17、树自动机与逻辑:收缩方法的有效性

树自动机与逻辑:收缩方法的有效性

在树自动机与逻辑的研究领域中,收缩方法的有效性具有重要意义。本文将通过几个有意义的应用实例,展示可约树的闭包性质的有效性,包括确定Caucal层次结构中确定性树的秩的合适上界、刻画双向交替Muller树自动机识别的语言,以及证明形态树接受问题的可判定性。

1. 可约树与Caucal层次结构

Caucal层次结构中的确定性树可以通过树转换和展开操作来生成。具体来说,每个层次的树可以通过对前一层次的树应用逆有理替换和展开操作得到。

  • 树生成器 :对于Caucal层次结构的每个层次,存在一个代表图,称为图生成器。此外,还定义了一类新的树生成器,即Cachat树生成器,它可以通过对无限完全二叉树进行n次FlipUnf操作得到。这些树生成器可以通过MSO可定义解释生成Caucal层次结构中的所有图。
  • 新的树生成器类 :定义了一个新的树生成器类,它包含所有Cachat树生成器,并通过逆有理前向替换生成Caucal层次结构中的所有确定性树。
  • 定理与推论
    • 定理11 :Caucal层次结构中第n层的确定性树是所有形式为$T(FlipUnf^n(T))$的树,其中$T$是正则树,$T$是具有有理前瞻的树转换。
    • 推论2 :Caucal层次结构中第n层的确定性树的秩为n。

下面是Caucal层次结构中

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 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,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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