6、格算法中的Hermite常数与相关算法解析

格算法中的Hermite常数与相关算法解析

1. 引言

在格算法领域,寻找高效的基约化算法是一个重要的研究方向。Hermite常数在格基约化中扮演着关键角色,相关的算法如Hermite算法、LLL算法等在解决格问题中具有重要应用。本文将详细介绍这些算法的原理、特点和复杂度分析。

2. Hermite算法

Hermite提出了两种约化算法,在其写给Jacobi的信件中有所描述。

2.1 Hermite的第一个约化算法

该算法的简化版本如下:

Input: A basis .b1; : : : ; bd/ of a d-rank lattice L.
Output:
1: if d D 1 then
2:
    output b1
3: end if
4: Apply recursively the algorithm to the basis .   2.b2/; : : : ;  2.bd // of the projected lattice
    2.L/.
5: Lift the vectors .   2.b2/; : : : ;  2.bd // into b2; : : : ; bd 2 L in such a way that they are size-
    reduced with respect to b1.
6: if b1 satisfies Hermite’s inequality, that is kb1k  .4=3/.d1/=4vol.L/1=d then
7:
    Output .b1; : : : 
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、优化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、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、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、约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,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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