24、可逆元胞自动机的逆邻域研究

可逆元胞自动机的逆邻域研究

1. 引言

元胞自动机和L - 系统一样,是一种并行处理过程,在离散时间步长上对字符串中的符号进行重写。一维元胞自动机有两个特性使其与L - 系统不同:一是符号总是被另一个符号替代,不会被更长的词或空词替代;二是通常不考虑有限字符串,其字符串或自动机的配置向两个方向无限延伸。

一维元胞自动机(简称CA)是离散动力系统,由无限个细胞组成,每个细胞包含自动机有限状态集(或字母表)中的一个元素,细胞在离散时间步长上同步改变状态。为确定新状态,细胞会查看附近细胞(即邻居)的旧状态,局部转换规则将每个细胞的新状态定义为其邻居旧状态的函数,且自动机是均匀的,所有细胞使用相同的局部规则。

更一般地,对于任意$d\geq1$,$d$维CA由无限个细胞组成,排列成无限的$d$维棋盘状,细胞状态的改变方式与一维情况相同。元胞自动机常被用作各种情境下动力系统的简单模型,许多物理和自然科学中的系统可描述为大量简单基本对象的集合,这些对象仅进行局部相互作用,局部相互作用可能很简单,但系统整体行为却很复杂,此时可用简单的元胞自动机对系统进行建模。

封闭物理系统是可逆的,意味着系统演化过程中信息不会丢失,元胞自动机也能保存信息。在可逆元胞自动机中,系统的前一个配置由当前配置唯一确定,实际上,总是存在另一个CA(即逆自动机)来模拟逆过程,这意味着每个细胞只需查看其周围有限细胞的状态,就能追溯计算的前一个时间步。本文将研究细胞确定前一个时间步状态时需要查看的范围。

2. 定义和符号

形式上,$d$维元胞自动机(CA)是一个四元组$A = (d, S, N, f)$,其中:
- $d$是正整数,表示$A$的维度。

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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