Daily English--2011年12月24日

探讨了在圣诞节期间预订餐厅大餐时的常见问题,包括是否需要预定位子、预订人数、特色菜品、到达方式及餐厅着装规定等。同时提供了一般性的到达指引,确保读者能够顺利找到餐厅。
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平安夜吃大餐~~~~~~~~~~~~~

>Do I need a reservation?
  我需要预定位子嘛?


> Nine o'clock should be OK.
   9点应该么问题。


> I'd like to reserve a table for 3.
   我想要预约3个人的位子。


>What do you have for today's special?
   今天的推荐餐是什么?


> We are a group of 6.
   我们一共6个人。


>We'd like a table with a view of garden.
  我们想要个能看到花园的位子。


>We'll come around 8 o'clock.
  我们大约8点到。

>How can I get there?
  我要如何才能到达餐厅。

>Do you have a dress code?
  餐厅是否有任何服装上的规定?

>How long is the wait?
  我们大概要等多久?


内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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