6、A∨C 终止性的依赖对框架

A∨C 终止性的依赖对框架

在重写理论中,终止性分析是一个重要的研究领域。本文将探讨 A∨C 终止性的依赖对框架,包括重写模等式理论、最小项和无限重写序列,以及稳定最小非 E 终止项等内容。

重写模等式理论

给定重写理论 $R = (\Sigma, E, R)$,若存在 $u, v$ 使得 $s \sim_E u$,$u \to_R v$,且 $v \sim_E t$,则记为 $s \to_{R/E} t$。若 $\to_{R/E}$ 是终止的,则称重写理论 $R$ 是 $E$ 终止的。然而,判断 $s \to_{R/E} t$ 是否成立通常是不可判定的,因为需要在可能无限的等价类 $[s]_E$ 和 $[t]_E$ 中搜索匹配项。

为了解决这个问题,定义了一个更简单的关系 $\to_{R,E}$。对于任意项 $s, t$,$s \to_{R,E} t$ 成立当且仅当 $s$ 中存在位置 $p$、规则 $l \to r$ 和替换 $\sigma$,使得 $s| p \sim_E \sigma(l)$ 且 $t = s[\sigma(r)]_p$。若 $\to {R,E}$ 是终止的,则称重写理论 $R$ 是 $(R, E)$ 终止的。

需要注意的是,虽然 $\to_{R,E} \subseteq \to_{R/E}$,但 $(R, E)$ 终止性并不意味着 $E$ 终止性。例如,考虑重写理论 $R = (\Sigma, E, R)$,其中 $‘+’$ 是 AC 符号,规则为 $a + b \to a + (b + c)$。项 $t = a + (b + c)$ 是 $\to_{R,E}$ 范式,但 $t \sim_{AC} (a + b)

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理与平滑。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络型在工程问题中的建与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计: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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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