도구스학업·수학

상태공간 가관측성 판정 계산기

상태행렬 A와 출력행렬 C에서 가관측행렬 O=[C; CA; ...; CA^(n-1)]을 만들어 계수(rank)가 n이면 완전가관측으로 판정합니다. 출력만 지켜봐도 상태를 되짚어 알 수 있는지 칼만의 판정법으로 확인합니다.

시스템 크기 n

한 줄에 한 행, 값은 공백이나 쉼표로 구분합니다.

한 줄에 한 행(출력이 하나면 한 줄).

가관측성 판정

완전가관측

계수(rank) = 2 / n = 2

C·A^k — 관측되는 방향이 쌓이는 과정

kC·A^k
0[1, 1]
1[1, 2]
가관측행렬 O = [C; CA; ...; CA^(n-1)]
1행[1, 1]
2행[1, 2]
계수가 n과 같아 완전가관측으로 추정됩니다. 출력 y=Cx를 얼마간 지켜보기만 해도 초기 상태 x(0)를 유일하게 되짚어낼 수 있는 것으로 추정됩니다.
edu/controllability-matrix(가제어성)의 쌍대(dual) 개념입니다. 가제어성이 «입력으로 상태를 몰고 갈 수 있는가»를 묻는다면, 가관측성은 정반대로 «출력만 보고 상태를 되짚을 수 있는가»를 묻습니다. (A, C)가 가관측이라는 것은 (Aᵀ, Cᵀ)가 가제어라는 것과 정확히 같습니다 — 가관측행렬이 [B AB ...]를 가로로 잇는 대신 [C; CA; ...]를 세로로 쌓는 모양인 것도 이 전치 관계 때문입니다.
A^n 이상의 거듭제곱은 케일리-해밀턴 정리에 의해 A^0, ..., A^(n−1)의 선형결합으로 항상 표현되므로, CA^n, CA^(n+1), ...을 더 쌓아도 계수가 늘어나지 않습니다. n개까지만 봐도 충분한 이유입니다.

계산 방법

  1. 1시스템 크기(2×2 또는 3×3)를 고릅니다.
  2. 2상태행렬 A와 출력행렬 C를 넣습니다.
  3. 3가관측성 판정과 계수(rank)를 확인합니다.
  4. 4C·A^k가 쌓이며 관측되는 방향이 어떻게 늘어나는지 표로 봅니다.

자주 묻는 질문

출력 y=Cx를 얼마간 지켜보기만 해도 지금 상태(x)가 무엇인지 유일하게 되짚어 알 수 있는 성질입니다. 한 순간의 출력만으로는 부족할 수 있지만, 시간에 따라 여러 순간의 출력을 함께 보면 되짚을 수 있는 경우가 있습니다.

O=[C; CA; CA²; ...; CA^(n-1)]처럼 C·A^k를 세로로 쌓아 만듭니다. y, dy/dt=CAx, d²y/dt²=CA²x, ...를 함께 보면 서로 다른 방향의 정보가 쌓이는데, 이 방향들이 n차원 공간 전체를 덮으면(계수가 n이면) 초기 상태를 유일하게 되짚을 수 있습니다.

정확히 반대(쌍대) 개념입니다. 가제어성은 입력으로 상태를 원하는 곳으로 몰고 갈 수 있는가를 묻고, 가관측성은 출력만 보고 상태를 되짚을 수 있는가를 묻습니다. (A, C)가 가관측이라는 것은 (Aᵀ, Cᵀ)가 가제어라는 것과 수학적으로 동치이며, 이 계산기도 그 관계를 검증에 활용합니다.

케일리-해밀턴 정리에 따르면 A^n 이상의 거듭제곱은 항상 A^0, ..., A^(n-1)의 선형결합으로 표현되므로, CA^n 이상을 더 쌓아도 이미 있는 행들이 만드는 공간을 넓히지 못합니다.

전송되지 않습니다. 모든 계산은 브라우저 안에서 이뤄지고, 입력값은 이 기기에만 남습니다.

알아두면 좋은 점

  • 2×2, 3×3 시스템만 다룹니다.
  • 출력(C)은 한 행(하나의 출력)만 입력받습니다. 출력이 여러 개인 시스템은 다루지 않습니다.
  • 계수는 가우스 소거로 계산하며, 부동소수점 오차를 고려해 아주 작은 값(1e-9 미만)은 0으로 봅니다.

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마지막 검증: 2026년 9월 3일 · 결과는 참고용 추정치입니다.