.	X
ijassa-1395	85	3	for	for	ADP
ijassa-1395	85	4	the	the	DET
ijassa-1395	85	5	resulting	result	VERB
ijassa-1395	85	6	kj+1	kj+1	NOUN
ijassa-1395	85	7	compute	compute	NOUN
ijassa-1395	85	8	aj+1	aj+1	NUM
ijassa-1395	85	9	=	=	PUNCT
ijassa-1395	85	10	a+bkj+1c1	a+bkj+1c1	NOUN
ijassa-1395	85	11	and	and	CCONJ
ijassa-1395	85	12	the	the	DET
ijassa-1395	85	13	matrices	matrix	NOUN
ijassa-1395	85	14	p	p	NOUN
ijassa-1395	85	15	,	,	PUNCT
ijassa-1395	85	16	y	y	PROPN
ijassa-1395	85	17	and	and	CCONJ
ijassa-1395	85	18	x	x	X
ijassa-1395	85	19	as	as	ADP
ijassa-1395	85	20	the	the	DET
ijassa-1395	85	21	solution	solution	NOUN
ijassa-1395	85	22	of	of	ADP
ijassa-1395	85	23	the	the	DET
ijassa-1395	85	24	lyapunov	lyapunov	ADJ
ijassa-1395	85	25	equations	equation	NOUN
ijassa-1395	85	26	(	(	PUNCT
ijassa-1395	85	27	aj+1	aj+1	X
ijassa-1395	85	28	+	+	NUM
ijassa-1395	85	29	αj	αj	PART
ijassa-1395	85	30	2	2	NUM
ijassa-1395	85	31	i	i	NOUN
ijassa-1395	85	32	)	)	PUNCT
ijassa-1395	86	1	p	p	NOUN
ijassa-1395	87	1	+	+	X
ijassa-1395	87	2	p	p	X
ijassa-1395	87	3	(	(	PUNCT
ijassa-1395	87	4	aj+1	aj+1	X
ijassa-1395	87	5	+	+	NUM
ijassa-1395	87	6	αj	αj	PART
ijassa-1395	87	7	2	2	NUM
ijassa-1395	87	8	i	i	NOUN
ijassa-1395	87	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	87	10	t	t	PROPN
ijassa-1395	88	1	+	+	NOUN
ijassa-1395	88	2	1	1	NUM
ijassa-1395	88	3	αj	αj	X
ijassa-1395	88	4	ddt	ddt	PROPN
ijassa-1395	88	5	=	=	SYM
ijassa-1395	88	6	0	0	PROPN
ijassa-1395	88	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	88	8	(	(	PUNCT
ijassa-1395	88	9	aj+1	aj+1	X
ijassa-1395	88	10	+	+	NUM
ijassa-1395	88	11	αj	αj	PART
ijassa-1395	88	12	2	2	NUM
ijassa-1395	88	13	i	i	NOUN
ijassa-1395	88	14	)	)	PUNCT
ijassa-1395	88	15	t	t	PROPN
ijassa-1395	88	16	y	y	PROPN
ijassa-1395	89	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	89	2	y	y	PROPN
ijassa-1395	89	3	(	(	PUNCT
ijassa-1395	89	4	aj+1	aj+1	X
ijassa-1395	90	1	+	+	NUM
ijassa-1395	90	2	αj	αj	PART
ijassa-1395	90	3	2	2	NUM
ijassa-1395	90	4	i	i	NOUN
ijassa-1395	90	5	)	)	PUNCT
ijassa-1395	91	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	91	2	ct	ct	NUM
ijassa-1395	91	3	2	2	NUM
ijassa-1395	91	4	c2	c2	PROPN
ijassa-1395	91	5	=	=	SYM
ijassa-1395	91	6	0	0	NUM
ijassa-1395	91	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	91	8	and	and	CCONJ
ijassa-1395	91	9	(	(	PUNCT
ijassa-1395	91	10	aj+1	aj+1	X
ijassa-1395	91	11	+	+	NUM
ijassa-1395	91	12	αj	αj	PART
ijassa-1395	91	13	2	2	NUM
ijassa-1395	91	14	i	i	NOUN
ijassa-1395	91	15	)	)	PUNCT
ijassa-1395	91	16	x	x	PUNCT
ijassa-1395	92	1	+	+	ADJ
ijassa-1395	92	2	x	x	X
ijassa-1395	92	3	(	(	PUNCT
ijassa-1395	92	4	aj+1	aj+1	X
ijassa-1395	92	5	+	+	NUM
ijassa-1395	92	6	αj	αj	PART
ijassa-1395	92	7	2	2	NUM
ijassa-1395	92	8	i	i	NOUN
ijassa-1395	92	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	92	10	t	t	PROPN
ijassa-1395	93	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	94	1	p	p	NOUN
ijassa-1395	94	2	−	−	PROPN
ijassa-1395	94	3	1	1	NUM
ijassa-1395	94	4	α2	α2	PROPN
ijassa-1395	94	5	j	j	PROPN
ijassa-1395	94	6	ddt	ddt	PROPN
ijassa-1395	94	7	=	=	NOUN
ijassa-1395	94	8	0	0	NUM
ijassa-1395	94	9	respectively	respectively	ADV
ijassa-1395	94	10	.	.	PUNCT
ijassa-1395	95	1	5	5	X
ijassa-1395	95	2	.	.	X
ijassa-1395	95	3	solve	solve	VERB
ijassa-1395	95	4	the	the	DET
ijassa-1395	95	5	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	95	6	of	of	ADP
ijassa-1395	95	7	minimizing	minimize	VERB
ijassa-1395	95	8	f(kj+1	f(kj+1	PROPN
ijassa-1395	95	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	95	10	α	α	NOUN
ijassa-1395	95	11	)	)	PUNCT
ijassa-1395	95	12	with	with	ADP
ijassa-1395	95	13	respect	respect	NOUN
ijassa-1395	95	14	to	to	ADP
ijassa-1395	95	15	α	α	NOUN
ijassa-1395	95	16	via	via	ADP
ijassa-1395	95	17	the	the	DET
ijassa-1395	95	18	newton	newton	PROPN
ijassa-1395	95	19	method	method	NOUN
ijassa-1395	95	20	:	:	PUNCT
ijassa-1395	95	21	αj+1	αj+1	NUM
ijassa-1395	95	22	=	=	SYM
ijassa-1395	95	23	αj	αj	X
ijassa-1395	95	24	−	−	PROPN
ijassa-1395	95	25	∇αf(kj+1	∇αf(kj+1	PROPN
ijassa-1395	95	26	,	,	PUNCT
ijassa-1395	95	27	αj	αj	NOUN
ijassa-1395	95	28	)	)	PUNCT
ijassa-1395	95	29	∇2	∇2	PROPN
ijassa-1395	95	30	ααf(kj+1	ααf(kj+1	NOUN
ijassa-1395	95	31	,	,	PUNCT
ijassa-1395	95	32	αj	αj	NOUN
ijassa-1395	95	33	)	)	PUNCT
ijassa-1395	95	34	where	where	SCONJ
ijassa-1395	95	35	∇αf(k	∇αf(k	PROPN
ijassa-1395	95	36	,	,	PUNCT
ijassa-1395	95	37	α	α	NOUN
ijassa-1395	95	38	)	)	PUNCT
ijassa-1395	96	1	=	=	VERB
ijassa-1395	96	2	try	try	VERB
ijassa-1395	96	3	(	(	PUNCT
ijassa-1395	96	4	p	p	NOUN
ijassa-1395	96	5	−	−	PROPN
ijassa-1395	96	6	1	1	NUM
ijassa-1395	96	7	α2	α2	ADJ
ijassa-1395	96	8	ddt	ddt	PROPN
ijassa-1395	96	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	96	10	,	,	PUNCT
ijassa-1395	96	11	∇2	∇2	PROPN
ijassa-1395	96	12	ααf(k	ααf(k	PROPN
ijassa-1395	96	13	,	,	PUNCT
ijassa-1395	96	14	α	α	X
ijassa-1395	96	15	)	)	PUNCT
ijassa-1395	96	16	=	=	SYM
ijassa-1395	96	17	2	2	NUM
ijassa-1395	96	18	try	try	VERB
ijassa-1395	96	19	(	(	PUNCT
ijassa-1395	96	20	x	x	SYM
ijassa-1395	96	21	+	+	NUM
ijassa-1395	96	22	1	1	NUM
ijassa-1395	96	23	α3	α3	NOUN
ijassa-1395	96	24	ddt	ddt	PROPN
ijassa-1395	96	25	)	)	PUNCT
ijassa-1395	96	26	,	,	PUNCT
ijassa-1395	96	27	and	and	CCONJ
ijassa-1395	96	28	obtain	obtain	VERB
ijassa-1395	96	29	αj+1	αj+1	NUM
ijassa-1395	96	30	.	.	PUNCT
ijassa-1395	96	31	go	go	VERB
ijassa-1395	96	32	to	to	PART
ijassa-1395	96	33	step	step	VERB
ijassa-1395	96	34	2	2	NUM
ijassa-1395	96	35	.	.	PUNCT
ijassa-1395	97	1	the	the	DET
ijassa-1395	97	2	method	method	NOUN
ijassa-1395	97	3	converges	converge	VERB
ijassa-1395	97	4	in	in	ADP
ijassa-1395	97	5	the	the	DET
ijassa-1395	97	6	following	follow	VERB
ijassa-1395	97	7	sense	sense	NOUN
ijassa-1395	97	8	.	.	PUNCT
ijassa-1395	98	1	theorem	theorem	VERB
ijassa-1395	98	2	3.1	3.1	NUM
ijassa-1395	98	3	:	:	PUNCT
ijassa-1395	98	4	in	in	ADP
ijassa-1395	98	5	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-1395	98	6	2	2	NUM
ijassa-1395	98	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	98	8	only	only	ADV
ijassa-1395	98	9	a	a	DET
ijassa-1395	98	10	finite	finite	ADJ
ijassa-1395	98	11	number	number	NOUN
ijassa-1395	98	12	of	of	ADP
ijassa-1395	98	13	subdivisions	subdivision	NOUN
ijassa-1395	98	14	γj	γj	PROPN
ijassa-1395	98	15	is	be	AUX
ijassa-1395	98	16	realized	realize	VERB
ijassa-1395	98	17	at	at	ADP
ijassa-1395	98	18	each	each	DET
ijassa-1395	98	19	iteration	iteration	NOUN
ijassa-1395	98	20	,	,	PUNCT
ijassa-1395	98	21	the	the	DET
ijassa-1395	98	22	function	function	NOUN
ijassa-1395	98	23	f(kj	f(kj	NOUN
ijassa-1395	98	24	)	)	PUNCT
ijassa-1395	98	25	monotonically	monotonically	ADV
ijassa-1395	98	26	decreases	decrease	VERB
ijassa-1395	98	27	,	,	PUNCT
ijassa-1395	98	28	and	and	CCONJ
ijassa-1395	98	29	the	the	DET
ijassa-1395	98	30	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	98	31	tends	tend	VERB
ijassa-1395	98	32	to	to	ADP
ijassa-1395	98	33	zero	zero	NUM
ijassa-1395	98	34	lim	lim	PROPN
ijassa-1395	98	35	j→∞	j→∞	NOUN
ijassa-1395	98	36	∥hj∥	∥hj∥	NOUN
ijassa-1395	99	1	=	=	SYM
ijassa-1395	99	2	0	0	NUM
ijassa-1395	99	3	at	at	ADP
ijassa-1395	99	4	the	the	DET
ijassa-1395	99	5	rate	rate	NOUN
ijassa-1395	99	6	of	of	ADP
ijassa-1395	99	7	geometric	geometric	ADJ
ijassa-1395	99	8	progression	progression	NOUN
ijassa-1395	99	9	.	.	PUNCT
ijassa-1395	100	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-1395	100	2	©	©	PROPN
ijassa-1395	100	3	2023	2023	NUM
ijassa-1395	100	4	assa	assa	NOUN
ijassa-1395	100	5	.	.	PUNCT
ijassa-1395	101	1	adv	adv	PROPN
ijassa-1395	101	2	syst	syst	PROPN
ijassa-1395	101	3	sci	sci	PROPN
ijassa-1395	101	4	appl	appl	PROPN
ijassa-1395	101	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	101	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	101	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	101	8	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	101	9	design	design	NOUN
ijassa-1395	101	10	in	in	ADP
ijassa-1395	101	11	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	101	12	control	control	NOUN
ijassa-1395	101	13	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	101	14	as	as	ADP
ijassa-1395	101	15	an	an	DET
ijassa-1395	101	16	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	101	17	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	101	18	41	41	NUM
ijassa-1395	101	19	4	4	NUM
ijassa-1395	101	20	.	.	PUNCT
ijassa-1395	102	1	output	output	NOUN
ijassa-1395	102	2	dynamic	dynamic	ADJ
ijassa-1395	102	3	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	102	4	consider	consider	VERB
ijassa-1395	102	5	a	a	DET
ijassa-1395	102	6	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	102	7	time	time	NOUN
ijassa-1395	102	8	-	-	PUNCT
ijassa-1395	102	9	invariant	invariant	ADJ
ijassa-1395	102	10	control	control	NOUN
ijassa-1395	102	11	system	system	NOUN
ijassa-1395	102	12	in	in	ADP
ijassa-1395	102	13	continuous	continuous	ADJ
ijassa-1395	102	14	time	time	NOUN
ijassa-1395	102	15	:	:	PUNCT
ijassa-1395	102	16	ẋ	ẋ	PROPN
ijassa-1395	103	1	=	=	SYM
ijassa-1395	103	2	ax+bu+dw	ax+bu+dw	PROPN
ijassa-1395	103	3	,	,	PUNCT
ijassa-1395	103	4	x(0	x(0	PROPN
ijassa-1395	103	5	)	)	PUNCT
ijassa-1395	103	6	=	=	PUNCT
ijassa-1395	103	7	x0	x0	PROPN
ijassa-1395	103	8	,	,	PUNCT
ijassa-1395	103	9	y	y	PROPN
ijassa-1395	103	10	=	=	SYM
ijassa-1395	103	11	c1x+d1w	c1x+d1w	PROPN
ijassa-1395	103	12	,	,	PUNCT
ijassa-1395	103	13	z	z	NOUN
ijassa-1395	103	14	=	=	SYM
ijassa-1395	103	15	c2x	c2x	NOUN
ijassa-1395	103	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	103	17	(	(	PUNCT
ijassa-1395	103	18	4.4	4.4	NUM
ijassa-1395	103	19	)	)	PUNCT
ijassa-1395	103	20	with	with	ADP
ijassa-1395	103	21	state	state	NOUN
ijassa-1395	103	22	x(t	x(t	PROPN
ijassa-1395	103	23	)	)	PUNCT
ijassa-1395	103	24	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	103	25	rn	rn	PROPN
ijassa-1395	103	26	,	,	PUNCT
ijassa-1395	103	27	observed	observe	VERB
ijassa-1395	103	28	output	output	NOUN
ijassa-1395	103	29	y(t	y(t	NUM
ijassa-1395	103	30	)	)	PUNCT
ijassa-1395	103	31	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	103	32	rl	rl	PROPN
ijassa-1395	103	33	,	,	PUNCT
ijassa-1395	103	34	optimized	optimize	VERB
ijassa-1395	103	35	output	output	NOUN
ijassa-1395	103	36	z(t	z(t	NOUN
ijassa-1395	103	37	)	)	PUNCT
ijassa-1395	103	38	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	103	39	rr	rr	PROPN
ijassa-1395	103	40	,	,	PUNCT
ijassa-1395	103	41	control	control	NOUN
ijassa-1395	103	42	u(t	u(t	NOUN
ijassa-1395	103	43	)	)	PUNCT
ijassa-1395	103	44	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	103	45	rp	rp	NOUN
ijassa-1395	103	46	and	and	CCONJ
ijassa-1395	103	47	bounded	bound	VERB
ijassa-1395	103	48	at	at	ADP
ijassa-1395	103	49	every	every	DET
ijassa-1395	103	50	moment	moment	NOUN
ijassa-1395	103	51	of	of	ADP
ijassa-1395	103	52	time	time	NOUN
ijassa-1395	103	53	exogenous	exogenous	ADJ
ijassa-1395	103	54	disturbance	disturbance	NOUN
ijassa-1395	103	55	w(t	w(t	PROPN
ijassa-1395	103	56	)	)	PUNCT
ijassa-1395	103	57	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	103	58	rm	rm	NOUN
ijassa-1395	103	59	:	:	PUNCT
ijassa-1395	103	60	|w(t)|	|w(t)|	PROPN
ijassa-1395	103	61	≤	≤	NOUN
ijassa-1395	103	62	1	1	NUM
ijassa-1395	103	63	for	for	ADP
ijassa-1395	103	64	all	all	DET
ijassa-1395	103	65	t	t	PROPN
ijassa-1395	103	66	≥	≥	NOUN
ijassa-1395	103	67	0	0	NUM
ijassa-1395	103	68	.	.	PUNCT
ijassa-1395	104	1	assume	assume	VERB
ijassa-1395	104	2	that	that	SCONJ
ijassa-1395	104	3	the	the	DET
ijassa-1395	104	4	measurements	measurement	NOUN
ijassa-1395	104	5	of	of	ADP
ijassa-1395	104	6	the	the	DET
ijassa-1395	104	7	state	state	NOUN
ijassa-1395	104	8	x	x	PRON
ijassa-1395	104	9	are	be	AUX
ijassa-1395	104	10	not	not	PART
ijassa-1395	104	11	available	available	ADJ
ijassa-1395	104	12	,	,	PUNCT
ijassa-1395	104	13	and	and	CCONJ
ijassa-1395	104	14	the	the	DET
ijassa-1395	104	15	information	information	NOUN
ijassa-1395	104	16	about	about	ADP
ijassa-1395	104	17	the	the	DET
ijassa-1395	104	18	system	system	NOUN
ijassa-1395	104	19	is	be	AUX
ijassa-1395	104	20	provided	provide	VERB
ijassa-1395	104	21	by	by	ADP
ijassa-1395	104	22	its	its	PRON
ijassa-1395	104	23	output	output	NOUN
ijassa-1395	104	24	y	y	PROPN
ijassa-1395	104	25	only	only	ADV
ijassa-1395	104	26	.	.	PUNCT
ijassa-1395	105	1	the	the	DET
ijassa-1395	105	2	goal	goal	NOUN
ijassa-1395	105	3	is	be	AUX
ijassa-1395	105	4	to	to	PART
ijassa-1395	105	5	find	find	VERB
ijassa-1395	105	6	the	the	DET
ijassa-1395	105	7	minimal	minimal	ADJ
ijassa-1395	105	8	(	(	PUNCT
ijassa-1395	105	9	in	in	ADP
ijassa-1395	105	10	a	a	DET
ijassa-1395	105	11	certain	certain	ADJ
ijassa-1395	105	12	sense	sense	NOUN
ijassa-1395	105	13	)	)	PUNCT
ijassa-1395	105	14	ellipsoid	ellipsoid	NOUN
ijassa-1395	105	15	containing	contain	VERB
ijassa-1395	105	16	the	the	DET
ijassa-1395	105	17	optimized	optimize	VERB
ijassa-1395	105	18	output	output	NOUN
ijassa-1395	105	19	z.	z.	PROPN
ijassa-1395	105	20	within	within	ADP
ijassa-1395	105	21	the	the	DET
ijassa-1395	105	22	framework	framework	NOUN
ijassa-1395	105	23	of	of	ADP
ijassa-1395	105	24	the	the	DET
ijassa-1395	105	25	proposed	propose	VERB
ijassa-1395	105	26	approach	approach	NOUN
ijassa-1395	105	27	,	,	PUNCT
ijassa-1395	105	28	it	it	PRON
ijassa-1395	105	29	was	be	AUX
ijassa-1395	105	30	possible	possible	ADJ
ijassa-1395	105	31	to	to	PART
ijassa-1395	105	32	write	write	VERB
ijassa-1395	105	33	down	down	ADP
ijassa-1395	105	34	a	a	DET
ijassa-1395	105	35	gradient	gradient	ADJ
ijassa-1395	105	36	method	method	NOUN
ijassa-1395	105	37	for	for	ADP
ijassa-1395	105	38	constructing	construct	VERB
ijassa-1395	105	39	the	the	DET
ijassa-1395	105	40	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	105	41	using	use	VERB
ijassa-1395	105	42	the	the	DET
ijassa-1395	105	43	dynamic	dynamic	ADJ
ijassa-1395	105	44	controller	controller	NOUN
ijassa-1395	105	45	u	u	NOUN
ijassa-1395	105	46	=	=	PROPN
ijassa-1395	105	47	kx̂	kx̂	PROPN
ijassa-1395	105	48	,	,	PUNCT
ijassa-1395	105	49	where	where	SCONJ
ijassa-1395	105	50	x̂	x̂	NOUN
ijassa-1395	105	51	is	be	AUX
ijassa-1395	105	52	an	an	DET
ijassa-1395	105	53	observer	observer	NOUN
ijassa-1395	105	54	described	describe	VERB
ijassa-1395	105	55	by	by	ADP
ijassa-1395	105	56	the	the	DET
ijassa-1395	105	57	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	105	58	differential	differential	NOUN
ijassa-1395	105	59	equation	equation	NOUN
ijassa-1395	105	60	˙̂x	˙̂x	PUNCT
ijassa-1395	106	1	=	=	PUNCT
ijassa-1395	106	2	ax̂+bu+	ax̂+bu+	NOUN
ijassa-1395	106	3	l(y	l(y	PROPN
ijassa-1395	106	4	−	−	PROPN
ijassa-1395	106	5	c1x̂	c1x̂	PROPN
ijassa-1395	106	6	)	)	PUNCT
ijassa-1395	106	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	106	8	x̂(0	x̂(0	NUM
ijassa-1395	106	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	106	10	=	=	SYM
ijassa-1395	106	11	0	0	NUM
ijassa-1395	106	12	,	,	PUNCT
ijassa-1395	106	13	including	include	VERB
ijassa-1395	106	14	the	the	DET
ijassa-1395	106	15	discrepancy	discrepancy	NOUN
ijassa-1395	106	16	between	between	ADP
ijassa-1395	106	17	the	the	DET
ijassa-1395	106	18	output	output	NOUN
ijassa-1395	106	19	y	y	PROPN
ijassa-1395	106	20	and	and	CCONJ
ijassa-1395	106	21	its	its	PRON
ijassa-1395	106	22	forecast	forecast	NOUN
ijassa-1395	106	23	c1x̂	c1x̂	PROPN
ijassa-1395	106	24	(	(	PUNCT
ijassa-1395	106	25	here	here	ADV
ijassa-1395	106	26	l	l	PROPN
ijassa-1395	106	27	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	106	28	rn×l	rn×l	PROPN
ijassa-1395	106	29	is	be	AUX
ijassa-1395	106	30	the	the	DET
ijassa-1395	106	31	observer	observer	NOUN
ijassa-1395	106	32	’s	’s	PART
ijassa-1395	106	33	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	106	34	)	)	PUNCT
ijassa-1395	106	35	and	and	CCONJ
ijassa-1395	106	36	provide	provide	VERB
ijassa-1395	106	37	its	its	PRON
ijassa-1395	106	38	justification	justification	NOUN
ijassa-1395	106	39	.	.	PUNCT
ijassa-1395	107	1	namely	namely	ADV
ijassa-1395	107	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	107	3	for	for	ADP
ijassa-1395	107	4	this	this	DET
ijassa-1395	107	5	setup	setup	NOUN
ijassa-1395	107	6	the	the	DET
ijassa-1395	107	7	initial	initial	ADJ
ijassa-1395	107	8	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	107	9	is	be	AUX
ijassa-1395	107	10	reduced	reduce	VERB
ijassa-1395	107	11	to	to	ADP
ijassa-1395	107	12	the	the	DET
ijassa-1395	107	13	minimization	minimization	NOUN
ijassa-1395	107	14	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	107	15	f(k	f(k	VERB
ijassa-1395	107	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	107	17	l	l	NOUN
ijassa-1395	107	18	,	,	PUNCT
ijassa-1395	107	19	α	α	NOUN
ijassa-1395	107	20	)	)	PUNCT
ijassa-1395	107	21	=	=	PUNCT
ijassa-1395	107	22	tr	tr	PROPN
ijassa-1395	107	23	(	(	PUNCT
ijassa-1395	107	24	c2	c2	PROPN
ijassa-1395	107	25	0)p	0)p	PROPN
ijassa-1395	107	26	(	(	PUNCT
ijassa-1395	107	27	c2	c2	PROPN
ijassa-1395	107	28	0)t	0)t	PROPN
ijassa-1395	107	29	+	+	CCONJ
ijassa-1395	107	30	ρk∥k∥2f	ρk∥k∥2f	NOUN
ijassa-1395	107	31	+	+	CCONJ
ijassa-1395	107	32	ρl∥l∥2f	ρl∥l∥2f	NOUN
ijassa-1395	107	33	(	(	PUNCT
ijassa-1395	107	34	4.5	4.5	NUM
ijassa-1395	107	35	)	)	PUNCT
ijassa-1395	107	36	subject	subject	NOUN
ijassa-1395	107	37	to	to	ADP
ijassa-1395	107	38	the	the	DET
ijassa-1395	107	39	constraint	constraint	NOUN
ijassa-1395	107	40	(	(	PUNCT
ijassa-1395	107	41	a0	a0	NOUN
ijassa-1395	108	1	+	+	NOUN
ijassa-1395	108	2	m1kn1	m1kn1	NOUN
ijassa-1395	108	3	+	+	ADJ
ijassa-1395	108	4	m2ln2	m2ln2	ADJ
ijassa-1395	108	5	+	+	X
ijassa-1395	108	6	α	α	NOUN
ijassa-1395	108	7	2	2	NUM
ijassa-1395	108	8	i	i	NOUN
ijassa-1395	108	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	109	1	p	p	NOUN
ijassa-1395	110	1	+	+	X
ijassa-1395	110	2	p	p	X
ijassa-1395	110	3	(	(	PUNCT
ijassa-1395	110	4	a0	a0	NOUN
ijassa-1395	110	5	+	+	NOUN
ijassa-1395	110	6	m1kn1	m1kn1	NOUN
ijassa-1395	110	7	+	+	ADJ
ijassa-1395	110	8	m2ln2	m2ln2	ADJ
ijassa-1395	110	9	+	+	X
ijassa-1395	110	10	α	α	NOUN
ijassa-1395	110	11	2	2	NUM
ijassa-1395	110	12	i	i	NOUN
ijassa-1395	110	13	)	)	PUNCT
ijassa-1395	110	14	t	t	PROPN
ijassa-1395	110	15	+	+	CCONJ
ijassa-1395	110	16	1	1	NUM
ijassa-1395	110	17	α	α	NOUN
ijassa-1395	110	18	(	(	PUNCT
ijassa-1395	110	19	d	d	NOUN
ijassa-1395	110	20	d	d	X
ijassa-1395	110	21	−	−	PROPN
ijassa-1395	110	22	ld1	ld1	NOUN
ijassa-1395	110	23	)	)	PUNCT
ijassa-1395	111	1	(	(	PUNCT
ijassa-1395	111	2	d	d	X
ijassa-1395	111	3	d	d	X
ijassa-1395	111	4	−	−	PROPN
ijassa-1395	111	5	ld1	ld1	NOUN
ijassa-1395	111	6	)	)	PUNCT
ijassa-1395	111	7	t	t	NOUN
ijassa-1395	111	8	=	=	SYM
ijassa-1395	111	9	0	0	NUM
ijassa-1395	111	10	,	,	PUNCT
ijassa-1395	111	11	where	where	SCONJ
ijassa-1395	111	12	a0	a0	PROPN
ijassa-1395	111	13	=	=	SYM
ijassa-1395	111	14	(	(	PUNCT
ijassa-1395	111	15	a	a	DET
ijassa-1395	111	16	0	0	NUM
ijassa-1395	111	17	0	0	NUM
ijassa-1395	111	18	a	a	PRON
ijassa-1395	111	19	)	)	PUNCT
ijassa-1395	111	20	,	,	PUNCT
ijassa-1395	111	21	m1	m1	PROPN
ijassa-1395	111	22	=	=	SYM
ijassa-1395	111	23	(	(	PUNCT
ijassa-1395	111	24	b	b	NOUN
ijassa-1395	111	25	0	0	NUM
ijassa-1395	111	26	)	)	PUNCT
ijassa-1395	111	27	,	,	PUNCT
ijassa-1395	111	28	n1	n1	NOUN
ijassa-1395	111	29	=	=	SYM
ijassa-1395	111	30	(	(	PUNCT
ijassa-1395	111	31	i	i	PRON
ijassa-1395	111	32	−i	−i	ADJ
ijassa-1395	111	33	)	)	PUNCT
ijassa-1395	111	34	,	,	PUNCT
ijassa-1395	111	35	m2	m2	PROPN
ijassa-1395	111	36	=	=	PRON
ijassa-1395	111	37	(	(	PUNCT
ijassa-1395	111	38	0	0	NUM
ijassa-1395	111	39	i	i	NOUN
ijassa-1395	111	40	)	)	PUNCT
ijassa-1395	111	41	,	,	PUNCT
ijassa-1395	111	42	n2	n2	NOUN
ijassa-1395	111	43	=	=	SYM
ijassa-1395	111	44	(	(	PUNCT
ijassa-1395	111	45	0	0	NUM
ijassa-1395	111	46	−c1	−c1	NOUN
ijassa-1395	111	47	)	)	PUNCT
ijassa-1395	111	48	,	,	PUNCT
ijassa-1395	111	49	with	with	ADP
ijassa-1395	111	50	respect	respect	NOUN
ijassa-1395	111	51	to	to	ADP
ijassa-1395	111	52	the	the	DET
ijassa-1395	111	53	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	111	54	variables	variable	VERB
ijassa-1395	111	55	p	p	NOUN
ijassa-1395	111	56	=	=	PUNCT
ijassa-1395	111	57	pt	pt	NOUN
ijassa-1395	111	58	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	111	59	r2n×2n	r2n×2n	NOUN
ijassa-1395	111	60	,	,	PUNCT
ijassa-1395	111	61	k	k	PROPN
ijassa-1395	111	62	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	111	63	rp×n	rp×n	PROPN
ijassa-1395	111	64	,	,	PUNCT
ijassa-1395	111	65	l	l	PROPN
ijassa-1395	111	66	∈	∈	PROPN
ijassa-1395	111	67	rn×l	rn×l	PROPN
ijassa-1395	111	68	,	,	PUNCT
ijassa-1395	111	69	and	and	CCONJ
ijassa-1395	111	70	the	the	DET
ijassa-1395	111	71	scalar	scalar	ADJ
ijassa-1395	111	72	parameter	parameter	NOUN
ijassa-1395	111	73	α	α	X
ijassa-1395	111	74	>	>	X
ijassa-1395	111	75	0	0	X
ijassa-1395	111	76	.	.	PUNCT
ijassa-1395	112	1	in	in	ADP
ijassa-1395	112	2	(	(	PUNCT
ijassa-1395	112	3	4.5	4.5	NUM
ijassa-1395	112	4	)	)	PUNCT
ijassa-1395	112	5	,	,	PUNCT
ijassa-1395	112	6	in	in	ADP
ijassa-1395	112	7	addition	addition	NOUN
ijassa-1395	112	8	to	to	ADP
ijassa-1395	112	9	the	the	DET
ijassa-1395	112	10	component	component	NOUN
ijassa-1395	112	11	that	that	PRON
ijassa-1395	112	12	determines	determine	VERB
ijassa-1395	112	13	the	the	DET
ijassa-1395	112	14	size	size	NOUN
ijassa-1395	112	15	of	of	ADP
ijassa-1395	112	16	the	the	DET
ijassa-1395	112	17	bounding	bounding	NOUN
ijassa-1395	112	18	ellipsoid	ellipsoid	NOUN
ijassa-1395	112	19	with	with	ADP
ijassa-1395	112	20	respect	respect	NOUN
ijassa-1395	112	21	to	to	ADP
ijassa-1395	112	22	the	the	DET
ijassa-1395	112	23	trace	trace	NOUN
ijassa-1395	112	24	criterion	criterion	NOUN
ijassa-1395	112	25	,	,	PUNCT
ijassa-1395	112	26	the	the	DET
ijassa-1395	112	27	penalties	penalty	NOUN
ijassa-1395	112	28	ρk	ρk	X
ijassa-1395	112	29	and	and	CCONJ
ijassa-1395	112	30	ρl	ρl	NOUN
ijassa-1395	112	31	are	be	AUX
ijassa-1395	112	32	introduced	introduce	VERB
ijassa-1395	112	33	for	for	ADP
ijassa-1395	112	34	the	the	DET
ijassa-1395	112	35	size	size	NOUN
ijassa-1395	112	36	of	of	ADP
ijassa-1395	112	37	the	the	DET
ijassa-1395	112	38	controller	controller	NOUN
ijassa-1395	112	39	and	and	CCONJ
ijassa-1395	112	40	observer	observer	NOUN
ijassa-1395	112	41	matrices	matrix	NOUN
ijassa-1395	112	42	.	.	PUNCT
ijassa-1395	113	1	we	we	PRON
ijassa-1395	113	2	formulate	formulate	VERB
ijassa-1395	113	3	the	the	DET
ijassa-1395	113	4	following	follow	VERB
ijassa-1395	113	5	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-1395	113	6	to	to	PART
ijassa-1395	113	7	minimize	minimize	VERB
ijassa-1395	113	8	f(k	f(k	VERB
ijassa-1395	113	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	113	10	l	l	NOUN
ijassa-1395	113	11	,	,	PUNCT
ijassa-1395	113	12	α	α	NOUN
ijassa-1395	113	13	)	)	PUNCT
ijassa-1395	113	14	,	,	PUNCT
ijassa-1395	113	15	see	see	VERB
ijassa-1395	113	16	the	the	DET
ijassa-1395	113	17	details	detail	NOUN
ijassa-1395	113	18	in	in	ADP
ijassa-1395	113	19	[	[	X
ijassa-1395	113	20	10	10	NUM
ijassa-1395	113	21	]	]	PUNCT
ijassa-1395	113	22	.	.	PUNCT
ijassa-1395	114	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-1395	114	2	©	©	PROPN
ijassa-1395	114	3	2023	2023	NUM
ijassa-1395	114	4	assa	assa	NOUN
ijassa-1395	114	5	.	.	PUNCT
ijassa-1395	115	1	adv	adv	PROPN
ijassa-1395	115	2	syst	syst	PROPN
ijassa-1395	115	3	sci	sci	PROPN
ijassa-1395	115	4	appl	appl	PROPN
ijassa-1395	115	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	115	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	115	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	115	8	42	42	NUM
ijassa-1395	115	9	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	115	10	khlebnikov	khlebnikov	PROPN
ijassa-1395	115	11	algorithm	algorithm	PROPN
ijassa-1395	115	12	3	3	NUM
ijassa-1395	115	13	.	.	NOUN
ijassa-1395	115	14	1	1	NUM
ijassa-1395	115	15	.	.	X
ijassa-1395	115	16	set	set	VERB
ijassa-1395	115	17	the	the	DET
ijassa-1395	115	18	parameters	parameter	NOUN
ijassa-1395	115	19	ε	ε	VERB
ijassa-1395	115	20	>	>	X
ijassa-1395	115	21	0	0	PROPN
ijassa-1395	115	22	,	,	PUNCT
ijassa-1395	115	23	γk	γk	NOUN
ijassa-1395	115	24	,	,	PUNCT
ijassa-1395	115	25	γl	γl	PROPN
ijassa-1395	115	26	>	>	X
ijassa-1395	115	27	0	0	NUM
ijassa-1395	115	28	,	,	PUNCT
ijassa-1395	115	29	0	0	NUM
ijassa-1395	115	30	<	<	X
ijassa-1395	115	31	τk	τk	X
ijassa-1395	115	32	,	,	PUNCT
ijassa-1395	115	33	τl	τl	PUNCT
ijassa-1395	115	34	<	<	X
ijassa-1395	115	35	1	1	NUM
ijassa-1395	115	36	,	,	PUNCT
ijassa-1395	115	37	and	and	CCONJ
ijassa-1395	115	38	the	the	DET
ijassa-1395	115	39	initial	initial	ADJ
ijassa-1395	115	40	stabilizing	stabilizing	NOUN
ijassa-1395	115	41	approximation	approximation	NOUN
ijassa-1395	115	42	(	(	PUNCT
ijassa-1395	115	43	k0	k0	PROPN
ijassa-1395	115	44	,	,	PUNCT
ijassa-1395	115	45	l0	l0	PROPN
ijassa-1395	115	46	)	)	PUNCT
ijassa-1395	115	47	.	.	PUNCT
ijassa-1395	116	1	compute	compute	VERB
ijassa-1395	116	2	the	the	DET
ijassa-1395	116	3	value	value	NOUN
ijassa-1395	116	4	α0	α0	ADJ
ijassa-1395	116	5	=	=	SYM
ijassa-1395	116	6	σ(a0	σ(a0	X
ijassa-1395	116	7	+	+	ADJ
ijassa-1395	116	8	m1k0n1	m1k0n1	X
ijassa-1395	116	9	+	+	NOUN
ijassa-1395	116	10	m2l0n2	m2l0n2	NOUN
ijassa-1395	116	11	)	)	PUNCT
ijassa-1395	116	12	.	.	PUNCT
ijassa-1395	117	1	2	2	X
ijassa-1395	117	2	.	.	X
ijassa-1395	117	3	at	at	ADP
ijassa-1395	117	4	the	the	DET
ijassa-1395	117	5	jth	jth	PROPN
ijassa-1395	117	6	iteration	iteration	NOUN
ijassa-1395	117	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	117	8	the	the	DET
ijassa-1395	117	9	values	value	NOUN
ijassa-1395	117	10	kj	kj	INTJ
ijassa-1395	117	11	,	,	PUNCT
ijassa-1395	117	12	lj	lj	INTJ
ijassa-1395	117	13	,	,	PUNCT
ijassa-1395	117	14	and	and	CCONJ
ijassa-1395	117	15	αj	αj	NOUN
ijassa-1395	117	16	are	be	AUX
ijassa-1395	117	17	given	give	VERB
ijassa-1395	117	18	.	.	PUNCT
ijassa-1395	118	1	compute	compute	PROPN
ijassa-1395	118	2	aj	aj	PROPN
ijassa-1395	118	3	=	=	PROPN
ijassa-1395	118	4	a0	a0	PROPN
ijassa-1395	118	5	+	+	CCONJ
ijassa-1395	118	6	m1kjn1	m1kjn1	PROPN
ijassa-1395	119	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	119	2	m2ljn2	m2ljn2	ADV
ijassa-1395	119	3	and	and	CCONJ
ijassa-1395	119	4	find	find	VERB
ijassa-1395	119	5	the	the	DET
ijassa-1395	119	6	matrices	matrix	NOUN
ijassa-1395	119	7	p	p	NOUN
ijassa-1395	119	8	and	and	CCONJ
ijassa-1395	119	9	y	y	PROPN
ijassa-1395	119	10	as	as	ADP
ijassa-1395	119	11	the	the	DET
ijassa-1395	119	12	solutions	solution	NOUN
ijassa-1395	119	13	of	of	ADP
ijassa-1395	119	14	the	the	DET
ijassa-1395	119	15	lyapunov	lyapunov	ADJ
ijassa-1395	119	16	equations	equation	NOUN
ijassa-1395	119	17	(	(	PUNCT
ijassa-1395	119	18	aj	aj	PROPN
ijassa-1395	119	19	+	+	CCONJ
ijassa-1395	119	20	αj	αj	PROPN
ijassa-1395	119	21	2	2	NUM
ijassa-1395	119	22	i	i	NOUN
ijassa-1395	119	23	)	)	PUNCT
ijassa-1395	120	1	p	p	NOUN
ijassa-1395	121	1	+	+	X
ijassa-1395	121	2	p	p	X
ijassa-1395	121	3	(	(	PUNCT
ijassa-1395	121	4	aj	aj	PROPN
ijassa-1395	121	5	+	+	CCONJ
ijassa-1395	121	6	αj	αj	PROPN
ijassa-1395	121	7	2	2	NUM
ijassa-1395	121	8	i	i	NOUN
ijassa-1395	121	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	121	10	t	t	PROPN
ijassa-1395	121	11	+	+	CCONJ
ijassa-1395	121	12	1	1	NUM
ijassa-1395	121	13	αj	αj	NOUN
ijassa-1395	121	14	(	(	PUNCT
ijassa-1395	121	15	d	d	NOUN
ijassa-1395	121	16	d	d	PROPN
ijassa-1395	121	17	−	−	PROPN
ijassa-1395	121	18	ljd1	ljd1	NOUN
ijassa-1395	121	19	)	)	PUNCT
ijassa-1395	122	1	(	(	PUNCT
ijassa-1395	122	2	d	d	X
ijassa-1395	122	3	d	d	X
ijassa-1395	122	4	−	−	PROPN
ijassa-1395	122	5	ljd1	ljd1	NOUN
ijassa-1395	122	6	)	)	PUNCT
ijassa-1395	123	1	t	t	NOUN
ijassa-1395	123	2	=	=	SYM
ijassa-1395	123	3	0	0	PUNCT
ijassa-1395	124	1	and	and	CCONJ
ijassa-1395	124	2	(	(	PUNCT
ijassa-1395	124	3	aj	aj	PROPN
ijassa-1395	124	4	+	+	CCONJ
ijassa-1395	124	5	αj	αj	PROPN
ijassa-1395	124	6	2	2	NUM
ijassa-1395	124	7	i	i	NOUN
ijassa-1395	124	8	)	)	PUNCT
ijassa-1395	124	9	t	t	PROPN
ijassa-1395	124	10	y	y	PROPN
ijassa-1395	125	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	125	2	y	y	PROPN
ijassa-1395	125	3	(	(	PUNCT
ijassa-1395	125	4	aj	aj	PROPN
ijassa-1395	125	5	+	+	CCONJ
ijassa-1395	125	6	αj	αj	PROPN
ijassa-1395	125	7	2	2	NUM
ijassa-1395	125	8	i	i	NOUN
ijassa-1395	125	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	126	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	126	2	(	(	PUNCT
ijassa-1395	126	3	c2	c2	PROPN
ijassa-1395	126	4	0)t	0)t	PROPN
ijassa-1395	126	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	126	6	c2	c2	PROPN
ijassa-1395	126	7	0	0	NUM
ijassa-1395	126	8	)	)	PUNCT
ijassa-1395	126	9	=	=	SYM
ijassa-1395	126	10	0	0	NUM
ijassa-1395	126	11	respectively	respectively	ADV
ijassa-1395	126	12	.	.	PUNCT
ijassa-1395	127	1	3	3	X
ijassa-1395	127	2	.	.	X
ijassa-1395	127	3	compute	compute	VERB
ijassa-1395	127	4	the	the	DET
ijassa-1395	127	5	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	127	6	hk	hk	PROPN
ijassa-1395	127	7	j	j	PROPN
ijassa-1395	128	1	=	=	SYM
ijassa-1395	128	2	∇kf(kj	∇kf(kj	PROPN
ijassa-1395	128	3	,	,	PUNCT
ijassa-1395	128	4	lj	lj	PROPN
ijassa-1395	128	5	,	,	PUNCT
ijassa-1395	128	6	αj	αj	NOUN
ijassa-1395	128	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	128	8	from	from	ADP
ijassa-1395	128	9	the	the	DET
ijassa-1395	128	10	relation	relation	NOUN
ijassa-1395	128	11	1	1	NUM
ijassa-1395	128	12	2	2	NUM
ijassa-1395	128	13	∇kf(k	∇kf(k	VERB
ijassa-1395	128	14	,	,	PUNCT
ijassa-1395	128	15	l	l	NOUN
ijassa-1395	128	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	128	17	α	α	NOUN
ijassa-1395	128	18	)	)	PUNCT
ijassa-1395	128	19	=	=	SYM
ijassa-1395	128	20	mt	mt	PROPN
ijassa-1395	128	21	1	1	NUM
ijassa-1395	128	22	y	y	PROPN
ijassa-1395	128	23	pnt	pnt	PROPN
ijassa-1395	128	24	1	1	NUM
ijassa-1395	128	25	+	+	CCONJ
ijassa-1395	128	26	ρkk	ρkk	NOUN
ijassa-1395	128	27	.	.	PUNCT
ijassa-1395	129	1	if	if	SCONJ
ijassa-1395	129	2	∥hk	∥hk	NUM
ijassa-1395	129	3	j	j	PROPN
ijassa-1395	129	4	∥	∥	PUNCT
ijassa-1395	129	5	≤	≤	NUM
ijassa-1395	129	6	ε	ε	PROPN
ijassa-1395	129	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	129	8	then	then	ADV
ijassa-1395	129	9	kj	kj	PROPN
ijassa-1395	129	10	is	be	AUX
ijassa-1395	129	11	taken	take	VERB
ijassa-1395	129	12	as	as	ADP
ijassa-1395	129	13	an	an	DET
ijassa-1395	129	14	approximate	approximate	ADJ
ijassa-1395	129	15	solution	solution	NOUN
ijassa-1395	129	16	.	.	PUNCT
ijassa-1395	130	1	4	4	X
ijassa-1395	130	2	.	.	X
ijassa-1395	130	3	make	make	VERB
ijassa-1395	130	4	one	one	NUM
ijassa-1395	130	5	step	step	NOUN
ijassa-1395	130	6	of	of	ADP
ijassa-1395	130	7	the	the	DET
ijassa-1395	130	8	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	130	9	method	method	NOUN
ijassa-1395	130	10	for	for	ADP
ijassa-1395	130	11	k	k	NOUN
ijassa-1395	130	12	:	:	PUNCT
ijassa-1395	130	13	kj+1	kj+1	PROPN
ijassa-1395	130	14	=	=	SYM
ijassa-1395	130	15	kj	kj	PROPN
ijassa-1395	130	16	−	−	PROPN
ijassa-1395	130	17	γk	γk	PROPN
ijassa-1395	130	18	j	j	PROPN
ijassa-1395	130	19	hk	hk	PROPN
ijassa-1395	130	20	j	j	PROPN
ijassa-1395	130	21	.	.	PUNCT
ijassa-1395	131	1	the	the	DET
ijassa-1395	131	2	step	step	NOUN
ijassa-1395	131	3	length	length	NOUN
ijassa-1395	131	4	γk	γk	PROPN
ijassa-1395	131	5	j	j	PROPN
ijassa-1395	131	6	>	>	X
ijassa-1395	131	7	0	0	NUM
ijassa-1395	131	8	is	be	AUX
ijassa-1395	131	9	selected	select	VERB
ijassa-1395	131	10	by	by	ADP
ijassa-1395	131	11	splitting	split	VERB
ijassa-1395	131	12	γk	γk	PROPN
ijassa-1395	131	13	until	until	SCONJ
ijassa-1395	131	14	the	the	DET
ijassa-1395	131	15	following	follow	VERB
ijassa-1395	131	16	conditions	condition	NOUN
ijassa-1395	131	17	hold	hold	VERB
ijassa-1395	131	18	:	:	PUNCT
ijassa-1395	131	19	a.	a.	NOUN
ijassa-1395	131	20	kj+1	kj+1	PROPN
ijassa-1395	131	21	stabilizes	stabilize	VERB
ijassa-1395	131	22	the	the	DET
ijassa-1395	131	23	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	131	24	a0	a0	NOUN
ijassa-1395	131	25	+	+	PROPN
ijassa-1395	131	26	m1kn1	m1kn1	NOUN
ijassa-1395	131	27	+	+	ADJ
ijassa-1395	131	28	m2ljn2	m2ljn2	ADJ
ijassa-1395	131	29	;	;	PUNCT
ijassa-1395	131	30	b.	b.	PROPN
ijassa-1395	131	31	f(kj+1	f(kj+1	PROPN
ijassa-1395	131	32	)	)	PUNCT
ijassa-1395	131	33	≤	≤	NOUN
ijassa-1395	131	34	f(kj)−	f(kj)−	NOUN
ijassa-1395	131	35	τkγ	τkγ	PROPN
ijassa-1395	132	1	k	k	PROPN
ijassa-1395	132	2	j	j	PROPN
ijassa-1395	132	3	∥hk	∥hk	PROPN
ijassa-1395	132	4	j	j	PROPN
ijassa-1395	132	5	∥2	∥2	NOUN
ijassa-1395	132	6	.	.	PUNCT
ijassa-1395	133	1	5	5	X
ijassa-1395	133	2	.	.	X
ijassa-1395	133	3	having	have	VERB
ijassa-1395	133	4	kj+1	kj+1	PRON
ijassa-1395	133	5	,	,	PUNCT
ijassa-1395	133	6	compute	compute	VERB
ijassa-1395	133	7	the	the	DET
ijassa-1395	133	8	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	133	9	hl	hl	NOUN
ijassa-1395	133	10	j	j	PROPN
ijassa-1395	133	11	=	=	SYM
ijassa-1395	133	12	∇lf(kj+1	∇lf(kj+1	PROPN
ijassa-1395	133	13	,	,	PUNCT
ijassa-1395	133	14	lj	lj	PROPN
ijassa-1395	133	15	,	,	PUNCT
ijassa-1395	133	16	αj	αj	NOUN
ijassa-1395	133	17	)	)	PUNCT
ijassa-1395	133	18	from	from	ADP
ijassa-1395	133	19	the	the	DET
ijassa-1395	133	20	relation	relation	NOUN
ijassa-1395	133	21	1	1	NUM
ijassa-1395	133	22	2	2	NUM
ijassa-1395	133	23	∇lf(k	∇lf(k	VERB
ijassa-1395	133	24	,	,	PUNCT
ijassa-1395	133	25	l	l	NOUN
ijassa-1395	133	26	,	,	PUNCT
ijassa-1395	133	27	α	α	NOUN
ijassa-1395	133	28	)	)	PUNCT
ijassa-1395	133	29	=	=	SYM
ijassa-1395	133	30	mt	mt	PROPN
ijassa-1395	133	31	2	2	NUM
ijassa-1395	133	32	y	y	PROPN
ijassa-1395	133	33	pnt	pnt	PROPN
ijassa-1395	133	34	2	2	NUM
ijassa-1395	133	35	−	−	PROPN
ijassa-1395	133	36	1	1	NUM
ijassa-1395	133	37	α	α	NOUN
ijassa-1395	133	38	(	(	PUNCT
ijassa-1395	133	39	0	0	NUM
ijassa-1395	133	40	i)y	i)y	NOUN
ijassa-1395	133	41	(	(	PUNCT
ijassa-1395	133	42	d	d	NOUN
ijassa-1395	133	43	d	d	NOUN
ijassa-1395	133	44	−	−	PROPN
ijassa-1395	133	45	ld1	ld1	NOUN
ijassa-1395	133	46	)	)	PUNCT
ijassa-1395	133	47	dt	dt	X
ijassa-1395	134	1	1	1	NUM
ijassa-1395	134	2	+	+	SYM
ijassa-1395	134	3	ρll	ρll	NOUN
ijassa-1395	134	4	.	.	PUNCT
ijassa-1395	135	1	if	if	SCONJ
ijassa-1395	135	2	∥hl	∥hl	NUM
ijassa-1395	135	3	j	j	PROPN
ijassa-1395	135	4	∥	∥	PUNCT
ijassa-1395	135	5	≤	≤	NUM
ijassa-1395	135	6	ε	ε	PROPN
ijassa-1395	135	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	135	8	then	then	ADV
ijassa-1395	135	9	lj	lj	PROPN
ijassa-1395	135	10	is	be	AUX
ijassa-1395	135	11	taken	take	VERB
ijassa-1395	135	12	as	as	ADP
ijassa-1395	135	13	an	an	DET
ijassa-1395	135	14	approximate	approximate	ADJ
ijassa-1395	135	15	solution	solution	NOUN
ijassa-1395	135	16	.	.	PUNCT
ijassa-1395	136	1	6	6	X
ijassa-1395	136	2	.	.	X
ijassa-1395	136	3	make	make	VERB
ijassa-1395	136	4	one	one	NUM
ijassa-1395	136	5	step	step	NOUN
ijassa-1395	136	6	of	of	ADP
ijassa-1395	136	7	the	the	DET
ijassa-1395	136	8	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	136	9	method	method	NOUN
ijassa-1395	136	10	for	for	ADP
ijassa-1395	136	11	l	l	NOUN
ijassa-1395	136	12	:	:	PUNCT
ijassa-1395	136	13	lj+1	lj+1	PROPN
ijassa-1395	136	14	=	=	PUNCT
ijassa-1395	136	15	lj	lj	ADJ
ijassa-1395	136	16	−	−	PROPN
ijassa-1395	137	1	γl	γl	PROPN
ijassa-1395	138	1	j	j	PROPN
ijassa-1395	138	2	h	h	PROPN
ijassa-1395	138	3	l	l	PROPN
ijassa-1395	138	4	j	j	PROPN
ijassa-1395	138	5	,	,	PUNCT
ijassa-1395	138	6	the	the	DET
ijassa-1395	138	7	step	step	NOUN
ijassa-1395	138	8	lengths	length	NOUN
ijassa-1395	138	9	γl	γl	PRON
ijassa-1395	138	10	j	j	PROPN
ijassa-1395	138	11	>	>	X
ijassa-1395	138	12	0	0	NUM
ijassa-1395	138	13	is	be	AUX
ijassa-1395	138	14	selected	select	VERB
ijassa-1395	138	15	by	by	ADP
ijassa-1395	138	16	splitting	split	VERB
ijassa-1395	138	17	γl	γl	PROPN
ijassa-1395	138	18	until	until	SCONJ
ijassa-1395	138	19	the	the	DET
ijassa-1395	138	20	following	follow	VERB
ijassa-1395	138	21	conditions	condition	NOUN
ijassa-1395	138	22	hold	hold	VERB
ijassa-1395	138	23	:	:	PUNCT
ijassa-1395	138	24	a.	a.	NOUN
ijassa-1395	138	25	lj+1	lj+1	PROPN
ijassa-1395	138	26	stabilizes	stabilize	VERB
ijassa-1395	138	27	the	the	DET
ijassa-1395	138	28	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	138	29	a0	a0	NOUN
ijassa-1395	138	30	+	+	PROPN
ijassa-1395	138	31	m1kj+1n1	m1kj+1n1	PROPN
ijassa-1395	138	32	+	+	ADV
ijassa-1395	138	33	m2ln2	m2ln2	ADJ
ijassa-1395	138	34	;	;	PUNCT
ijassa-1395	138	35	b.	b.	PROPN
ijassa-1395	138	36	f(lj+1	f(lj+1	PROPN
ijassa-1395	138	37	)	)	PUNCT
ijassa-1395	138	38	≤	≤	NUM
ijassa-1395	138	39	f(lj)−	f(lj)−	NOUN
ijassa-1395	138	40	τlγ	τlγ	PROPN
ijassa-1395	138	41	l	l	PROPN
ijassa-1395	138	42	j	j	PROPN
ijassa-1395	138	43	∥hl	∥hl	PROPN
ijassa-1395	138	44	j	j	PROPN
ijassa-1395	138	45	∥2	∥2	NOUN
ijassa-1395	138	46	.	.	PUNCT
ijassa-1395	139	1	7	7	X
ijassa-1395	139	2	.	.	X
ijassa-1395	139	3	for	for	ADP
ijassa-1395	139	4	the	the	DET
ijassa-1395	139	5	resulting	result	VERB
ijassa-1395	139	6	kj+1	kj+1	NOUN
ijassa-1395	139	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	139	8	lj+1	lj+1	X
ijassa-1395	139	9	compute	compute	VERB
ijassa-1395	139	10	aj+1	aj+1	NUM
ijassa-1395	139	11	=	=	SYM
ijassa-1395	139	12	a0	a0	PROPN
ijassa-1395	139	13	+	+	PROPN
ijassa-1395	139	14	m1kj+1n1	m1kj+1n1	PROPN
ijassa-1395	139	15	+	+	NOUN
ijassa-1395	139	16	m2lj+1n2	m2lj+1n2	PROPN
ijassa-1395	139	17	and	and	CCONJ
ijassa-1395	139	18	the	the	DET
ijassa-1395	139	19	matrices	matrix	NOUN
ijassa-1395	139	20	p	p	NOUN
ijassa-1395	139	21	,	,	PUNCT
ijassa-1395	139	22	y	y	PROPN
ijassa-1395	139	23	and	and	CCONJ
ijassa-1395	139	24	x	x	X
ijassa-1395	139	25	as	as	ADP
ijassa-1395	139	26	the	the	DET
ijassa-1395	139	27	solutions	solution	NOUN
ijassa-1395	139	28	of	of	ADP
ijassa-1395	139	29	the	the	DET
ijassa-1395	139	30	lyapunov	lyapunov	ADJ
ijassa-1395	139	31	equations	equation	NOUN
ijassa-1395	139	32	(	(	PUNCT
ijassa-1395	139	33	aj+1	aj+1	X
ijassa-1395	140	1	+	+	NUM
ijassa-1395	140	2	αj	αj	PART
ijassa-1395	140	3	2	2	NUM
ijassa-1395	140	4	i	i	NOUN
ijassa-1395	140	5	)	)	PUNCT
ijassa-1395	141	1	p	p	NOUN
ijassa-1395	142	1	+	+	X
ijassa-1395	142	2	p	p	X
ijassa-1395	142	3	(	(	PUNCT
ijassa-1395	142	4	aj+1	aj+1	X
ijassa-1395	142	5	+	+	NUM
ijassa-1395	142	6	αj	αj	PART
ijassa-1395	142	7	2	2	NUM
ijassa-1395	142	8	i	i	NOUN
ijassa-1395	142	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	142	10	t	t	PROPN
ijassa-1395	143	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	143	2	1	1	NUM
ijassa-1395	143	3	αj	αj	NOUN
ijassa-1395	143	4	(	(	PUNCT
ijassa-1395	143	5	d	d	PROPN
ijassa-1395	143	6	d	d	PROPN
ijassa-1395	143	7	−	−	PROPN
ijassa-1395	143	8	lj+1d1	lj+1d1	PROPN
ijassa-1395	143	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	143	10	(	(	PUNCT
ijassa-1395	143	11	d	d	X
ijassa-1395	143	12	d	d	X
ijassa-1395	143	13	−	−	PROPN
ijassa-1395	143	14	lj+1d1	lj+1d1	PROPN
ijassa-1395	143	15	)	)	PUNCT
ijassa-1395	143	16	t	t	NOUN
ijassa-1395	143	17	=	=	SYM
ijassa-1395	143	18	0	0	NUM
ijassa-1395	143	19	,	,	PUNCT
ijassa-1395	143	20	copyright	copyright	NOUN
ijassa-1395	143	21	©	©	PROPN
ijassa-1395	143	22	2023	2023	NUM
ijassa-1395	143	23	assa	assa	NOUN
ijassa-1395	143	24	.	.	PUNCT
ijassa-1395	144	1	adv	adv	PROPN
ijassa-1395	144	2	syst	syst	PROPN
ijassa-1395	144	3	sci	sci	PROPN
ijassa-1395	144	4	appl	appl	PROPN
ijassa-1395	144	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	144	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	144	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	144	8	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	144	9	design	design	NOUN
ijassa-1395	144	10	in	in	ADP
ijassa-1395	144	11	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	144	12	control	control	NOUN
ijassa-1395	144	13	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	144	14	as	as	ADP
ijassa-1395	144	15	an	an	DET
ijassa-1395	144	16	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	144	17	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	144	18	43	43	NUM
ijassa-1395	144	19	(	(	PUNCT
ijassa-1395	144	20	aj+1	aj+1	X
ijassa-1395	144	21	+	+	NUM
ijassa-1395	144	22	αj	αj	PART
ijassa-1395	144	23	2	2	NUM
ijassa-1395	144	24	i	i	NOUN
ijassa-1395	144	25	)	)	PUNCT
ijassa-1395	144	26	t	t	PROPN
ijassa-1395	145	1	y	y	PROPN
ijassa-1395	145	2	+	+	CCONJ
ijassa-1395	145	3	y	y	PROPN
ijassa-1395	145	4	(	(	PUNCT
ijassa-1395	145	5	aj+1	aj+1	X
ijassa-1395	145	6	+	+	NUM
ijassa-1395	145	7	αj	αj	PART
ijassa-1395	145	8	2	2	NUM
ijassa-1395	145	9	i	i	NOUN
ijassa-1395	145	10	)	)	PUNCT
ijassa-1395	146	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	146	2	(	(	PUNCT
ijassa-1395	146	3	c2	c2	PROPN
ijassa-1395	146	4	0)t	0)t	PROPN
ijassa-1395	146	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	146	6	c2	c2	PROPN
ijassa-1395	146	7	0	0	NUM
ijassa-1395	146	8	)	)	PUNCT
ijassa-1395	146	9	=	=	SYM
ijassa-1395	146	10	0	0	NUM
ijassa-1395	146	11	,	,	PUNCT
ijassa-1395	146	12	and	and	CCONJ
ijassa-1395	146	13	(	(	PUNCT
ijassa-1395	146	14	aj+1	aj+1	X
ijassa-1395	146	15	+	+	NUM
ijassa-1395	146	16	αj	αj	PART
ijassa-1395	146	17	2	2	NUM
ijassa-1395	146	18	i	i	NOUN
ijassa-1395	146	19	)	)	PUNCT
ijassa-1395	146	20	x	x	PUNCT
ijassa-1395	147	1	+	+	ADJ
ijassa-1395	147	2	x	x	X
ijassa-1395	147	3	(	(	PUNCT
ijassa-1395	147	4	aj+1	aj+1	X
ijassa-1395	147	5	+	+	NUM
ijassa-1395	147	6	αj	αj	PART
ijassa-1395	147	7	2	2	NUM
ijassa-1395	147	8	i	i	NOUN
ijassa-1395	147	9	)	)	PUNCT
ijassa-1395	147	10	t	t	PROPN
ijassa-1395	148	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	148	2	p	p	NOUN
ijassa-1395	148	3	−	−	PROPN
ijassa-1395	148	4	1	1	NUM
ijassa-1395	148	5	α2	α2	PROPN
ijassa-1395	148	6	j	j	PROPN
ijassa-1395	148	7	(	(	PUNCT
ijassa-1395	148	8	d	d	PROPN
ijassa-1395	148	9	d	d	PROPN
ijassa-1395	148	10	−	−	PROPN
ijassa-1395	148	11	lj+1d1	lj+1d1	PROPN
ijassa-1395	148	12	)	)	PUNCT
ijassa-1395	149	1	(	(	PUNCT
ijassa-1395	149	2	d	d	X
ijassa-1395	149	3	d	d	X
ijassa-1395	149	4	−	−	PROPN
ijassa-1395	149	5	lj+1d1	lj+1d1	PROPN
ijassa-1395	149	6	)	)	PUNCT
ijassa-1395	149	7	t	t	NOUN
ijassa-1395	149	8	=	=	PUNCT
ijassa-1395	149	9	0	0	NUM
ijassa-1395	149	10	respectively	respectively	ADV
ijassa-1395	149	11	.	.	PUNCT
ijassa-1395	150	1	8	8	X
ijassa-1395	150	2	.	.	X
ijassa-1395	150	3	solve	solve	VERB
ijassa-1395	150	4	the	the	DET
ijassa-1395	150	5	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	150	6	of	of	ADP
ijassa-1395	150	7	minimizing	minimize	VERB
ijassa-1395	150	8	f(kj+1	f(kj+1	NOUN
ijassa-1395	150	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	150	10	lj+1	lj+1	X
ijassa-1395	150	11	,	,	PUNCT
ijassa-1395	150	12	α	α	NOUN
ijassa-1395	150	13	)	)	PUNCT
ijassa-1395	150	14	with	with	ADP
ijassa-1395	150	15	respect	respect	NOUN
ijassa-1395	150	16	to	to	ADP
ijassa-1395	150	17	α	α	NOUN
ijassa-1395	150	18	via	via	ADP
ijassa-1395	150	19	the	the	DET
ijassa-1395	150	20	newton	newton	PROPN
ijassa-1395	150	21	method	method	NOUN
ijassa-1395	150	22	:	:	PUNCT
ijassa-1395	150	23	αj+1	αj+1	NUM
ijassa-1395	150	24	=	=	SYM
ijassa-1395	150	25	αj	αj	X
ijassa-1395	150	26	−	−	PROPN
ijassa-1395	150	27	∇αf(kj+1	∇αf(kj+1	PROPN
ijassa-1395	150	28	,	,	PUNCT
ijassa-1395	150	29	lj+1	lj+1	PROPN
ijassa-1395	150	30	,	,	PUNCT
ijassa-1395	150	31	αj	αj	NOUN
ijassa-1395	150	32	)	)	PUNCT
ijassa-1395	150	33	∇2	∇2	PROPN
ijassa-1395	150	34	ααf(kj+1	ααf(kj+1	NOUN
ijassa-1395	150	35	,	,	PUNCT
ijassa-1395	150	36	lj+1	lj+1	PROPN
ijassa-1395	150	37	,	,	PUNCT
ijassa-1395	150	38	αj	αj	NOUN
ijassa-1395	150	39	)	)	PUNCT
ijassa-1395	150	40	,	,	PUNCT
ijassa-1395	150	41	where	where	SCONJ
ijassa-1395	150	42	∇αf(k	∇αf(k	PROPN
ijassa-1395	150	43	,	,	PUNCT
ijassa-1395	150	44	l	l	PROPN
ijassa-1395	150	45	,	,	PUNCT
ijassa-1395	150	46	α	α	NOUN
ijassa-1395	150	47	)	)	PUNCT
ijassa-1395	150	48	=	=	VERB
ijassa-1395	150	49	try	try	VERB
ijassa-1395	150	50	[	[	PUNCT
ijassa-1395	150	51	p	p	NOUN
ijassa-1395	150	52	−	−	PROPN
ijassa-1395	150	53	1	1	NUM
ijassa-1395	150	54	α2	α2	NOUN
ijassa-1395	150	55	(	(	PUNCT
ijassa-1395	150	56	d	d	NOUN
ijassa-1395	150	57	d	d	X
ijassa-1395	150	58	−	−	PROPN
ijassa-1395	150	59	ld1	ld1	NOUN
ijassa-1395	150	60	)	)	PUNCT
ijassa-1395	150	61	(	(	PUNCT
ijassa-1395	151	1	d	d	X
ijassa-1395	151	2	d	d	X
ijassa-1395	151	3	−	−	PROPN
ijassa-1395	151	4	ld1	ld1	NOUN
ijassa-1395	151	5	)	)	PUNCT
ijassa-1395	151	6	t	t	X
ijassa-1395	151	7	]	]	PUNCT
ijassa-1395	151	8	,	,	PUNCT
ijassa-1395	151	9	∇2	∇2	PROPN
ijassa-1395	151	10	ααf(k	ααf(k	PROPN
ijassa-1395	151	11	,	,	PUNCT
ijassa-1395	151	12	l	l	NOUN
ijassa-1395	151	13	,	,	PUNCT
ijassa-1395	151	14	α	α	NOUN
ijassa-1395	151	15	)	)	PUNCT
ijassa-1395	151	16	=	=	SYM
ijassa-1395	151	17	2	2	NUM
ijassa-1395	151	18	try	try	VERB
ijassa-1395	151	19	[	[	PUNCT
ijassa-1395	151	20	x	x	SYM
ijassa-1395	151	21	+	+	SYM
ijassa-1395	151	22	1	1	NUM
ijassa-1395	151	23	α3	α3	NOUN
ijassa-1395	151	24	(	(	PUNCT
ijassa-1395	151	25	d	d	NOUN
ijassa-1395	151	26	d	d	X
ijassa-1395	151	27	−	−	PROPN
ijassa-1395	151	28	ld1	ld1	NOUN
ijassa-1395	151	29	)	)	PUNCT
ijassa-1395	151	30	(	(	PUNCT
ijassa-1395	151	31	d	d	X
ijassa-1395	151	32	d	d	X
ijassa-1395	151	33	−	−	PROPN
ijassa-1395	151	34	ld1	ld1	NOUN
ijassa-1395	151	35	)	)	PUNCT
ijassa-1395	151	36	t	t	NOUN
ijassa-1395	151	37	]	]	PUNCT
ijassa-1395	151	38	,	,	PUNCT
ijassa-1395	151	39	and	and	CCONJ
ijassa-1395	151	40	get	get	VERB
ijassa-1395	151	41	αj+1	αj+1	PROPN
ijassa-1395	151	42	.	.	PUNCT
ijassa-1395	151	43	go	go	VERB
ijassa-1395	151	44	to	to	PART
ijassa-1395	151	45	step	step	VERB
ijassa-1395	151	46	2	2	NUM
ijassa-1395	151	47	.	.	NOUN
ijassa-1395	151	48	5	5	NUM
ijassa-1395	151	49	.	.	PUNCT
ijassa-1395	152	1	examples	example	NOUN
ijassa-1395	152	2	example	example	NOUN
ijassa-1395	152	3	1	1	X
ijassa-1395	152	4	.	.	X
ijassa-1395	153	1	consider	consider	VERB
ijassa-1395	153	2	a	a	DET
ijassa-1395	153	3	double	double	ADJ
ijassa-1395	153	4	mathematical	mathematical	ADJ
ijassa-1395	153	5	pendulum	pendulum	NOUN
ijassa-1395	153	6	consisting	consist	VERB
ijassa-1395	153	7	of	of	ADP
ijassa-1395	153	8	two	two	NUM
ijassa-1395	153	9	weightless	weightless	ADJ
ijassa-1395	153	10	rods	rod	NOUN
ijassa-1395	153	11	of	of	ADP
ijassa-1395	153	12	length	length	NOUN
ijassa-1395	153	13	l1	l1	PROPN
ijassa-1395	153	14	and	and	CCONJ
ijassa-1395	153	15	l2	l2	NOUN
ijassa-1395	153	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	153	17	at	at	ADP
ijassa-1395	153	18	the	the	DET
ijassa-1395	153	19	ends	end	NOUN
ijassa-1395	153	20	of	of	ADP
ijassa-1395	153	21	which	which	PRON
ijassa-1395	153	22	weights	weight	NOUN
ijassa-1395	153	23	of	of	ADP
ijassa-1395	153	24	masses	masse	NOUN
ijassa-1395	153	25	m1	m1	PROPN
ijassa-1395	153	26	and	and	CCONJ
ijassa-1395	153	27	m2	m2	PROPN
ijassa-1395	153	28	are	be	AUX
ijassa-1395	153	29	fixed	fix	VERB
ijassa-1395	153	30	.	.	PUNCT
ijassa-1395	154	1	the	the	DET
ijassa-1395	154	2	system	system	NOUN
ijassa-1395	154	3	moves	move	VERB
ijassa-1395	154	4	in	in	ADP
ijassa-1395	154	5	a	a	DET
ijassa-1395	154	6	viscous	viscous	ADJ
ijassa-1395	154	7	medium	medium	NOUN
ijassa-1395	154	8	with	with	ADP
ijassa-1395	154	9	a	a	DET
ijassa-1395	154	10	drag	drag	NOUN
ijassa-1395	154	11	coefficient	coefficient	NOUN
ijassa-1395	154	12	γ	γ	NOUN
ijassa-1395	154	13	,	,	PUNCT
ijassa-1395	154	14	in	in	ADP
ijassa-1395	154	15	a	a	DET
ijassa-1395	154	16	vertical	vertical	ADJ
ijassa-1395	154	17	plane	plane	NOUN
ijassa-1395	154	18	xy	xy	PROPN
ijassa-1395	154	19	,	,	PUNCT
ijassa-1395	154	20	and	and	CCONJ
ijassa-1395	154	21	the	the	DET
ijassa-1395	154	22	position	position	NOUN
ijassa-1395	154	23	of	of	ADP
ijassa-1395	154	24	the	the	DET
ijassa-1395	154	25	pendulum	pendulum	NOUN
ijassa-1395	154	26	is	be	AUX
ijassa-1395	154	27	determined	determine	VERB
ijassa-1395	154	28	by	by	ADP
ijassa-1395	154	29	the	the	DET
ijassa-1395	154	30	angles	angle	NOUN
ijassa-1395	154	31	φ1	φ1	NOUN
ijassa-1395	154	32	and	and	CCONJ
ijassa-1395	154	33	φ2	φ2	PROPN
ijassa-1395	154	34	of	of	ADP
ijassa-1395	154	35	the	the	DET
ijassa-1395	154	36	deviation	deviation	NOUN
ijassa-1395	154	37	of	of	ADP
ijassa-1395	154	38	the	the	DET
ijassa-1395	154	39	rods	rod	NOUN
ijassa-1395	154	40	from	from	ADP
ijassa-1395	154	41	the	the	DET
ijassa-1395	154	42	vertical	vertical	NOUN
ijassa-1395	154	43	,	,	PUNCT
ijassa-1395	154	44	see	see	VERB
ijassa-1395	154	45	fig	fig	NOUN
ijassa-1395	154	46	.	.	PUNCT
ijassa-1395	155	1	5.3	5.3	NUM
ijassa-1395	155	2	.	.	PUNCT
ijassa-1395	156	1	@	@	ADP
ijassa-1395	156	2	@@•a	@@•a	PROPN
ijassa-1395	156	3	a	a	DET
ijassa-1395	156	4	aa•	aa•	PROPN
ijassa-1395	156	5	�	�	PROPN
ijassa-1395	156	6	u	u	PROPN
ijassa-1395	156	7	�	�	PROPN
ijassa-1395	156	8	w	w	PROPN
ijassa-1395	156	9	m1	m1	PROPN
ijassa-1395	156	10	ϕ1	ϕ1	NOUN
ijassa-1395	156	11	m2	m2	PROPN
ijassa-1395	156	12	ϕ2	ϕ2	ADV
ijassa-1395	156	13	-x	-x	PUNCT
ijassa-1395	156	14	?	?	PUNCT
ijassa-1395	156	15	y	y	PROPN
ijassa-1395	156	16	l1	l1	PROPN
ijassa-1395	156	17	l2	l2	PROPN
ijassa-1395	156	18	fig	fig	PROPN
ijassa-1395	156	19	.	.	PUNCT
ijassa-1395	157	1	5.3	5.3	NUM
ijassa-1395	157	2	the	the	DET
ijassa-1395	157	3	lower	low	ADJ
ijassa-1395	157	4	body	body	NOUN
ijassa-1395	157	5	is	be	AUX
ijassa-1395	157	6	affected	affect	VERB
ijassa-1395	157	7	by	by	ADP
ijassa-1395	157	8	a	a	DET
ijassa-1395	157	9	bounded	bounded	ADJ
ijassa-1395	157	10	external	external	ADJ
ijassa-1395	157	11	disturbance	disturbance	NOUN
ijassa-1395	157	12	|w|	|w|	VERB
ijassa-1395	157	13	≤	≤	NOUN
ijassa-1395	157	14	1	1	NUM
ijassa-1395	157	15	,	,	PUNCT
ijassa-1395	157	16	to	to	PART
ijassa-1395	157	17	compensate	compensate	VERB
ijassa-1395	157	18	for	for	ADP
ijassa-1395	157	19	which	which	PRON
ijassa-1395	157	20	the	the	DET
ijassa-1395	157	21	control	control	NOUN
ijassa-1395	157	22	action	action	NOUN
ijassa-1395	157	23	u	u	NOUN
ijassa-1395	157	24	is	be	AUX
ijassa-1395	157	25	applied	apply	VERB
ijassa-1395	157	26	to	to	ADP
ijassa-1395	157	27	the	the	DET
ijassa-1395	157	28	upper	upper	ADJ
ijassa-1395	157	29	body	body	NOUN
ijassa-1395	157	30	.	.	PUNCT
ijassa-1395	158	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-1395	158	2	©	©	PROPN
ijassa-1395	158	3	2023	2023	NUM
ijassa-1395	158	4	assa	assa	NOUN
ijassa-1395	158	5	.	.	PUNCT
ijassa-1395	159	1	adv	adv	PROPN
ijassa-1395	159	2	syst	syst	PROPN
ijassa-1395	159	3	sci	sci	PROPN
ijassa-1395	159	4	appl	appl	PROPN
ijassa-1395	159	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	159	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	159	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	159	8	44	44	NUM
ijassa-1395	159	9	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	159	10	khlebnikov	khlebnikov	PROPN
ijassa-1395	159	11	introducing	introduce	VERB
ijassa-1395	159	12	auxiliary	auxiliary	ADJ
ijassa-1395	159	13	variables	variable	NOUN
ijassa-1395	159	14	φ3	φ3	NOUN
ijassa-1395	159	15	=	=	SYM
ijassa-1395	159	16	φ̇1	φ̇1	PROPN
ijassa-1395	159	17	,	,	PUNCT
ijassa-1395	159	18	φ4	φ4	PROPN
ijassa-1395	159	19	=	=	SYM
ijassa-1395	159	20	φ̇2	φ̇2	PROPN
ijassa-1395	159	21	,	,	PUNCT
ijassa-1395	159	22	we	we	PRON
ijassa-1395	159	23	arrive	arrive	VERB
ijassa-1395	159	24	at	at	ADP
ijassa-1395	159	25	a	a	DET
ijassa-1395	159	26	linearized	linearize	VERB
ijassa-1395	159	27	system	system	NOUN
ijassa-1395	159	28	φ̇1	φ̇1	PROPN
ijassa-1395	159	29	=	=	SYM
ijassa-1395	159	30	φ3	φ3	NOUN
ijassa-1395	159	31	,	,	PUNCT
ijassa-1395	159	32	φ̇2	φ̇2	PROPN
ijassa-1395	159	33	=	=	SYM
ijassa-1395	159	34	φ4	φ4	NOUN
ijassa-1395	159	35	,	,	PUNCT
ijassa-1395	159	36	φ̇3	φ̇3	PROPN
ijassa-1395	159	37	=	=	SYM
ijassa-1395	159	38	−	−	PROPN
ijassa-1395	159	39	(	(	PUNCT
ijassa-1395	159	40	1	1	NUM
ijassa-1395	159	41	+	+	NUM
ijassa-1395	159	42	m2	m2	PROPN
ijassa-1395	159	43	m1	m1	PROPN
ijassa-1395	159	44	)	)	PUNCT
ijassa-1395	159	45	g	g	PROPN
ijassa-1395	159	46	l1	l1	PROPN
ijassa-1395	159	47	φ1	φ1	PROPN
ijassa-1395	159	48	+	+	CCONJ
ijassa-1395	159	49	m2	m2	PROPN
ijassa-1395	159	50	m1	m1	PROPN
ijassa-1395	159	51	g	g	PROPN
ijassa-1395	159	52	l1	l1	PROPN
ijassa-1395	159	53	φ2	φ2	PROPN
ijassa-1395	159	54	−	−	PROPN
ijassa-1395	159	55	γ	γ	PROPN
ijassa-1395	159	56	m1	m1	PROPN
ijassa-1395	159	57	φ3	φ3	NOUN
ijassa-1395	159	58	+	+	CCONJ
ijassa-1395	159	59	1	1	NUM
ijassa-1395	159	60	m1	m1	PROPN
ijassa-1395	159	61	u	u	NOUN
ijassa-1395	159	62	,	,	PUNCT
ijassa-1395	159	63	φ̇4	φ̇4	PROPN
ijassa-1395	159	64	=	=	SYM
ijassa-1395	159	65	(	(	PUNCT
ijassa-1395	159	66	1	1	NUM
ijassa-1395	159	67	+	+	NUM
ijassa-1395	159	68	m2	m2	PROPN
ijassa-1395	159	69	m1	m1	PROPN
ijassa-1395	159	70	)	)	PUNCT
ijassa-1395	159	71	g	g	ADP
ijassa-1395	159	72	l2	l2	NOUN
ijassa-1395	159	73	φ1	φ1	NOUN
ijassa-1395	159	74	−	−	PROPN
ijassa-1395	160	1	(	(	PUNCT
ijassa-1395	160	2	1	1	NUM
ijassa-1395	160	3	+	+	NUM
ijassa-1395	160	4	m2	m2	PROPN
ijassa-1395	160	5	m1	m1	PROPN
ijassa-1395	160	6	)	)	PUNCT
ijassa-1395	160	7	g	g	PROPN
ijassa-1395	160	8	l2	l2	NOUN
ijassa-1395	160	9	φ2	φ2	NOUN
ijassa-1395	160	10	−	−	PROPN
ijassa-1395	160	11	γ	γ	PROPN
ijassa-1395	160	12	m2	m2	PROPN
ijassa-1395	160	13	φ4	φ4	PROPN
ijassa-1395	160	14	+	+	CCONJ
ijassa-1395	160	15	1	1	NUM
ijassa-1395	160	16	m2	m2	PROPN
ijassa-1395	160	17	w.	w.	PROPN
ijassa-1395	160	18	at	at	ADP
ijassa-1395	160	19	m1	m1	PROPN
ijassa-1395	160	20	=	=	PROPN
ijassa-1395	160	21	m2	m2	PROPN
ijassa-1395	160	22	=	=	SYM
ijassa-1395	160	23	1	1	NUM
ijassa-1395	160	24	,	,	PUNCT
ijassa-1395	160	25	l1	l1	PROPN
ijassa-1395	160	26	=	=	PUNCT
ijassa-1395	160	27	l2	l2	PROPN
ijassa-1395	160	28	=	=	SYM
ijassa-1395	160	29	g	g	NOUN
ijassa-1395	160	30	,	,	PUNCT
ijassa-1395	160	31	γ	γ	X
ijassa-1395	160	32	=	=	SYM
ijassa-1395	160	33	0.15	0.15	NUM
ijassa-1395	160	34	,	,	PUNCT
ijassa-1395	160	35	the	the	DET
ijassa-1395	160	36	matrices	matrix	NOUN
ijassa-1395	160	37	of	of	ADP
ijassa-1395	160	38	system	system	NOUN
ijassa-1395	160	39	(	(	PUNCT
ijassa-1395	160	40	3.1	3.1	NUM
ijassa-1395	160	41	)	)	PUNCT
ijassa-1395	160	42	have	have	VERB
ijassa-1395	160	43	the	the	DET
ijassa-1395	160	44	form	form	NOUN
ijassa-1395	160	45	a	a	DET
ijassa-1395	160	46	=	=	X
ijassa-1395	160	47			X
ijassa-1395	160	48	0	0	NUM
ijassa-1395	160	49	0	0	NUM
ijassa-1395	160	50	1	1	NUM
ijassa-1395	160	51	0	0	NUM
ijassa-1395	160	52	0	0	NUM
ijassa-1395	160	53	0	0	NUM
ijassa-1395	160	54	0	0	NUM
ijassa-1395	160	55	1	1	NUM
ijassa-1395	160	56	−2	−2	NOUN
ijassa-1395	160	57	1	1	NUM
ijassa-1395	160	58	−0.15	−0.15	NOUN
ijassa-1395	160	59	0	0	NUM
ijassa-1395	160	60	2	2	NUM
ijassa-1395	160	61	−2	−2	NOUN
ijassa-1395	160	62	0	0	NUM
ijassa-1395	160	63	−0.15	−0.15	PROPN
ijassa-1395	160	64			PROPN
ijassa-1395	160	65	,	,	PUNCT
ijassa-1395	160	66	b	b	X
ijassa-1395	160	67	=	=	SYM
ijassa-1395	160	68	0	0	PROPN
ijassa-1395	160	69	0	0	NUM
ijassa-1395	160	70	1	1	NUM
ijassa-1395	160	71	0	0	NUM
ijassa-1395	160	72			NOUN
ijassa-1395	160	73	,	,	PUNCT
ijassa-1395	160	74	d	d	X
ijassa-1395	160	75	=	=	SYM
ijassa-1395	160	76	0	0	PROPN
ijassa-1395	160	77	0	0	NUM
ijassa-1395	160	78	0	0	NUM
ijassa-1395	160	79	1	1	NUM
ijassa-1395	160	80			PROPN
ijassa-1395	160	81	.	.	PUNCT
ijassa-1395	161	1	as	as	ADP
ijassa-1395	161	2	the	the	DET
ijassa-1395	161	3	observed	observed	ADJ
ijassa-1395	161	4	output	output	NOUN
ijassa-1395	161	5	,	,	PUNCT
ijassa-1395	161	6	we	we	PRON
ijassa-1395	161	7	choose	choose	VERB
ijassa-1395	161	8	y	y	NOUN
ijassa-1395	161	9	=	=	PUNCT
ijassa-1395	161	10	(	(	PUNCT
ijassa-1395	161	11	φ1	φ1	PROPN
ijassa-1395	161	12	φ2	φ2	PROPN
ijassa-1395	161	13	)	)	PUNCT
ijassa-1395	161	14	and	and	CCONJ
ijassa-1395	161	15	as	as	ADP
ijassa-1395	161	16	a	a	DET
ijassa-1395	161	17	regulated	regulated	ADJ
ijassa-1395	161	18	output	output	NOUN
ijassa-1395	161	19	we	we	PRON
ijassa-1395	161	20	take	take	VERB
ijassa-1395	161	21	the	the	DET
ijassa-1395	161	22	vector	vector	NOUN
ijassa-1395	161	23	z	z	NOUN
ijassa-1395	161	24	=	=	PUNCT
ijassa-1395	161	25	(	(	PUNCT
ijassa-1395	161	26	φ̇1	φ̇1	PROPN
ijassa-1395	161	27	φ̇2	φ̇2	PROPN
ijassa-1395	161	28	)	)	PUNCT
ijassa-1395	161	29	,	,	PUNCT
ijassa-1395	161	30	that	that	PRON
ijassa-1395	161	31	is	be	AUX
ijassa-1395	161	32	c1	c1	PROPN
ijassa-1395	161	33	=	=	PUNCT
ijassa-1395	162	1	(	(	PUNCT
ijassa-1395	162	2	1	1	NUM
ijassa-1395	162	3	0	0	NUM
ijassa-1395	162	4	0	0	NUM
ijassa-1395	162	5	0	0	NUM
ijassa-1395	162	6	0	0	NUM
ijassa-1395	162	7	1	1	NUM
ijassa-1395	162	8	0	0	NUM
ijassa-1395	162	9	0	0	NUM
ijassa-1395	162	10	)	)	PUNCT
ijassa-1395	162	11	,	,	PUNCT
ijassa-1395	162	12	c2	c2	PROPN
ijassa-1395	162	13	=	=	PUNCT
ijassa-1395	162	14	(	(	PUNCT
ijassa-1395	162	15	0	0	NUM
ijassa-1395	162	16	0	0	NUM
ijassa-1395	162	17	1	1	NUM
ijassa-1395	162	18	0	0	NUM
ijassa-1395	162	19	0	0	NUM
ijassa-1395	162	20	0	0	NUM
ijassa-1395	162	21	0	0	NUM
ijassa-1395	162	22	1	1	NUM
ijassa-1395	162	23	)	)	PUNCT
ijassa-1395	162	24	.	.	PUNCT
ijassa-1395	163	1	let	let	VERB
ijassa-1395	163	2	us	we	PRON
ijassa-1395	163	3	also	also	ADV
ijassa-1395	163	4	ρ	ρ	PROPN
ijassa-1395	163	5	=	=	SYM
ijassa-1395	163	6	0.1	0.1	NUM
ijassa-1395	163	7	.	.	PUNCT
ijassa-1395	164	1	since	since	SCONJ
ijassa-1395	164	2	the	the	DET
ijassa-1395	164	3	open	open	ADJ
ijassa-1395	164	4	-	-	PUNCT
ijassa-1395	164	5	loop	loop	NOUN
ijassa-1395	164	6	system	system	NOUN
ijassa-1395	164	7	is	be	AUX
ijassa-1395	164	8	stable	stable	ADJ
ijassa-1395	164	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	164	10	we	we	PRON
ijassa-1395	164	11	choose	choose	VERB
ijassa-1395	164	12	k0	k0	PROPN
ijassa-1395	164	13	=	=	PUNCT
ijassa-1395	164	14	(	(	PUNCT
ijassa-1395	164	15	0	0	NUM
ijassa-1395	164	16	0	0	NUM
ijassa-1395	164	17	)	)	PUNCT
ijassa-1395	164	18	as	as	ADP
ijassa-1395	164	19	an	an	DET
ijassa-1395	164	20	initial	initial	ADJ
ijassa-1395	164	21	approximation	approximation	NOUN
ijassa-1395	164	22	for	for	ADP
ijassa-1395	164	23	the	the	DET
ijassa-1395	164	24	controller	controller	NOUN
ijassa-1395	164	25	.	.	PUNCT
ijassa-1395	165	1	calculations	calculation	NOUN
ijassa-1395	165	2	carried	carry	VERB
ijassa-1395	165	3	out	out	ADP
ijassa-1395	165	4	in	in	ADP
ijassa-1395	165	5	accordance	accordance	NOUN
ijassa-1395	165	6	with	with	ADP
ijassa-1395	165	7	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-1395	165	8	2	2	NUM
ijassa-1395	165	9	led	lead	VERB
ijassa-1395	165	10	to	to	ADP
ijassa-1395	165	11	the	the	DET
ijassa-1395	165	12	following	follow	VERB
ijassa-1395	165	13	results	result	NOUN
ijassa-1395	165	14	.	.	PUNCT
ijassa-1395	166	1	the	the	DET
ijassa-1395	166	2	dynamics	dynamic	NOUN
ijassa-1395	166	3	of	of	ADP
ijassa-1395	166	4	the	the	DET
ijassa-1395	166	5	criterion	criterion	NOUN
ijassa-1395	166	6	f(k	f(k	VERB
ijassa-1395	166	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	166	8	=	=	SYM
ijassa-1395	166	9	trc2pct	trc2pct	ADJ
ijassa-1395	166	10	2	2	NUM
ijassa-1395	167	1	+	+	CCONJ
ijassa-1395	167	2	ρ∥k∥2	ρ∥k∥2	PROPN
ijassa-1395	167	3	is	be	AUX
ijassa-1395	167	4	shown	show	VERB
ijassa-1395	167	5	in	in	ADP
ijassa-1395	167	6	fig	fig	NOUN
ijassa-1395	167	7	.	.	PUNCT
ijassa-1395	168	1	5.4	5.4	NUM
ijassa-1395	168	2	.	.	PUNCT
ijassa-1395	169	1	the	the	DET
ijassa-1395	169	2	process	process	NOUN
ijassa-1395	169	3	ended	end	VERB
ijassa-1395	169	4	at	at	ADP
ijassa-1395	169	5	the	the	DET
ijassa-1395	169	6	9th	9th	ADJ
ijassa-1395	169	7	step	step	NOUN
ijassa-1395	169	8	by	by	ADP
ijassa-1395	169	9	finding	find	VERB
ijassa-1395	169	10	the	the	DET
ijassa-1395	169	11	stabilizing	stabilize	VERB
ijassa-1395	169	12	static	static	ADJ
ijassa-1395	169	13	output	output	NOUN
ijassa-1395	169	14	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	169	15	k∗	k∗	NOUN
ijassa-1395	169	16	=	=	SYM
ijassa-1395	169	17	(	(	PUNCT
ijassa-1395	169	18	0.0050	0.0050	NUM
ijassa-1395	169	19	−0.9024	−0.9024	NUM
ijassa-1395	169	20	)	)	PUNCT
ijassa-1395	169	21	;	;	PUNCT
ijassa-1395	169	22	wherein	wherein	SCONJ
ijassa-1395	169	23	f(k∗	f(k∗	X
ijassa-1395	169	24	)	)	PUNCT
ijassa-1395	169	25	=	=	SYM
ijassa-1395	169	26	48.9381	48.9381	NUM
ijassa-1395	169	27	.	.	PUNCT
ijassa-1395	170	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-1395	170	2	©	©	PROPN
ijassa-1395	170	3	2023	2023	NUM
ijassa-1395	170	4	assa	assa	NOUN
ijassa-1395	170	5	.	.	PUNCT
ijassa-1395	171	1	adv	adv	PROPN
ijassa-1395	171	2	syst	syst	PROPN
ijassa-1395	171	3	sci	sci	PROPN
ijassa-1395	171	4	appl	appl	PROPN
ijassa-1395	171	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	171	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	171	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	171	8	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	171	9	design	design	NOUN
ijassa-1395	171	10	in	in	ADP
ijassa-1395	171	11	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	171	12	control	control	NOUN
ijassa-1395	171	13	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	171	14	as	as	ADP
ijassa-1395	171	15	an	an	DET
ijassa-1395	171	16	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	171	17	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	171	18	45	45	NUM
ijassa-1395	171	19	1	1	NUM
ijassa-1395	171	20	2	2	NUM
ijassa-1395	171	21	3	3	NUM
ijassa-1395	171	22	4	4	NUM
ijassa-1395	171	23	5	5	NUM
ijassa-1395	171	24	6	6	NUM
ijassa-1395	171	25	7	7	NUM
ijassa-1395	171	26	8	8	NUM
ijassa-1395	171	27	9	9	NUM
ijassa-1395	171	28	48	48	NUM
ijassa-1395	171	29	50	50	NUM
ijassa-1395	171	30	52	52	NUM
ijassa-1395	171	31	54	54	NUM
ijassa-1395	171	32	56	56	NUM
ijassa-1395	171	33	58	58	NUM
ijassa-1395	171	34	60	60	NUM
ijassa-1395	171	35	62	62	NUM
ijassa-1395	171	36	64	64	NUM
ijassa-1395	171	37	66	66	NUM
ijassa-1395	171	38	68	68	NUM
ijassa-1395	171	39	fig	fig	NOUN
ijassa-1395	171	40	.	.	PUNCT
ijassa-1395	172	1	5.4	5.4	NUM
ijassa-1395	172	2	at	at	ADP
ijassa-1395	172	3	the	the	DET
ijassa-1395	172	4	same	same	ADJ
ijassa-1395	172	5	time	time	NOUN
ijassa-1395	172	6	,	,	PUNCT
ijassa-1395	172	7	we	we	PRON
ijassa-1395	172	8	obtain	obtain	VERB
ijassa-1395	172	9	the	the	DET
ijassa-1395	172	10	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	172	11	(	(	PUNCT
ijassa-1395	172	12	2.0663	2.0663	NUM
ijassa-1395	173	1	−0.0516	−0.0516	NUM
ijassa-1395	173	2	−0.0516	−0.0516	NUM
ijassa-1395	173	3	46.7904	46.7904	NUM
ijassa-1395	173	4	)	)	PUNCT
ijassa-1395	173	5	of	of	ADP
ijassa-1395	173	6	the	the	DET
ijassa-1395	173	7	corresponding	correspond	VERB
ijassa-1395	173	8	bounding	bounding	NOUN
ijassa-1395	173	9	ellipse	ellipse	NOUN
ijassa-1395	173	10	for	for	ADP
ijassa-1395	173	11	the	the	DET
ijassa-1395	173	12	regulated	regulate	VERB
ijassa-1395	173	13	output	output	NOUN
ijassa-1395	173	14	z.	z.	PROPN
ijassa-1395	173	15	example	example	NOUN
ijassa-1395	173	16	2	2	NUM
ijassa-1395	173	17	.	.	X
ijassa-1395	173	18	consider	consider	VERB
ijassa-1395	173	19	the	the	DET
ijassa-1395	173	20	system	system	NOUN
ijassa-1395	173	21	from	from	ADP
ijassa-1395	173	22	example	example	NOUN
ijassa-1395	173	23	1	1	NUM
ijassa-1395	173	24	again	again	ADV
ijassa-1395	173	25	and	and	CCONJ
ijassa-1395	173	26	construct	construct	VERB
ijassa-1395	173	27	the	the	DET
ijassa-1395	173	28	dynamic	dynamic	ADJ
ijassa-1395	173	29	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	173	30	for	for	ADP
ijassa-1395	173	31	its	its	PRON
ijassa-1395	173	32	observed	observed	ADJ
ijassa-1395	173	33	output	output	NOUN
ijassa-1395	173	34	.	.	PUNCT
ijassa-1395	174	1	since	since	SCONJ
ijassa-1395	174	2	the	the	DET
ijassa-1395	174	3	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	174	4	a	a	PRON
ijassa-1395	174	5	of	of	ADP
ijassa-1395	174	6	the	the	DET
ijassa-1395	174	7	system	system	NOUN
ijassa-1395	174	8	is	be	AUX
ijassa-1395	174	9	stable	stable	ADJ
ijassa-1395	174	10	,	,	PUNCT
ijassa-1395	174	11	it	it	PRON
ijassa-1395	174	12	would	would	AUX
ijassa-1395	174	13	seem	seem	VERB
ijassa-1395	174	14	natural	natural	ADJ
ijassa-1395	174	15	to	to	PART
ijassa-1395	174	16	choose	choose	VERB
ijassa-1395	174	17	as	as	ADP
ijassa-1395	174	18	initial	initial	ADJ
ijassa-1395	174	19	approximations	approximation	NOUN
ijassa-1395	174	20	zero	zero	NUM
ijassa-1395	174	21	,	,	PUNCT
ijassa-1395	174	22	but	but	CCONJ
ijassa-1395	174	23	the	the	DET
ijassa-1395	174	24	point	point	NOUN
ijassa-1395	174	25	k	k	X
ijassa-1395	174	26	=	=	PUNCT
ijassa-1395	174	27	l	l	NOUN
ijassa-1395	174	28	=	=	SYM
ijassa-1395	174	29	0	0	NUM
ijassa-1395	174	30	is	be	AUX
ijassa-1395	174	31	a	a	DET
ijassa-1395	174	32	saddle	saddle	NOUN
ijassa-1395	174	33	point	point	NOUN
ijassa-1395	174	34	for	for	ADP
ijassa-1395	174	35	the	the	DET
ijassa-1395	174	36	minimized	minimized	ADJ
ijassa-1395	174	37	function	function	NOUN
ijassa-1395	174	38	.	.	PUNCT
ijassa-1395	175	1	therefore	therefore	ADV
ijassa-1395	175	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	175	3	as	as	ADP
ijassa-1395	175	4	an	an	DET
ijassa-1395	175	5	initial	initial	ADJ
ijassa-1395	175	6	approximation	approximation	NOUN
ijassa-1395	175	7	for	for	ADP
ijassa-1395	175	8	the	the	DET
ijassa-1395	175	9	controller	controller	NOUN
ijassa-1395	175	10	,	,	PUNCT
ijassa-1395	175	11	we	we	PRON
ijassa-1395	175	12	take	take	VERB
ijassa-1395	175	13	the	the	DET
ijassa-1395	175	14	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	175	15	k0	k0	PROPN
ijassa-1395	175	16	=	=	PUNCT
ijassa-1395	175	17	(	(	PUNCT
ijassa-1395	175	18	0	0	NUM
ijassa-1395	175	19	0	0	NUM
ijassa-1395	175	20	0	0	NUM
ijassa-1395	175	21	0	0	NUM
ijassa-1395	175	22	)	)	PUNCT
ijassa-1395	175	23	,	,	PUNCT
ijassa-1395	175	24	and	and	CCONJ
ijassa-1395	175	25	as	as	ADP
ijassa-1395	175	26	an	an	DET
ijassa-1395	175	27	initial	initial	ADJ
ijassa-1395	175	28	approximation	approximation	NOUN
ijassa-1395	175	29	for	for	ADP
ijassa-1395	175	30	the	the	DET
ijassa-1395	175	31	observer	observer	NOUN
ijassa-1395	175	32	,	,	PUNCT
ijassa-1395	175	33	we	we	PRON
ijassa-1395	175	34	generate	generate	VERB
ijassa-1395	175	35	a	a	DET
ijassa-1395	175	36	certain	certain	ADJ
ijassa-1395	175	37	admissible	admissible	ADJ
ijassa-1395	175	38	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	175	39	l0	l0	NOUN
ijassa-1395	175	40	=	=	SYM
ijassa-1395	175	41			NUM
ijassa-1395	175	42	0.0826	0.0826	NUM
ijassa-1395	175	43	−0.0346	−0.0346	VERB
ijassa-1395	175	44	0.7379	0.7379	NUM
ijassa-1395	175	45	0.6160	0.6160	NUM
ijassa-1395	175	46	0.1141	0.1141	NUM
ijassa-1395	175	47	0.4720	0.4720	NUM
ijassa-1395	175	48	−0.9572	−0.9572	ADP
ijassa-1395	175	49	0.1446	0.1446	NUM
ijassa-1395	175	50			PROPN
ijassa-1395	175	51	.	.	PUNCT
ijassa-1395	176	1	let	let	VERB
ijassa-1395	176	2	ρk	ρk	INTJ
ijassa-1395	176	3	=	=	PUNCT
ijassa-1395	177	1	ρl	ρl	PROPN
ijassa-1395	177	2	=	=	NOUN
ijassa-1395	177	3	0.1	0.1	NUM
ijassa-1395	177	4	.	.	PUNCT
ijassa-1395	178	1	according	accord	VERB
ijassa-1395	178	2	to	to	ADP
ijassa-1395	178	3	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-1395	178	4	3	3	NUM
ijassa-1395	178	5	,	,	PUNCT
ijassa-1395	178	6	the	the	DET
ijassa-1395	178	7	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	178	8	procedure	procedure	NOUN
ijassa-1395	178	9	led	lead	VERB
ijassa-1395	178	10	to	to	ADP
ijassa-1395	178	11	the	the	DET
ijassa-1395	178	12	controller	controller	NOUN
ijassa-1395	178	13	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	178	14	k∗	k∗	NOUN
ijassa-1395	178	15	=	=	SYM
ijassa-1395	178	16	(	(	PUNCT
ijassa-1395	178	17	0.8219	0.8219	NUM
ijassa-1395	178	18	−0.0402	−0.0402	NUM
ijassa-1395	178	19	−1.3024	−1.3024	NOUN
ijassa-1395	178	20	0.4692	0.4692	NUM
ijassa-1395	178	21	)	)	PUNCT
ijassa-1395	178	22	,	,	PUNCT
ijassa-1395	178	23	the	the	DET
ijassa-1395	178	24	observer	observer	NOUN
ijassa-1395	178	25	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	178	26	l∗	l∗	NOUN
ijassa-1395	178	27	=	=	PRON
ijassa-1395	178	28			NUM
ijassa-1395	178	29	0.7944	0.7944	NUM
ijassa-1395	178	30	−0.0845	−0.0845	NOUN
ijassa-1395	178	31	0.6222	0.6222	NUM
ijassa-1395	178	32	0.9323	0.9323	NUM
ijassa-1395	178	33	0.8885	0.8885	NUM
ijassa-1395	178	34	−0.0391	−0.0391	NUM
ijassa-1395	178	35	−0.4905	−0.4905	NOUN
ijassa-1395	178	36	0.8054	0.8054	NUM
ijassa-1395	178	37			PROPN
ijassa-1395	178	38	,	,	PUNCT
ijassa-1395	178	39	copyright	copyright	NOUN
ijassa-1395	178	40	©	©	PROPN
ijassa-1395	178	41	2023	2023	NUM
ijassa-1395	178	42	assa	assa	NOUN
ijassa-1395	178	43	.	.	PUNCT
ijassa-1395	179	1	adv	adv	PROPN
ijassa-1395	179	2	syst	syst	PROPN
ijassa-1395	179	3	sci	sci	PROPN
ijassa-1395	179	4	appl	appl	PROPN
ijassa-1395	179	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	179	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	179	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	179	8	46	46	NUM
ijassa-1395	179	9	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	179	10	khlebnikov	khlebnikov	PROPN
ijassa-1395	179	11	and	and	CCONJ
ijassa-1395	179	12	the	the	DET
ijassa-1395	179	13	corresponding	correspond	VERB
ijassa-1395	179	14	bounding	bounding	NOUN
ijassa-1395	179	15	ellipse	ellipse	NOUN
ijassa-1395	179	16	for	for	ADP
ijassa-1395	179	17	the	the	DET
ijassa-1395	179	18	regulated	regulated	ADJ
ijassa-1395	179	19	output	output	NOUN
ijassa-1395	179	20	z	z	NOUN
ijassa-1395	179	21	with	with	ADP
ijassa-1395	179	22	the	the	DET
ijassa-1395	179	23	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	179	24	(	(	PUNCT
ijassa-1395	179	25	1.2117	1.2117	NUM
ijassa-1395	179	26	0.1784	0.1784	NUM
ijassa-1395	179	27	0.1784	0.1784	NUM
ijassa-1395	179	28	2.5120	2.5120	NUM
ijassa-1395	179	29	)	)	PUNCT
ijassa-1395	179	30	.	.	PUNCT
ijassa-1395	180	1	0	0	NUM
ijassa-1395	181	1	10	10	NUM
ijassa-1395	181	2	20	20	NUM
ijassa-1395	181	3	30	30	NUM
ijassa-1395	181	4	40	40	NUM
ijassa-1395	181	5	50	50	NUM
ijassa-1395	181	6	60	60	NUM
ijassa-1395	181	7	0	0	NUM
ijassa-1395	181	8	5	5	NUM
ijassa-1395	181	9	10	10	NUM
ijassa-1395	181	10	15	15	NUM
ijassa-1395	181	11	20	20	NUM
ijassa-1395	181	12	25	25	NUM
ijassa-1395	181	13	30	30	NUM
ijassa-1395	181	14	35	35	NUM
ijassa-1395	181	15	40	40	NUM
ijassa-1395	181	16	fig	fig	NOUN
ijassa-1395	181	17	.	.	PUNCT
ijassa-1395	182	1	5.5	5.5	NUM
ijassa-1395	182	2	the	the	DET
ijassa-1395	182	3	dynamics	dynamic	NOUN
ijassa-1395	182	4	of	of	ADP
ijassa-1395	182	5	the	the	DET
ijassa-1395	182	6	criterion	criterion	NOUN
ijassa-1395	182	7	f(k	f(k	VERB
ijassa-1395	182	8	,	,	PUNCT
ijassa-1395	182	9	l	l	NOUN
ijassa-1395	182	10	)	)	PUNCT
ijassa-1395	182	11	=	=	PUNCT
ijassa-1395	183	1	tr	tr	PROPN
ijassa-1395	183	2	(	(	PUNCT
ijassa-1395	183	3	c2	c2	PROPN
ijassa-1395	183	4	0)p	0)p	PROPN
ijassa-1395	183	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	183	6	c2	c2	PROPN
ijassa-1395	183	7	0)t	0)t	PROPN
ijassa-1395	183	8	+	+	CCONJ
ijassa-1395	183	9	ρk∥k∥2f	ρk∥k∥2f	NOUN
ijassa-1395	183	10	+	+	CCONJ
ijassa-1395	183	11	ρl∥l∥2f	ρl∥l∥2f	NOUN
ijassa-1395	183	12	is	be	AUX
ijassa-1395	183	13	shown	show	VERB
ijassa-1395	183	14	in	in	ADP
ijassa-1395	183	15	fig	fig	NOUN
ijassa-1395	183	16	.	.	PUNCT
ijassa-1395	184	1	5.5	5.5	NUM
ijassa-1395	184	2	.	.	NOUN
ijassa-1395	185	1	6	6	NUM
ijassa-1395	185	2	.	.	X
ijassa-1395	185	3	conclusion	conclusion	NOUN
ijassa-1395	185	4	we	we	PRON
ijassa-1395	185	5	consider	consider	VERB
ijassa-1395	185	6	and	and	CCONJ
ijassa-1395	185	7	discuss	discuss	VERB
ijassa-1395	185	8	a	a	DET
ijassa-1395	185	9	new	new	ADJ
ijassa-1395	185	10	approach	approach	NOUN
ijassa-1395	185	11	to	to	PART
ijassa-1395	185	12	control	control	VERB
ijassa-1395	185	13	design	design	NOUN
ijassa-1395	185	14	in	in	ADP
ijassa-1395	185	15	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	185	16	systems	system	NOUN
ijassa-1395	185	17	.	.	PUNCT
ijassa-1395	186	1	it	it	PRON
ijassa-1395	186	2	is	be	AUX
ijassa-1395	186	3	based	base	VERB
ijassa-1395	186	4	on	on	ADP
ijassa-1395	186	5	reducing	reduce	VERB
ijassa-1395	186	6	the	the	DET
ijassa-1395	186	7	original	original	ADJ
ijassa-1395	186	8	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	186	9	to	to	ADP
ijassa-1395	186	10	an	an	DET
ijassa-1395	186	11	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	186	12	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	186	13	in	in	ADP
ijassa-1395	186	14	the	the	DET
ijassa-1395	186	15	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	186	16	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	186	17	variable	variable	NOUN
ijassa-1395	186	18	(	(	PUNCT
ijassa-1395	186	19	by	by	ADP
ijassa-1395	186	20	state	state	NOUN
ijassa-1395	186	21	or	or	CCONJ
ijassa-1395	186	22	by	by	ADP
ijassa-1395	186	23	output	output	NOUN
ijassa-1395	186	24	)	)	PUNCT
ijassa-1395	186	25	.	.	PUNCT
ijassa-1395	187	1	further	far	ADV
ijassa-1395	187	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	187	3	the	the	DET
ijassa-1395	187	4	corresponding	corresponding	ADJ
ijassa-1395	187	5	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	187	6	are	be	AUX
ijassa-1395	187	7	solved	solve	VERB
ijassa-1395	187	8	by	by	ADP
ijassa-1395	187	9	the	the	DET
ijassa-1395	187	10	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	187	11	method	method	NOUN
ijassa-1395	187	12	;	;	PUNCT
ijassa-1395	187	13	its	its	PRON
ijassa-1395	187	14	convergence	convergence	NOUN
ijassa-1395	187	15	is	be	AUX
ijassa-1395	187	16	theoretically	theoretically	ADV
ijassa-1395	187	17	substantiated	substantiate	VERB
ijassa-1395	187	18	for	for	ADP
ijassa-1395	187	19	a	a	DET
ijassa-1395	187	20	number	number	NOUN
ijassa-1395	187	21	of	of	ADP
ijassa-1395	187	22	important	important	ADJ
ijassa-1395	187	23	cases	case	NOUN
ijassa-1395	187	24	.	.	PUNCT
ijassa-1395	188	1	numerous	numerous	ADJ
ijassa-1395	188	2	examples	example	NOUN
ijassa-1395	188	3	demonstrate	demonstrate	VERB
ijassa-1395	188	4	the	the	DET
ijassa-1395	188	5	effectiveness	effectiveness	NOUN
ijassa-1395	188	6	of	of	ADP
ijassa-1395	188	7	this	this	DET
ijassa-1395	188	8	approach	approach	NOUN
ijassa-1395	188	9	.	.	PUNCT
ijassa-1395	189	1	in	in	ADP
ijassa-1395	189	2	future	future	ADJ
ijassa-1395	189	3	research	research	NOUN
ijassa-1395	189	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	189	5	the	the	DET
ijassa-1395	189	6	author	author	NOUN
ijassa-1395	189	7	plans	plan	VERB
ijassa-1395	189	8	to	to	PART
ijassa-1395	189	9	extend	extend	VERB
ijassa-1395	189	10	the	the	DET
ijassa-1395	189	11	proposed	propose	VERB
ijassa-1395	189	12	approach	approach	NOUN
ijassa-1395	189	13	to	to	ADP
ijassa-1395	189	14	the	the	DET
ijassa-1395	189	15	pi	pi	NOUN
ijassa-1395	189	16	/	/	SYM
ijassa-1395	189	17	pid	pid	NOUN
ijassa-1395	189	18	controller	controller	NOUN
ijassa-1395	189	19	design	design	NOUN
ijassa-1395	189	20	and	and	CCONJ
ijassa-1395	189	21	filtering	filtering	NOUN
ijassa-1395	189	22	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	189	23	.	.	PUNCT
ijassa-1395	190	1	references	reference	NOUN
ijassa-1395	190	2	1	1	NUM
ijassa-1395	190	3	.	.	X
ijassa-1395	190	4	boyd	boyd	PROPN
ijassa-1395	190	5	,	,	PUNCT
ijassa-1395	190	6	s.	s.	PROPN
ijassa-1395	190	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	190	8	el	el	PROPN
ijassa-1395	190	9	ghaoui	ghaoui	PROPN
ijassa-1395	190	10	,	,	PUNCT
ijassa-1395	190	11	l.	l.	PROPN
ijassa-1395	190	12	,	,	PUNCT
ijassa-1395	190	13	feron	feron	PROPN
ijassa-1395	190	14	,	,	PUNCT
ijassa-1395	190	15	e.	e.	PROPN
ijassa-1395	190	16	&	&	CCONJ
ijassa-1395	190	17	balakrishnan	balakrishnan	PROPN
ijassa-1395	190	18	,	,	PUNCT
ijassa-1395	190	19	v.	v.	PROPN
ijassa-1395	190	20	(	(	PUNCT
ijassa-1395	190	21	1994	1994	NUM
ijassa-1395	190	22	)	)	PUNCT
ijassa-1395	190	23	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	190	24	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	190	25	inequalities	inequality	NOUN
ijassa-1395	190	26	in	in	ADP
ijassa-1395	190	27	systems	system	NOUN
ijassa-1395	190	28	and	and	CCONJ
ijassa-1395	190	29	control	control	PROPN
ijassa-1395	190	30	theory	theory	NOUN
ijassa-1395	190	31	.	.	PUNCT
ijassa-1395	191	1	philadelphia	philadelphia	PROPN
ijassa-1395	191	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	191	3	pa	pa	PROPN
ijassa-1395	191	4	:	:	PUNCT
ijassa-1395	191	5	siam	siam	ADJ
ijassa-1395	191	6	studies	study	NOUN
ijassa-1395	191	7	in	in	ADP
ijassa-1395	191	8	applied	applied	ADJ
ijassa-1395	191	9	mathematics	mathematic	NOUN
ijassa-1395	191	10	.	.	PUNCT
ijassa-1395	192	1	2	2	X
ijassa-1395	192	2	.	.	X
ijassa-1395	192	3	bu	bu	PROPN
ijassa-1395	192	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	192	5	j.	j.	PROPN
ijassa-1395	192	6	,	,	PUNCT
ijassa-1395	192	7	mesbahi	mesbahi	PROPN
ijassa-1395	192	8	,	,	PUNCT
ijassa-1395	192	9	a.	a.	NOUN
ijassa-1395	192	10	,	,	PUNCT
ijassa-1395	192	11	fazel	fazel	NOUN
ijassa-1395	192	12	,	,	PUNCT
ijassa-1395	192	13	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	192	14	&	&	CCONJ
ijassa-1395	192	15	mesbahi	mesbahi	PROPN
ijassa-1395	192	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	192	17	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	192	18	(	(	PUNCT
ijassa-1395	192	19	2019	2019	NUM
ijassa-1395	192	20	)	)	PUNCT
ijassa-1395	192	21	lqr	lqr	VERB
ijassa-1395	192	22	through	through	ADP
ijassa-1395	192	23	the	the	DET
ijassa-1395	192	24	lens	lens	NOUN
ijassa-1395	192	25	of	of	ADP
ijassa-1395	192	26	first	first	ADJ
ijassa-1395	192	27	order	order	NOUN
ijassa-1395	192	28	methods	method	NOUN
ijassa-1395	192	29	:	:	PUNCT
ijassa-1395	192	30	discrete	discrete	ADJ
ijassa-1395	192	31	-	-	PUNCT
ijassa-1395	192	32	time	time	NOUN
ijassa-1395	192	33	case	case	NOUN
ijassa-1395	192	34	,	,	PUNCT
ijassa-1395	192	35	arxiv	arxiv	PROPN
ijassa-1395	192	36	:	:	PUNCT
ijassa-1395	192	37	1907.08921	1907.08921	NUM
ijassa-1395	192	38	,	,	PUNCT
ijassa-1395	192	39	[	[	X
ijassa-1395	192	40	online	online	X
ijassa-1395	192	41	]	]	X
ijassa-1395	192	42	.	.	PUNCT
ijassa-1395	193	1	available	available	ADJ
ijassa-1395	193	2	:	:	PUNCT
ijassa-1395	193	3	https://arxiv.org/abs/1907.08921	https://arxiv.org/abs/1907.08921	VERB
ijassa-1395	193	4	copyright	copyright	NOUN
ijassa-1395	193	5	©	©	PROPN
ijassa-1395	193	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	193	7	assa	assa	NOUN
ijassa-1395	193	8	.	.	PUNCT
ijassa-1395	194	1	adv	adv	PROPN
ijassa-1395	194	2	syst	syst	PROPN
ijassa-1395	194	3	sci	sci	PROPN
ijassa-1395	194	4	appl	appl	PROPN
ijassa-1395	194	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	194	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	194	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	194	8	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	194	9	design	design	NOUN
ijassa-1395	194	10	in	in	ADP
ijassa-1395	194	11	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	194	12	control	control	NOUN
ijassa-1395	194	13	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	194	14	as	as	ADP
ijassa-1395	194	15	an	an	DET
ijassa-1395	194	16	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	194	17	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	194	18	47	47	NUM
ijassa-1395	194	19	3	3	NUM
ijassa-1395	194	20	.	.	PUNCT
ijassa-1395	195	1	fatkhullin	fatkhullin	PROPN
ijassa-1395	195	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	195	3	i.	i.	PROPN
ijassa-1395	195	4	&	&	CCONJ
ijassa-1395	195	5	polyak	polyak	PROPN
ijassa-1395	195	6	,	,	PUNCT
ijassa-1395	195	7	b.	b.	PROPN
ijassa-1395	195	8	(	(	PUNCT
ijassa-1395	195	9	2021	2021	NUM
ijassa-1395	195	10	)	)	PUNCT
ijassa-1395	195	11	optimizing	optimize	VERB
ijassa-1395	195	12	static	static	ADJ
ijassa-1395	195	13	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	195	14	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	195	15	:	:	PUNCT
ijassa-1395	195	16	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	195	17	method	method	NOUN
ijassa-1395	195	18	,	,	PUNCT
ijassa-1395	195	19	siam	siam	ADJ
ijassa-1395	195	20	journal	journal	NOUN
ijassa-1395	195	21	on	on	ADP
ijassa-1395	195	22	control	control	NOUN
ijassa-1395	195	23	and	and	CCONJ
ijassa-1395	195	24	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	195	25	,	,	PUNCT
ijassa-1395	195	26	59(5	59(5	NUM
ijassa-1395	195	27	)	)	PUNCT
ijassa-1395	195	28	,	,	PUNCT
ijassa-1395	195	29	3887–3911	3887–3911	NUM
ijassa-1395	195	30	.	.	PUNCT
ijassa-1395	196	1	4	4	NUM
ijassa-1395	196	2	.	.	X
ijassa-1395	196	3	fazel	fazel	ADJ
ijassa-1395	196	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	196	5	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	196	6	,	,	PUNCT
ijassa-1395	196	7	ge	ge	PROPN
ijassa-1395	196	8	,	,	PUNCT
ijassa-1395	196	9	r.	r.	PROPN
ijassa-1395	196	10	,	,	PUNCT
ijassa-1395	196	11	kakade	kakade	PROPN
ijassa-1395	196	12	,	,	PUNCT
ijassa-1395	196	13	s.	s.	PROPN
ijassa-1395	196	14	&	&	CCONJ
ijassa-1395	196	15	mesbahi	mesbahi	PROPN
ijassa-1395	196	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	196	17	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	196	18	(	(	PUNCT
ijassa-1395	196	19	2018	2018	NUM
ijassa-1395	196	20	)	)	PUNCT
ijassa-1395	196	21	global	global	ADJ
ijassa-1395	196	22	convergence	convergence	NOUN
ijassa-1395	196	23	of	of	ADP
ijassa-1395	196	24	policy	policy	NOUN
ijassa-1395	196	25	gradient	gradient	NOUN
ijassa-1395	196	26	methods	method	NOUN
ijassa-1395	196	27	for	for	ADP
ijassa-1395	196	28	the	the	DET
ijassa-1395	196	29	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	196	30	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-1395	196	31	regulator	regulator	NOUN
ijassa-1395	196	32	.	.	PUNCT
ijassa-1395	197	1	proc	proc	NOUN
ijassa-1395	197	2	.	.	PUNCT
ijassa-1395	198	1	35th	35th	ADJ
ijassa-1395	198	2	international	international	ADJ
ijassa-1395	198	3	conference	conference	NOUN
ijassa-1395	198	4	on	on	ADP
ijassa-1395	198	5	machine	machine	NOUN
ijassa-1395	198	6	learning	learning	PROPN
ijassa-1395	198	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	198	8	stockholm	stockholm	PROPN
ijassa-1395	198	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	198	10	sweden	sweden	PROPN
ijassa-1395	198	11	,	,	PUNCT
ijassa-1395	198	12	1467–1476	1467–1476	NUM
ijassa-1395	198	13	.	.	NOUN
ijassa-1395	198	14	5	5	NUM
ijassa-1395	198	15	.	.	X
ijassa-1395	199	1	kalman	kalman	PROPN
ijassa-1395	199	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	199	3	r.	r.	PROPN
ijassa-1395	199	4	e.	e.	PROPN
ijassa-1395	199	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	199	6	1960	1960	NUM
ijassa-1395	199	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	199	8	contributions	contribution	NOUN
ijassa-1395	199	9	to	to	ADP
ijassa-1395	199	10	the	the	DET
ijassa-1395	199	11	theory	theory	NOUN
ijassa-1395	199	12	of	of	ADP
ijassa-1395	199	13	optimal	optimal	ADJ
ijassa-1395	199	14	control	control	NOUN
ijassa-1395	199	15	,	,	PUNCT
ijassa-1395	199	16	boletin	boletin	PROPN
ijassa-1395	199	17	de	de	X
ijassa-1395	199	18	la	la	PROPN
ijassa-1395	199	19	sociedad	sociedad	PROPN
ijassa-1395	199	20	matematica	matematica	PROPN
ijassa-1395	199	21	mexicana	mexicana	PROPN
ijassa-1395	199	22	,	,	PUNCT
ijassa-1395	199	23	5(1	5(1	NUM
ijassa-1395	199	24	)	)	PUNCT
ijassa-1395	199	25	,	,	PUNCT
ijassa-1395	199	26	102–119	102–119	NUM
ijassa-1395	199	27	.	.	PUNCT
ijassa-1395	200	1	6	6	NUM
ijassa-1395	200	2	.	.	X
ijassa-1395	200	3	levine	levine	PROPN
ijassa-1395	200	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	200	5	w.	w.	PROPN
ijassa-1395	200	6	&	&	CCONJ
ijassa-1395	200	7	athans	athans	PROPN
ijassa-1395	200	8	,	,	PUNCT
ijassa-1395	200	9	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	200	10	(	(	PUNCT
ijassa-1395	200	11	1970	1970	NUM
ijassa-1395	200	12	)	)	PUNCT
ijassa-1395	200	13	on	on	ADP
ijassa-1395	200	14	the	the	DET
ijassa-1395	200	15	determination	determination	NOUN
ijassa-1395	200	16	of	of	ADP
ijassa-1395	200	17	the	the	DET
ijassa-1395	200	18	optimal	optimal	ADJ
ijassa-1395	200	19	constant	constant	ADJ
ijassa-1395	200	20	output	output	NOUN
ijassa-1395	200	21	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	200	22	gains	gain	NOUN
ijassa-1395	200	23	for	for	ADP
ijassa-1395	200	24	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	200	25	multivariable	multivariable	ADJ
ijassa-1395	200	26	systems	system	NOUN
ijassa-1395	200	27	,	,	PUNCT
ijassa-1395	200	28	ieee	ieee	NOUN
ijassa-1395	200	29	transactions	transaction	NOUN
ijassa-1395	200	30	on	on	ADP
ijassa-1395	200	31	automatic	automatic	ADJ
ijassa-1395	200	32	control	control	NOUN
ijassa-1395	200	33	,	,	PUNCT
ijassa-1395	200	34	15(1	15(1	NUM
ijassa-1395	200	35	)	)	PUNCT
ijassa-1395	200	36	,	,	PUNCT
ijassa-1395	200	37	44–48	44–48	PROPN
ijassa-1395	200	38	.	.	PUNCT
ijassa-1395	201	1	7	7	X
ijassa-1395	201	2	.	.	X
ijassa-1395	201	3	mäkilä	mäkilä	NOUN
ijassa-1395	201	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	201	5	p.	p.	NOUN
ijassa-1395	201	6	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	201	7	&	&	CCONJ
ijassa-1395	201	8	toivonen	toivonen	PROPN
ijassa-1395	201	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	201	10	h.	h.	PROPN
ijassa-1395	201	11	t.	t.	PROPN
ijassa-1395	201	12	(	(	PUNCT
ijassa-1395	201	13	1987	1987	NUM
ijassa-1395	201	14	)	)	PUNCT
ijassa-1395	201	15	computational	computational	ADJ
ijassa-1395	201	16	methods	method	NOUN
ijassa-1395	201	17	for	for	ADP
ijassa-1395	201	18	parametric	parametric	ADJ
ijassa-1395	201	19	lq	lq	NOUN
ijassa-1395	201	20	problems	problem	NOUN
ijassa-1395	201	21	–	–	PUNCT
ijassa-1395	201	22	a	a	DET
ijassa-1395	201	23	survey	survey	NOUN
ijassa-1395	201	24	,	,	PUNCT
ijassa-1395	201	25	ieee	ieee	NOUN
ijassa-1395	201	26	transactions	transaction	NOUN
ijassa-1395	201	27	on	on	ADP
ijassa-1395	201	28	automatic	automatic	ADJ
ijassa-1395	201	29	control	control	NOUN
ijassa-1395	201	30	,	,	PUNCT
ijassa-1395	201	31	32(8	32(8	NUM
ijassa-1395	201	32	)	)	PUNCT
ijassa-1395	201	33	,	,	PUNCT
ijassa-1395	201	34	658–671	658–671	NUM
ijassa-1395	201	35	.	.	PUNCT
ijassa-1395	202	1	8	8	NUM
ijassa-1395	202	2	.	.	X
ijassa-1395	202	3	mohammadi	mohammadi	NOUN
ijassa-1395	202	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	202	5	h.	h.	PROPN
ijassa-1395	202	6	,	,	PUNCT
ijassa-1395	202	7	zare	zare	PROPN
ijassa-1395	202	8	,	,	PUNCT
ijassa-1395	202	9	a.	a.	NOUN
ijassa-1395	202	10	,	,	PUNCT
ijassa-1395	202	11	soltanolkotabi	soltanolkotabi	NOUN
ijassa-1395	202	12	,	,	PUNCT
ijassa-1395	202	13	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	202	14	&	&	CCONJ
ijassa-1395	202	15	jovanović	jovanović	NOUN
ijassa-1395	202	16	,	,	PUNCT
ijassa-1395	202	17	m.	m.	PROPN
ijassa-1395	202	18	r.	r.	PROPN
ijassa-1395	202	19	(	(	PUNCT
ijassa-1395	202	20	2019	2019	NUM
ijassa-1395	202	21	)	)	PUNCT
ijassa-1395	202	22	global	global	ADJ
ijassa-1395	202	23	exponential	exponential	ADJ
ijassa-1395	202	24	convergence	convergence	NOUN
ijassa-1395	202	25	of	of	ADP
ijassa-1395	202	26	gradient	gradient	ADJ
ijassa-1395	202	27	methods	method	NOUN
ijassa-1395	202	28	over	over	ADP
ijassa-1395	202	29	the	the	DET
ijassa-1395	202	30	nonconvex	nonconvex	NOUN
ijassa-1395	202	31	landscape	landscape	NOUN
ijassa-1395	202	32	of	of	ADP
ijassa-1395	202	33	the	the	DET
ijassa-1395	202	34	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	202	35	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-1395	202	36	regulator	regulator	NOUN
ijassa-1395	202	37	,	,	PUNCT
ijassa-1395	202	38	proc	proc	NOUN
ijassa-1395	202	39	.	.	PROPN
ijassa-1395	203	1	2019	2019	NUM
ijassa-1395	203	2	ieee	ieee	NOUN
ijassa-1395	203	3	58th	58th	NOUN
ijassa-1395	203	4	conference	conference	NOUN
ijassa-1395	203	5	on	on	ADP
ijassa-1395	203	6	decision	decision	NOUN
ijassa-1395	203	7	and	and	CCONJ
ijassa-1395	203	8	control	control	NOUN
ijassa-1395	203	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	203	10	nice	nice	ADJ
ijassa-1395	203	11	,	,	PUNCT
ijassa-1395	203	12	france	france	PROPN
ijassa-1395	203	13	,	,	PUNCT
ijassa-1395	203	14	7474–7479	7474–7479	NUM
ijassa-1395	203	15	.	.	PUNCT
ijassa-1395	204	1	9	9	NUM
ijassa-1395	204	2	.	.	X
ijassa-1395	204	3	polyak	polyak	NOUN
ijassa-1395	204	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	204	5	b.	b.	PROPN
ijassa-1395	204	6	t.	t.	PROPN
ijassa-1395	204	7	&	&	CCONJ
ijassa-1395	204	8	khlebnikov	khlebnikov	PROPN
ijassa-1395	204	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	204	10	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	204	11	v.	v.	PROPN
ijassa-1395	204	12	(	(	PUNCT
ijassa-1395	204	13	2021	2021	NUM
ijassa-1395	204	14	)	)	PUNCT
ijassa-1395	204	15	static	static	ADJ
ijassa-1395	204	16	controller	controller	NOUN
ijassa-1395	204	17	synthesis	synthesis	NOUN
ijassa-1395	204	18	for	for	ADP
ijassa-1395	204	19	peak	peak	NOUN
ijassa-1395	204	20	-	-	PUNCT
ijassa-1395	204	21	to	to	ADP
ijassa-1395	204	22	-	-	PUNCT
ijassa-1395	204	23	peak	peak	NOUN
ijassa-1395	204	24	gain	gain	NOUN
ijassa-1395	204	25	minimization	minimization	NOUN
ijassa-1395	204	26	as	as	ADP
ijassa-1395	204	27	an	an	DET
ijassa-1395	204	28	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	204	29	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	204	30	,	,	PUNCT
ijassa-1395	204	31	automation	automation	NOUN
ijassa-1395	204	32	and	and	CCONJ
ijassa-1395	204	33	remote	remote	ADJ
ijassa-1395	204	34	control	control	NOUN
ijassa-1395	204	35	,	,	PUNCT
ijassa-1395	204	36	82(9	82(9	NUM
ijassa-1395	204	37	)	)	PUNCT
ijassa-1395	204	38	,	,	PUNCT
ijassa-1395	204	39	1530–1553	1530–1553	NUM
ijassa-1395	204	40	.	.	PUNCT
ijassa-1395	205	1	10	10	NUM
ijassa-1395	205	2	.	.	X
ijassa-1395	205	3	polyak	polyak	PROPN
ijassa-1395	205	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	205	5	b.	b.	PROPN
ijassa-1395	205	6	t.	t.	PROPN
ijassa-1395	205	7	&	&	CCONJ
ijassa-1395	205	8	khlebnikov	khlebnikov	PROPN
ijassa-1395	205	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	205	10	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	205	11	v.	v.	PROPN
ijassa-1395	205	12	(	(	PUNCT
ijassa-1395	205	13	2022	2022	NUM
ijassa-1395	205	14	)	)	PUNCT
ijassa-1395	205	15	observer	observer	NOUN
ijassa-1395	205	16	-	-	PUNCT
ijassa-1395	205	17	aided	aid	VERB
ijassa-1395	205	18	output	output	NOUN
ijassa-1395	205	19	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	205	20	synthesis	synthesis	NOUN
ijassa-1395	205	21	as	as	ADP
ijassa-1395	205	22	an	an	DET
ijassa-1395	205	23	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	205	24	problem	problem	NOUN
ijassa-1395	205	25	,	,	PUNCT
ijassa-1395	205	26	automation	automation	NOUN
ijassa-1395	205	27	and	and	CCONJ
ijassa-1395	205	28	remote	remote	ADJ
ijassa-1395	205	29	control	control	NOUN
ijassa-1395	205	30	,	,	PUNCT
ijassa-1395	205	31	83(3	83(3	NUM
ijassa-1395	205	32	)	)	PUNCT
ijassa-1395	205	33	,	,	PUNCT
ijassa-1395	205	34	303–324	303–324	NUM
ijassa-1395	205	35	.	.	PUNCT
ijassa-1395	206	1	11	11	NUM
ijassa-1395	206	2	.	.	X
ijassa-1395	206	3	polyak	polyak	PROPN
ijassa-1395	206	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	206	5	b.	b.	PROPN
ijassa-1395	206	6	t.	t.	PROPN
ijassa-1395	206	7	,	,	PUNCT
ijassa-1395	206	8	khlebnikov	khlebnikov	PROPN
ijassa-1395	206	9	,	,	PUNCT
ijassa-1395	206	10	m.	m.	NOUN
ijassa-1395	206	11	v.	v.	PROPN
ijassa-1395	206	12	&	&	CCONJ
ijassa-1395	206	13	shcherbakov	shcherbakov	PROPN
ijassa-1395	206	14	,	,	PUNCT
ijassa-1395	206	15	p.	p.	PROPN
ijassa-1395	206	16	s.	s.	PROPN
ijassa-1395	206	17	(	(	PUNCT
ijassa-1395	206	18	2014	2014	NUM
ijassa-1395	206	19	)	)	PUNCT
ijassa-1395	206	20	upravlenie	upravlenie	PROPN
ijassa-1395	206	21	lineinymi	lineinymi	VERB
ijassa-1395	206	22	sistemami	sistemami	NOUN
ijassa-1395	206	23	pri	pri	PROPN
ijassa-1395	206	24	vneshnikh	vneshnikh	PROPN
ijassa-1395	206	25	vozmushcheniyakh	vozmushcheniyakh	PROPN
ijassa-1395	206	26	:	:	PUNCT
ijassa-1395	206	27	tekhnika	tekhnika	PROPN
ijassa-1395	206	28	lineinykh	lineinykh	ADJ
ijassa-1395	206	29	matrichnykh	matrichnykh	ADJ
ijassa-1395	206	30	neravenstv	neravenstv	NOUN
ijassa-1395	207	1	[	[	X
ijassa-1395	207	2	control	control	NOUN
ijassa-1395	207	3	of	of	ADP
ijassa-1395	207	4	linear	linear	PROPN
ijassa-1395	207	5	systems	system	NOUN
ijassa-1395	207	6	under	under	ADP
ijassa-1395	207	7	exogenous	exogenous	ADJ
ijassa-1395	207	8	disturbances	disturbance	NOUN
ijassa-1395	207	9	:	:	PUNCT
ijassa-1395	207	10	technique	technique	NOUN
ijassa-1395	207	11	of	of	ADP
ijassa-1395	207	12	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	207	13	matrix	matrix	NOUN
ijassa-1395	207	14	inequalities	inequality	NOUN
ijassa-1395	207	15	]	]	PUNCT
ijassa-1395	207	16	.	.	PUNCT
ijassa-1395	208	1	moscow	moscow	PROPN
ijassa-1395	208	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	208	3	russia	russia	PROPN
ijassa-1395	208	4	:	:	PUNCT
ijassa-1395	208	5	lenand	lenand	PROPN
ijassa-1395	209	1	[	[	X
ijassa-1395	209	2	in	in	ADP
ijassa-1395	209	3	russian	russian	PROPN
ijassa-1395	209	4	]	]	PUNCT
ijassa-1395	209	5	.	.	PUNCT
ijassa-1395	210	1	12	12	NUM
ijassa-1395	210	2	.	.	X
ijassa-1395	211	1	zhang	zhang	PROPN
ijassa-1395	211	2	,	,	PUNCT
ijassa-1395	211	3	k.	k.	PROPN
ijassa-1395	211	4	,	,	PUNCT
ijassa-1395	211	5	hu	hu	PROPN
ijassa-1395	211	6	,	,	PUNCT
ijassa-1395	211	7	b.	b.	PROPN
ijassa-1395	211	8	&	&	CCONJ
ijassa-1395	211	9	başar	başar	PROPN
ijassa-1395	211	10	t.	t.	PROPN
ijassa-1395	211	11	(	(	PUNCT
ijassa-1395	211	12	2020	2020	NUM
ijassa-1395	211	13	)	)	PUNCT
ijassa-1395	211	14	policy	policy	NOUN
ijassa-1395	211	15	optimization	optimization	NOUN
ijassa-1395	211	16	for	for	ADP
ijassa-1395	211	17	h2	h2	PROPN
ijassa-1395	211	18	linear	linear	NOUN
ijassa-1395	211	19	control	control	NOUN
ijassa-1395	211	20	with	with	ADP
ijassa-1395	211	21	h∞	h∞	PROPN
ijassa-1395	211	22	robustness	robustness	NOUN
ijassa-1395	211	23	guarantee	guarantee	NOUN
ijassa-1395	211	24	:	:	PUNCT
ijassa-1395	211	25	implicit	implicit	ADJ
ijassa-1395	211	26	regularization	regularization	NOUN
ijassa-1395	211	27	and	and	CCONJ
ijassa-1395	211	28	global	global	ADJ
ijassa-1395	211	29	convergence	convergence	NOUN
ijassa-1395	211	30	,	,	PUNCT
ijassa-1395	211	31	arxiv	arxiv	NOUN
ijassa-1395	211	32	:	:	PUNCT
ijassa-1395	211	33	1910.09496	1910.09496	NUM
ijassa-1395	211	34	,	,	PUNCT
ijassa-1395	211	35	[	[	X
ijassa-1395	211	36	online	online	X
ijassa-1395	211	37	]	]	X
ijassa-1395	211	38	.	.	PUNCT
ijassa-1395	212	1	available	available	ADJ
ijassa-1395	212	2	:	:	PUNCT
ijassa-1395	212	3	https://arxiv.org/abs/1910.09496	https://arxiv.org/abs/1910.09496	NOUN
ijassa-1395	212	4	copyright	copyright	NOUN
ijassa-1395	212	5	©	©	PROPN
ijassa-1395	212	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	212	7	assa	assa	NOUN
ijassa-1395	212	8	.	.	PUNCT
ijassa-1395	213	1	adv	adv	PROPN
ijassa-1395	213	2	syst	syst	PROPN
ijassa-1395	213	3	sci	sci	PROPN
ijassa-1395	213	4	appl	appl	PROPN
ijassa-1395	213	5	(	(	PUNCT
ijassa-1395	213	6	2023	2023	NUM
ijassa-1395	213	7	)	)	PUNCT
ijassa-1395	213	8	introduction	introduction	NOUN
ijassa-1395	213	9	linear	linear	ADJ
ijassa-1395	213	10	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-1395	213	11	regulator	regulator	NOUN
ijassa-1395	213	12	suppression	suppression	NOUN
ijassa-1395	213	13	of	of	ADP
ijassa-1395	213	14	external	external	ADJ
ijassa-1395	213	15	disturbances	disturbance	NOUN
ijassa-1395	213	16	:	:	PUNCT
ijassa-1395	213	17	static	static	ADJ
ijassa-1395	213	18	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	213	19	output	output	NOUN
ijassa-1395	213	20	dynamic	dynamic	ADJ
ijassa-1395	213	21	feedback	feedback	NOUN
ijassa-1395	213	22	examples	example	NOUN
ijassa-1395	213	23	conclusion	conclusion	NOUN