10、量子图的基本谱性质

量子图的基本谱性质

1. 引言

在量子图的研究中,我们首先要对量子图——度量图上的薛定谔算子给出严格且自洽的定义。同时,我们会根据基础有限度量图是否包含非紧边,来研究其谱性质。这里不推导谱的久期方程,而是采用一般的谱理论方法。主要工具是比较度量图上的微分算子和由相同微分表达式在独立边集合上以及所有端点的狄利克雷条件所确定的狄利克雷算子。

2. 量子图作为自伴算子的定义

2.1 参数假设

假设参数 $\Gamma$、$q$、$a$ 和 $S$ 满足以下条件:
- 图 $\Gamma$ 是一个由 $N_c$ 条紧边和 $N_i$ 条无限边组成的度量图。
- (电)势 $q$ 是 $\Gamma$ 上的实值绝对可积势,还需满足 Faddeev 条件:
- $q \in L^1(\Gamma)$
- $\int_{\Gamma} (1 + |x|) |q(x)| dx < \infty$
- 磁势 $a$ 是实值一致有界函数,在每条边上连续,即 $a \in C(\Gamma \setminus V)$。
- 顶点矩阵 $S$ 是酉的适当连接矩阵,它是 $M$ 个不可约酉 $d^m \times d^m$ 矩阵 $S^m$ 的集合,其中 $d^m$ 是顶点 $V^m$ 的度。

2.2 微分表达式与算子定义

考虑任意边 $E_n$ 和微分表达式:
$\tau_{q,a} = (i \frac{d}{dx} + a(x))^2 + q(x)$
该表达式定义在 Sobolev 空间 $W_1^2(E_n)$ 中的函数 $u$ 上,且 $\

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能、安全和工程适用。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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