5、格理论中的常数、约化与算法问题

格理论中的常数、约化与算法问题

1. Rankin常数

1953年,Rankin引入了Hermite常数的推广概念。对于任意$n$秩格$L$和$1\leq m\leq n$,Rankin不变量$\gamma_{n,m}(L)$定义为:
[
\gamma_{n,m}(L)=\min_{\substack{x_1,\cdots,x_m\in L\\mathrm{vol}(x_1,\cdots,x_m)\neq0}}\left(\frac{\mathrm{vol}(x_1,\cdots,x_m)}{\mathrm{vol}(L)^{m/n}}\right)^2=\min_{\substack{S\text{ 是 }L\text{ 的子格}\\dim S = m}}\left(\frac{\mathrm{vol}(S)}{\mathrm{vol}(L)^{m/n}}\right)^2
]
利用一组同时达到所有最小值的线性无关格向量和定理5,可得:
[
\gamma_{n,m}(L)\leq\left(\frac{\prod_{i = 1}^{m}\lambda_i(L)}{\mathrm{vol}(L)^{m/n}}\right)^2\leq\gamma_n^m
]
由此可知,Rankin常数$\gamma_{n,m}=\max_{L}\gamma_{n,m}(L)$(对所有$n$秩格$L$取最大值)是良定义的,且有$\gamma_{n,m}\leq\gamma_n^m$。不过,这个上界并不紧。当$1\leq m\leq n/2$时,使用HKZ约化(后续会定义)可证明:
[
\gamma_{n,m}\leq O(n)^{(n -

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深对无人机集群控制的整体认知。
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