3、黎曼几何在形状分析与计算解剖学中的应用

黎曼几何在形状分析与计算解剖学中的应用

1. 李群作用与奥莫里定理

李群 $G$ 在流形 $M$ 上的光滑作用是一个光滑映射 $G × M → M$,记为 $(g, x) \mapsto g.x$,满足 $e.x = x$ 和 $g.(h.x) = (gh).x$,其中 $e$ 是 $G$ 中的单位元。如果对于任意两点 $x, y \in M$,都存在 $g \in G$ 使得 $g.x = y$,则称该作用是传递的;如果对于所有 $x \in M$ 都有 $g.x = h.x$ 能推出 $g = h$,则称该作用是有效的。

微分同胚群在基流形上的作用由 $\phi.x = \phi(x)$ 给出,显然它是有效的,因为对于所有 $x \in M$ 都有 $\phi(x) = \psi(x)$ 意味着 $\phi$ 和 $\psi$ 作为函数相等。并且微分同胚群的作用也是传递的。

奥莫里定理要求我们做出选择:要么微分同胚群不是巴拿赫流形,要么它不是光滑作用的李群,即群运算或在流形上的作用不是光滑的。选择使用光滑微分同胚群 $Diff(M)$ 会导向弗雷歇流形的设定,其中 $Diff(M)$ 是李群,做几何更容易,因为更多运算可微,但建立分析结果更具挑战性。另一个选择是具有有限阶导数的微分同胚群 $Diff^{C^n}(M)$,它是巴拿赫流形,有多种工具可用于证明存在性结果,但由于它不是李群,几何设定不够丰富。

2. 无限维黎曼几何
2.1 流形 $C^{\infty}(M, N)$

假设 $M$ 是无边界的紧致(因此是有限维)流形,$N$ 可以是无边界的非紧致(甚至是无限维)流形。为了将 $C^{\infty}(M

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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