Math 134 Summer 2024 Linear and Nonlinear SystemsStatistics

线性与非线性系统课程概览

Java Python Math 134

Summer 2024

Linear and Nonlinear Systems

Topics:  S. Strogatz, Nonlinear Dynamics and Chaos (2nd Ed). We will mostly cover parts I and II (a tiny bit of III is possible).

Grading: You are guaranteed at least the following letter grades, for the score computed by

the weights below:  A for ≥ 90, B for ≥ 80, C for ≥ 70.  I am often a little nicer, but anything else is up to me. Please do not try to negotiate, make deals, or get me to promise anything in private that is not on the syllabus. Everybody will be graded the same way.  The weights are:

3 Tests:  23% Each

Homework:  25%

Participation/Attendance: 6%

Attendance  is expected,  no  matter what your  location, time-zone,  or  schedule conflicts. However I will replace the Participation/Attendance with your lowest test score, if that is higher.  It’s also possible that an alternate scheme will also be used, which would weigh the lowest test less (but likely homework and participation/attendance more).  In this case the grade would be based on the maximum of the above and the alternate scheme.  So you are always guaranteed at least what you would get as stated above.

Homework:  Five homeworks, taken up approximately weekly by the TA. Your TA has complete control over the collecting and grading.  Therefore, Do not send me your home- work for grading or ask me if homework can be taken late.  These requests should be sent to your TA who grades it. There will be plenty of homework, and it is a crucial part of this class.  So if your score is low because of low homework scores, I am unlikely to be generous on the final letter grade.

Some collaboration on the homework is fine, but it should be written on your own. Clearly identical solutions among separate homeworks could result in a zero for the question or entire homework, depending on the extent of it.  Chegg or similar resources are definitely forbidden.   (Chegg  solutions are usually very obvious,  and will be reported as academic dishonesty if verified.) AI resources are also forbidden and may also be r Math 134 Summer 2024 Linear and Nonlinear SystemsStatistics eported as academic dishonesty.  All computations other than arithmetic must be done by hand, with complete work shown.

Attendance/Participation:  Classes will be recorded if general attendance does not fall below 70%, as this is not an asynchronous class. Regular attendance is still expected, even if you are in an inconvenient time zone. Attendance  is logged by Zoom, and counts for participation. Polls, quizzes, clickers etc could also be used for this.  If your participation is very low then I am unlikely to be generous on any borderline grade decisions.

Tests:  3 tests, roughly every two weeks. No calculators, computing devices, or notes al- lowed on tests. They will occur during class time and be proctored over Zoom. Tentative test dates for the first two are  Mon Jul 8 (3rd week) and Mon Jul 22 (5th week). The third test will be the last day of class, Thurs Aug 1. This test is also the final exam (which may or may not be comprehensive). You must take the final exam to get a grade above an F.

Proctoring:  The following comes from the Math Department:  ‘For upper division classes, all exams must, by vote of the Undergraduate Studies Committee, be remotely proctored. The policy for this is that students should take the exam with their web cameras on at all times. At the beginning of the exam, they should use the web camera to show their working areas. After that the web camera should be positioned so you can see the students’ face, hands and writing surface while they work on the exam.’  So you will need to make sure you  have a work space and web camera etc ready to go by the second week, before the first test.

Makeups: No makeups will be given on a different day, unless negotiated at least one week in advance, no matter what the reason. Please do not send an email on the day of the test asking to take it on a different day, as it will be denied.  And again, please make sure your camera/internet/zoom/etc will be working.  Short delays can likely be accommodated, but this means minutes or maybe an hour or so, not days         

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性与平滑性。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等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,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、动力学建模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模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;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,重点理解运动学建模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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