16、不规则域中的热核平滑技术详解

不规则域中的热核平滑技术详解

1. 热核的定义与性质

热核 $K_{\sigma}(p, q)$ 定义为:
$K_{\sigma}(p, q) = \sum_{j=0}^{\infty} e^{-\lambda_j\sigma}\psi_j(p)\psi_j(q)$
其中,$\sigma$ 是核的带宽。热核是各向同性热扩散的基本解。

1.1 对称核的正定性

若对称核 $G(p, q)$ 定义在流形 $M$ 上,且对于所有的 $p_i, q_j \in M$ 和非零的 $c_i, c_j \in R$,满足 $\sum_{i,j=1}^{n} G(p_i, q_j)c_ic_j > 0$,则称 $G(p, q)$ 是正定的。进一步推广,如果对于任意的可积函数 $f \in L^1(M)$,有 $\int_{M} G(p, q)f(p)f(q) d\mu(p)d\mu(q) > 0$,则称核 $G(p, q)$ 在 $M$ 上是积分正定的。对于连续核,这两个定义是等价的。

1.2 热核的概率分布性质

热核是一种概率分布,即 $\int_{M} K_{\sigma}(p, q) d\mu(p) = \int_{M} K_{\sigma}(p, q) d\mu(q) = 1$。因此,离散化的核矩阵可以看作是双随机矩阵。

1.3 不同空间上的热核

  • 球面上的热核
    • 二维球面 :热核可以用球谐函数 $Y_{lm}$ 解析表示为 $K_{\sigma}(p
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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