21、形式化演绎系统:Agda中的终止证明与SK组合子语义

形式化演绎系统:Agda中的终止证明与SK组合子语义

1. 终止证明概述

终止性是二元关系的一个重要属性。若将关系视为一种序,那么终止性意味着在这个序中不能无限递减,最终会到达一个无法继续下降的点,这与数学中的良基关系密切相关。

例如,自然数上的“<”序是终止的,任何递减的自然数序列最终都会停止,至少会停在0。但像整数上的“<”序和正有理数上的“<”序就不是终止的,我们可以构造出无限递减的序列,如整数的3 > 2 > 1 > 0 > -1 > -2 > … 和正有理数的1 > 1/2 > 1/4 > 1/8 > …。

我们还可以讨论从给定起点开始的关系终止性,即从该起点出发,在关系中不能无限下降,即使从其他起点出发可能会无限下降。证明程序不会永远运行,就可以看作是证明某个关系(即展示程序逐步运行的关系)从该程序作为起点是终止的。

下面是一个关系终止性的图形示例:

graph LR
    a --> b
    a --> g
    g --> f
    g --> b
    i --> d
    d --> c
    c --> d

在这个图中,从g出发的关系是终止的,因为从g出发的所有路径最终都会终止于f或b;但从i出发就不是终止的,因为存在一个从i开始的无限路径:i -> d -> c -> d -> …

2. 在Agda中定义终止性

在A

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,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理平滑。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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