代数基本概念理解——限制(restriction)

1.   限制的定义

在数学中,一个函数  f  的(定义域)限制(restriction)是一个新的函数,通过为原函数f  选择一个更小的定义域A而获得的,通常表示为 f{|}_{A} 或 f{\upharpoonright}_{A}  表示。即将原函数的定义域缩小至其子集后获得的新函数,其值域保持不变。

         令  f : E ⟶  F   为一个从一个集合 E  到另一个集合 F   的函数。若一个集合 A 为集合E的一个子集,则  到 的限制(即定义域限制到 是函数

f{|}_{A}:A \longrightarrow F   。

2.   为什么要定义函数的限制?

2.1   限制定义域以定义函数

    虽然许多函数(例如指数函数或立方根函数)没有限制,但其他一些函数仅适用于特定集合。因此,它们的正式定义包含一个或多个限制条件。例如:

\bullet   常量函数:c是一个实数( c∈ℝ ) 。

\bullet    线性函数:m ≠ 0 ,换言之 ,斜率不等于0,它就变成了一个常量函数。

\bullet    对数函数:x > 0 。

\bullet    平方根函数:限制到 x ≥ 0 。

函数的限制通常是由于公式中的代数运算问题造成的。例如,对于比率函数,要注意分母等于零的情况:

-------函数------------------限制---------

f(x)=\frac{1}{x}  --------------  x ≠ 0

f(x)=\frac{1}{x-2}------------  x ≠ 2

f(x)=\frac{x+1}{x^{2}-1}-----------  x ≠ ±1

对于根号函数,不能取负数平方根。

-------函数------------------限制---------

f (x) = \sqrt{x+3} --------------x ≥ -3 

2.2   使用函数的限制求反函数

    例如,若你设置一个区间 [-π/2 , π/2] ,则正弦函数就成为一对一的(双射的)。

2.3   使用函数的限制使函数有“更佳的行为”

有些函数,例如 f (x) = sin(1/x),在 x = 0 附近表现很差。因为函数在该点没有定义,所以其值会剧烈波动,几乎无法处理。将定义域缩小到一个较小的区间(不包含零点!),就能使函数更容易处理。

3.   其它例子

(1)  令φ G ⟶ 𝒢 (LaTex语法“mathcal{G}”,Unicode:U+ 1D4A2) 为一个同态群,并令 G 的一个子群。我们可以将  φ  限定在 H ,从而获得一个同态

\varphi{|}_{H}: {H} \longrightarrow \mathcal{G}   。

这意味着,我们采用相同的映射但限定了其定义域:因此,根据定义,若 在 中,则 [\varphi{|}_{H}]( h) = {\varphi}(h)  。( 为清晰起见,我们在符号   \varphi{|}_{H}  外层加了方括号。) 加了限定后还是一个同态,因为φ是一个同态 ,  而 [{\varphi}|_{H}]  的核是  φ  的核与 H  的交集:

\ker({\varphi}|_{H}) = \ker(\varphi)\cap{H}  。

根据核的定义,这是显然易见的。 [{\varphi}|_{H}]  的像与映射 φ 下的 像 φ(H ) 是相同的。

计算方法可能有助于描述这种限定。根据推论(2.8.13),像的阶数整除| H |和| 𝒢 |。若 | H | 和 | 𝒢 |没有公因子,φ(H ) = {1} ,因此,H  包含于核中。

(2)  对于 V 的一个子空间 W ,若其通过算子将其映射到自身,即

                  TW W  

则称其为不变子空间(invariant (subspace)),或更确切地称为 T不变子空间 。换言之,若只要 wW 中,就有T(w) 也在 W 中,则 W 是不变的。这时,TW 上定义了一个线性算子,称其为到W 的限制(restriction)。我们通常将这个限制表示为  T{|}_{W}  。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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