73、图灵机距离层次结构研究

图灵机距离层次结构研究

1. 技术预备知识
  • 基本定义
    • 自然数集 :用 (N) 表示自然数集(包括 0)。
    • 复杂度界限 :复杂度界限 (c) 是一个从 (N) 到 (N) 的映射。在复杂度类的表示中,(c(n + 1)) 表示复杂度界限 (c’),使得对于每个 (n \in N),(c’(n) = c(n + 1))。
    • 语言 :语言 (L) 是 ({0, 1}^*) 的任意子集,(\epsilon) 表示空字。
  • 图灵机定义 :图灵机是一种具有双向只读输入带和一个半无限工作带(向右无限)的机器,工作带字母表为 (0)、(1)、(b),在工作带左端(第 0 个单元格)有结束标记 #,有确定性和非确定性两种版本。图灵机对输入字的任何计算都可以理解为其配置的序列。
  • 程序与语言接受
    • 程序 :程序是 ({0, 1}^+) 中的字。存在一台机器,当工作带上有任意字 (p) 时,能在不使用 (p) 之外单元格的情况下判断 (p) 是否为程序。如果 (p) 是程序,(M_p) 是对应的机器。
    • 语言接受 :对于任何机器 (M),(L(M)) 表示 (M) 接受的语言,(p_M) 表示 (M) 的程序。
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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