Class 19：微分动态规划

最新推荐文章于 2025-07-18 10:37:48 发布
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分类专栏： Andrew Ng《Machine Learning》笔记
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博客围绕Class 19的微分动态规划展开，但内容缺失，无法获取更多关键信息。

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iLQR DDP 微分动态规划推导详细过程（三）
weixin_46300916的博客
03-28 743
有了 δLˉ\delta\bar{L}δLˉ 后，我们还需要方程中的 δPˉ\delta\bar{P}δPˉ，以便计算方程 51 中的 Q 元素。我们只需将线性化的离散动力学（公式 43）插入下一时间步的成本-去向中即可： δP(δy,δv)=12[δyδv]T[SyySyvSvySvv][δyδv]+[SySv][δyδv](34)δPˉ(δx,δu,δv)=12[Aδx+Bδu+Cδvδv]T[SyySyvSvySvv][Aδx+Bδu+Cδvδv](35)+[SySv][Aδx+Bδu+Cδvδv]=
李群与李代数基础：第2节 李群的李代数与不变微分算子
AI天才研究院
09-15 992
李群与李代数基础：第2节 李群的李代数与不变微分算子 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 李群理论起源于19世纪末，由法国数学家索菲斯·李（Sophus Lie）提出，旨在研究连续变换群的概念。李群在数学物理、几何学以及现代
【十九】微分动态规划
禛的专栏
11-05 3224
介绍了《机器学习》第十九讲的内容，包括微分动态规划模型DDP，卡尔曼滤波Kalman Filter以及线性二次高斯解法LDQ
微分动态规划
微念的博客
03-08 7233
本文从维基百科出发，详细介绍了动态微分规划（DDP）算法。
微分动态规划(Differential Dynamic Programming, DDP)
犹有傲霜枝的博客
07-24 8793
微分动态规划(Differential Dynamic Programming, DDP) 变分法思路 由贝尔曼最优性原理得到： V(X,t)=min⁡u∈Ω{ϕ[X(tf),tf]+∫t0tfL(x(t),u(t),t)dt}=min⁡u∈Ω{∫t0t0+dtL(x(τ),u(τ),τ)dτ+V(X+ΔX,t+dt)} \begin{aligned} V(X, t)&=\min ...
吴恩达斯坦福大学机器学习课程——Lecture 19：算法调试和微分动态规划
longqiang850407的博客
07-18 429
DenseUnet 改进：结合RepHMS动态调整尺度模块
Henry的博客
05-14 89
DenseUNet是一种创新的图像分割网络架构，结合了DenseNet的特征提取能力和U-Net的多尺度特征融合机制。其核心创新在于引入了RepHMS模块，该模块支持动态多尺度特征调整，能够根据目标尺寸灵活处理特征图。DenseUNet基于DenseNet-161构建，包含编码路径和解码路径，通过RepHMS模块在解码路径的每个阶段进行多尺度特征调整，并与编码路径的特征进行融合。网络还采用了密集跳跃连接，确保特征的有效传递和重用。DenseUNet支持任意输入通道数和可配置的输出类别数，适用于需要精确像素级
偏微分方程在电磁场计算中的数学表达
AI天才研究院
07-13 363
给定几何结构、介质参数（ε, μ, σ）、源（电流/电荷）及边界条件，求解电场E(r,t)与磁场H(r,t)的分布。由于麦克斯韦方程是耦合的、非线性的、时变的，解析解几乎无法获得，必须通过PDE离散（将连续方程转化为代数方程组）与数值求解来实现。偏微分方程是电磁场计算的数学基石，连接着麦克斯韦的理论世界与工程实践的现实需求。从简单的静电场到复杂的拓扑电磁学，从有限元法到机器学习加速，PDE的应用始终在演化。
12、椭圆偏微分方程的数值解法：从基础到应用
最新发布
n8m7b6v5c4的博客
07-18 12
本文系统介绍了椭圆偏微分方程的数值解法，重点涵盖拉普拉斯方程和泊松方程的有限差分方法，包括网格离散化、差分近似、方程组求解技术（如高斯消元法和逐次超松弛法SOR），并讨论了一致性、收敛性和阶数的概念。同时，文章还介绍了处理导数边界条件、非矩形域、非线性问题和三维问题的方法，以及控制体积法。此外，提供了多个FORTRAN程序实现，并附有练习问题，帮助读者掌握从基础理论到实际应用的全过程。
微分动态规划的基本思想
jbluesun的专栏
08-02 4476
吴恩达cs229第19课，微分动态规划这一部分，看了两遍才看明白。 赶紧记下来： 微分动态规划是基于LQR（线性二次型）的， 后者能够比较简洁地计算最优策略，但要基于一个前提，就是 t+1 时刻的状态，是 t 时刻的状态和 t 时刻采取行为的线性函数。 然而，有很多控制系统，它的t+1的状态 是 t 时刻状态和行为的“非”线性函数（下文称为“状态转换函数”）。 没关系，我们可以做线性近似
MATLAB水库优化
05-13
MATLAB水库优化水库优化调度，离散微分动态规划
动态规划简要笔记
for_choc的博客
04-24 408
动态规划解决的问题多数有重叠子问题这个特点     动态规划与分治法最大的区别在于：适合于用动态规划法求解的问题，经分解后得到的子问题往往不是互相独立的（即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解得基础上，进行进一步的求解）     以下例子总结自公开课 计算机科学及编程导论 第一个简单例子（Python 3.x） def fib(n):     global numCalls  
【CS229 lecture19】微分动态规划
qiusuoxiaozi的博客
03-11 3528
首先声明一下，这节课基本没听懂，但是还是把课程笔记写下。lecture19 微分动态规划 继续强化学习算法的讨论 Agenda: 课程中段我曾讲过调试learning algorithm，今天再来将强化学习的部分： The motivating example is robotic control; first build a simulator… debugging a RL
iLQR DDP 微分动态规划推导详细过程（一）
weixin_46300916的博客
03-27 686
布莱恩-杰克逊、泰勒-豪威尔 斯坦福大学机器人探索实验室 2019年7月2日xk+1=Akxt+Bkuk x_{k+1}=A_kx_t+B_ku_k xk+1​=Ak​xt​+Bk​uk​J(x0,U)=12xNTQfxN+12∑k=1N−1xkTQkxk+ukTRkuk J(x_0,U)=\frac{1}{2}x_N^TQ_fx_N+\frac{1}{2}\sum_{k=1}^{N-1}x_k^TQ_kx_k+u_k^TR_ku_k J(x0​,U)=21​xNT​Qf​xN​+21​k=1∑N−1​xk
动态规划 | Dynamic Programming
weixin_40954495的博客
04-06 252
https://leetcode.com/discuss/general-discussion/475924/My-experience-and-notes-for-learning-DP
[学习笔记]动态动态规划/动态DP/DDP
weixin_30466953的博客
04-08 636
概述 \(DDP\)是指一类需要支持修改的\(DP\)问题，常见的主要是带修树形\(DP\)，可以用树链剖分结合矩阵乘法优化修改的复杂度 详解 从例题来分析：洛谷P4719 题目大意：给出\(n\)个点的树，每个点有点权，共\(m\)次操作，每次修改一个点的点权，求每次修改后树的最大权独立集的权值大小 \(n, m \le 1e5\) 如果不带修改，容易想到设\(f_{u, 0/1}\)来表...
动态规划（Dynamic Programming）
Vic_Hao的博客
06-11 867
Dynamic programming is a method for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simple subproblems.——Wiki 动态规划的本质是对问题状态的定义和状态转移方程的定义。 动规是通过拆分问题。定义状态与状态之间的关系，使得问题能够以递归（或者说分治）的...
《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（四）基于模型的动态规划方法
lxs3213196的博客
11-27 653
《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（四）基于模型的动态规划方法值函数计算高德-赛德尔迭代求解值函数线性方程策略评估算法利用值函数进行策略改善，找到最优策略策略迭代算法值函数迭代算法最优控制 强化学习的直观目标是找到最优策略，目的是更好地完成任务。回报函数对应着具体的任务，所以强化学习所学到的最优策略是与具体的任务相对应的。从这个意义上来说，强化学习并不是万能的，它无法利用一个算法实现所有的任务。 从广义上讲，强化学习可以归结为序贯决策问题，即找到一个决策序列u0*-u1*-u2*-u3*-----uτ*使
算法-动态规划 Dynamic Programming--从菜鸟到老鸟
qfikh的博客
10-10 595
算法-动态规划 Dynamic Programming--从菜鸟到老鸟 https://blog.youkuaiyun.com/u013309870/article/details/75193592   《面试--动态规划》 ---五种经典的算法问题 https://blog.youkuaiyun.com/tongxinzhazha/article/details/77407648...
matlab 求解车辆微分方程
08-12
Matlab可以用ode系列函数来求解微分方程。根据你提供的引用内容，我可以看到两个例子来说明如何求解车辆微分方程。 第一个例子中，微分方程是dequ = 'x^2*exp(2*y)*Dy = x^3'，初始条件是y(1) = 0。通过使用dsolve函数和给定的初始条件，可以得到解为y = log(x^2 - 2/x)/2 [1。 在第二个例子中，微分方程是dy(1) = [-21*y(1) + 19*y(2) - 20*y(3)], dy(2) = [19*y(1) - 21*y(2) + 20*y(3)], dy(3) = [40*y(1) - 40*y(2) - 40*y(3)] [2。通过使用ode113函数和给定的初始条件，可以得到数值解[T,Y = ode113(@odefun, tspan, y0) [2。 请注意，这里的odefun是一个自定义的函数，它定义了微分方程的右侧。你需要根据你的实际微分方程来编写这个函数。 希望这些例子能帮助你理解如何在Matlab中求解车辆微分方程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [MATLAB求解常微分方程](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_48467622/article/details/123605146)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [matlab求解一阶微分方程组](https://blog.youkuaiyun.com/qq_52461854/article/details/128227070)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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