数学复习--反函数

本文详细阐述了反函数的概念,以及如何通过两步求解反函数:首先将原函数y=f(x)转换为x=g(y),然后交换x和y得到反函数y=f-1(x)。以y=(1/2)x+1为例,展示了反函数求解过程,并通过f(f-1(4))=4和f-1(f(5))=5验证了求解的正确性。

反函数

反函数

反函数

我们知道函数是对其定义域内每一个值到其值域唯一值的映射规则。
反函数其本质也是函数,也要满足函数的定义。

所以一个函数如果存在反函数,那么他从定义域到值域 和 从值域到定义域都要满足一对一规则。
在这里插入图片描述反函数相当于一个功能的撤销键。

那如何求得反函数呢?如何把 f-1写作x的函数?
第一步:借助y对x解方程y=f(x)
第二步:交换x和y得到的公式将是y = f -1(x)

求y = (1/2)x + 1 的反函数。
1)借助y的到x
x=2y-2
2)交换x和y就得到对应的反函数
y=2x-2
f-1(x) = 2x -2
验证:
f(f-1(4)) = 4
f-1(f(5)) = 5

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,涵盖正向与逆向运动学求解、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路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,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与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与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与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 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与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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