10、约化方法的应用与Bargmann - Wigner方程的拉格朗日锚

约化方法的应用与Bargmann - Wigner方程的拉格朗日锚

1. 约化方法构建自旋Sutherland型系统

1.1 广义Cartan分解

在研究感兴趣的约化问题之前,我们需要确定一些符号并回顾一个重要的群论结果。设 $Y$ 是一个非紧连通单实李群,其李代数为 $\mathcal{Y}$。为 $\mathcal{Y}$ 配备由Killing型的正倍数给出的标量积 $\langle,\rangle$。假设 $\Theta$ 是 $Y$ 的一个Cartan对合(其不动点集是一个极大紧子群),$\Gamma$ 是与 $\Theta$ 可交换的任意对合。$\mathcal{Y}$ 对应的对合分别记为 $\theta$ 和 $\gamma$,这导致了正交分解:
$\mathcal{Y}=\mathcal{Y} {+}^{+}+\mathcal{Y} {-}^{+}+\mathcal{Y} {+}^{-}+\mathcal{Y} {-}^{-}$
其中下标 $\pm$ 表示 $\theta$ 的特征值 $\pm1$,上标表示 $\gamma$ 的特征值。我们还可以使用相关的投影算子 $\pi_{\pm}^{\pm}:\mathcal{Y}\to\mathcal{Y} {\pm}^{\pm}$,以及 $\pi {+}=\pi_{+}^{+}+\pi_{-}^{+}$ 和 $\pi_{+}=\pi_{+}^{+}+\pi_{+}^{-}$。

我们选择一个极大阿贝尔子空间 $\mathcal{A}\subset\mathcal{Y} {-}^{-}$,并定义 $\mathcal{C}:=\t

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 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、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优应用方面系统性地回答 项目强,至少知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
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