12、树自动机与逻辑中的类型、收缩方法及接受问题

树自动机与逻辑中的类型、收缩方法及接受问题

1. 类型与接受问题

在树自动机的研究中,树 $T$ 的接受问题与计算(并检查)其 $A$-类型之一的问题是等价的。下面我们来看相关命题。

命题 27

给定一个 $D$-增强树自动机 $A$ 和一个(非空满)$D$-增强树 $T$ 的 $A$-类型 $\sigma$,可以判定 $T$ 是否属于 $A$ 所识别的语言 $L(A)$。

证明如下:
设 $A = (A, C, D, S, \Delta, I, F, G)$,$\sigma$ 为集合:
[
\left{
\begin{pmatrix}
r_h \
\bigcap_{i \in I_h} F_{h,i} \
\bigcap_{j \in J_h} (d_{h,j}, r_{h,j}, G_{h,j})
\end{pmatrix}
: h \in H
\right}
]
其中 $H$ 是一个有限的索引集(每个索引代表一组具有相同特征的计算)。对于所有 $h \in H$,$I_h$ 和 $J_h$ 是有限的索引集,$r_h$ 和 $r_{h,j}$($j \in J_h$)是 $S$ 中的状态,$d_{h,j}$($j \in J_h$)是 $D$ 中的标签,$F_{h,i}$($i \in I_h$)和 $G_{h,j}$($j \in J_h$)是 $S$ 的状态集合。

假设 $A$ 接受 $T$,这意味着存在 $A$ 的一个成功运行 $R$,其特征 $[T, R]$ 属于 $\sigma$,即存在 $h \in H$ 使得:

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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