25、广义数值P系统(GNPS)介绍

广义数值P系统(GNPS)介绍

1. 引言

在进行硬件模拟时,Verilog和VHDL提供了语言结构和模拟器来无缝执行此任务。不过,也可以使用其他工具,例如Verilator,它将Verilog代码编译为C++以实现更好的性能。广义数值P系统(GNPS)与经典的膜计算模型有很大不同,下面将详细介绍GNPS的相关内容。

2. GNPS概述

GNPS与经典膜计算模型相比,有以下显著差异:
- 变量类型 :经典模型使用多重集,而GNPS在每个单元/隔室中考虑实值变量。
- 演化规则 :GNPS的演化规则(程序)不再对应多重集重写,具有更复杂的语义。
- 计算结果考量 :使用GNPS时,主要关注的不是某个时间点变量的值,而是变量演化的动态过程。每个时间步长中每个变量的值都可视为系统的输出,尽管我们可能只对其中一部分感兴趣。

这种定义使得基于GNPS可以有效地构建控制器,无需额外工具或机制来传递值和启动/停止计算,并且GNPS的特性与FPGA设计的结构和功能相匹配。

3. 形式定义

一个广义数值P系统是一个元组:
[
\varGamma = (m, V, I, O, (Var_1, Var_1(0)), \cdots, (Var_m, Var_m(0)), Pr)
]
其中:
- (m > 0) 是单元/膜的数量。
- (V) 是变量的字母表。
- (I \subseteq V) 是输入变量的集合,且 (I

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
### 介绍 GNPS(Global Natural Products Social Molecular Networking)是一个用于天然产物研究的公共质谱数据平台,GNPS JSON 文件是一种基于 JSON(JavaScript Object Notation)格式存储与 GNPS 平台相关数据的文件。JSON 是一种轻量级的数据交换格式,具有易于阅读和编写,同时也易于机器解析和生成的特点。GNPS JSON 文件包含了关于质谱数据、分子网络信息、化合物注释等相关内容,这些数据可以来自于各种质谱实验,如 LC - MS、GC - MS 等。 ### 用途 - **数据共享与交流**:GNPS JSON 文件可以方便地在不同的研究团队、实验室之间进行共享,使得研究人员能够快速获取和分析他人的质谱数据,促进天然产物研究领域的合作与交流。 - **分子网络构建**:文件中的质谱数据和相关信息可用于构建分子网络,通过网络分析可以发现化合物之间的结构相似性和生物合成关系,帮助研究人员推断未知化合物的结构和功能。 - **化合物注释**:结合 GNPS 平台的数据库,JSON 文件中的数据可以用于对未知化合物进行注释,确定其可能的化学结构和名称,加速天然产物的鉴定过程。 ### 格式 GNPS JSON 文件是由键值对组成的嵌套结构。以下是一个简化的示例结构: ```json { "metadata": { "experiment_id": "GNPS12345", "instrument_type": "LC - MS", "date": "2024 - 01 - 01" }, "spectra": [ { "spectrum_id": "S1", "mz_values": [100.1, 200.2, 300.3], "intensity_values": [1000, 2000, 3000], "precursor_mz": 400.4 }, { "spectrum_id": "S2", "mz_values": [150.1, 250.2, 350.3], "intensity_values": [1500, 2500, 3500], "precursor_mz": 450.4 } ], "network_info": { "nodes": [ { "node_id": "N1", "spectrum_id": "S1", "cluster_id": "C1" }, { "node_id": "N2", "spectrum_id": "S2", "cluster_id": "C2" } ], "edges": [ { "source": "N1", "target": "N2", "similarity_score": 0.8 } ] } } ``` 在这个示例中: - `metadata` 部分包含了实验的基本信息,如实验 ID、仪器类型和日期。 - `spectra` 是一个数组,每个元素代表一个质谱图,包含质谱图的 ID、质荷比(m/z)值、强度值和前体离子的质荷比。 - `network_info` 包含了分子网络的信息,`nodes` 数组定义了网络中的节点,每个节点关联一个质谱图,`edges` 数组定义了节点之间的连接关系和相似度得分。
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