持续激励下的一致性
Consensus under Persistence Excitation
AI总结：
本研究证明一阶多智能体协作系统在持续激励条件（即任意智能体对的交互函数满足积分下界，要求交互保证最低作用量）下可收敛至一致状态，为多智能体一致性分析提供了理论依据。
摘要：
我们证明，当满足所谓的持续激励条件时，由相互作用的智能体组成的一阶协作系统会收敛到一致状态。该条件要求任意一对智能体之间的相互作用函数满足积分下界，其含义是相互作用需要保证最低限度的作用量。
英文摘要：
We prove that a first-order cooperative system of interacting agents converges to consensus if the so-called Persistence Excitation condition holds. This condition requires that the interaction function between any pair of agents satisfies an integral lower bound. The interpretation is that the interaction needs to ensure a minimal amount of service.
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