11、阶乘语言中WQO判定问题的高效解决

阶乘语言中WQO判定问题的高效解决

1. 图与语言的基本概念

在图论和语言理论的研究中,有一些基础概念至关重要。对于图的研究,一个单调图类通过子图关系是良拟序的,当且仅当它包含有限个循环和有限个H - 图。如果集合Z是有限的,那么Free(Z)关于子图关系是良拟序的,当且仅当Z包含一个无弦路径(或无弦路径的诱导子图),否则Free(Z)包含无限个循环。

对于语言和自动机,设k ≥ 2是自然数,Ek = {0, 1, …, k - 1}是一个字母表。有限确定自动机A = (G, q0, Q)定义如下:
- G是一个有限有向图,可能有多重边和环,图中边用Ek中的字母标记,从同一节点出发的任意两条边标记不同。
- q0是G的一个节点,称为起始节点。
- Q是G的非空节点集,称为终止节点集。

图G中的有向路径是节点vi和边ej的序列v1, e1, …, vm, em, vm + 1,其中对于每个j = 1, …, m,边ej从vj指向vj + 1,节点和边都可在路径中重复出现。与图G中的每条有向路径τ相关联的是一个通过读取τ的边的标记得到的Ek上的单词,记为w(τ)。从节点q0开始并在终止节点结束的有向路径称为A - 路径。如果存在A - 路径τ使得w(τ) = α,则称自动机A接受单词α。自动机A接受的所有单词的集合称为A接受(或识别)的语言,记为L(A),有限确定自动机接受的语言恰好是正则语言。

以下定理表明,给定Ek上的n个单词的集合Z,可以在时间O(nk)内构造一个有限确定自动机A,使得L(A)与阶乘语言Free(Z)重合。

2. 辅助结果

在解决主要问题之前,需要一些辅助结果。对于单词

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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