10、动态逻辑与Petri网转换插入技术解析

动态逻辑与Petri网转换技术解析

动态逻辑与Petri网转换插入技术解析

1. 动态逻辑在项图重写中的应用

1.1 命题阐述

在项图重写的研究中,有两个重要命题值得关注。命题4指出,对于模态公式 ϕ,所有有限根项图 G′ = (N ′, E′, Ln′, Le′, S′, T ′, n′0) 关于 G → (a1, …, an) 的每个范式都满足 ϕ,当且仅当 G′ 满足 (αG; φG?; n; (πn1 :=g ⊥); (πn1 :=l ⊤); … ; n; (πnk :=g ⊥); (πnk :=l ⊤); α1; … ; αn)⋆ 。这一命题建立了项图范式与模态公式之间的逻辑联系,为判断项图是否满足特定模态公式提供了依据。

命题5则表明,模态公式 ϕ 与重写规则 G → (a1, …, an) 之间存在紧密关系。重写规则 G → (a1, …, an) 强烈保留 ϕ,当且仅当 |= ϕ →[αG; φG?; n; (πn1 :=g ⊥); (πn1 :=l ⊤); … ; n; (πnk :=g ⊥); (πnk :=l ⊤); α1; … ; αn]ϕ。这意味着可以通过这个逻辑表达式来判断重写规则是否能保持模态公式的性质。

1.2 动态逻辑的特点与应用

动态逻辑具有多种用途。它可以用于描述可能通过指针定义的数据结构,将这些数据结构视为项图进行处理;可以指定作为重写规则定义的程序,这些程序用于处理上述数据结构;还可以对数据结构本身以及所考虑程序的行为进行推理。

其特点十分吸引人,能够准确捕捉项图重写系统的行为。同时,它为操作指针的程序验证开辟了新的

六自由度机械臂ANN人工神经络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经络控制部分的代码实现,结合提供的盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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