27、LLL算法:有效的丢番图逼近工具

LLL算法:有效的丢番图逼近工具

1. 引言

在数论领域,丢番图逼近是一个重要的研究方向,旨在寻找实数或复数的良好有理逼近。LLL(Lenstra-Lenstra-Lovász)算法作为一种强大的工具,在丢番图逼近中发挥着关键作用。本文将深入探讨LLL算法在不同场景下的应用,包括p - 进数的逼近、Mertens猜想的反证以及线性关系的求解等。

2. p - 进数的丢番图逼近

2.1 基本概念

在丢番图逼近中,对于实数或复数的逼近结果通常可以推广到p - 进数的情况。对于给定的p - 进数x,寻找其小高度的良好有理逼近,即找到两个小整数 和q,使得qx - 的p - 进赋值尽可能大,等价于qx - ` ≡ 0 (mod p^k),其中k尽可能大。

2.2 相关定理

  • 定理10 :设x₁, …, xₙ为p - 进整数,k为正整数。对于所有整数Q,存在0 < q ≤ Qⁿ,使得|qx mod p^k| < p^k / Q。
  • 定理11 :设Q为正整数,x为p - 进数。设q为(x mod p^k) / p^k的收敛项中分母小于Q的最大分母,则|qx mod p^k| ≤ p^k / Q。
  • 定理12 :给定素数p、整数k、n个p - 进整数(x₁, …, xₙ)和正整数Q,存在一个确定性多项式时间算法,能找到整数q ≤ 2ⁿ/⁴Qⁿ,使得max₁≤i≤ₙ |qxi mod p^k| ≤ 2ⁿ/⁴Q⁻¹。
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与仿真验证;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与实践能力; 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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