11、图论中的两个重要问题:容量支配集与图同构

图论中的两个重要问题:容量支配集与图同构

在图论领域,容量支配集问题和图同构问题一直是研究的热点。下面将详细介绍这两个问题的相关算法和解决方案。

容量支配集问题

容量支配集问题有多种变体,其中约束容量支配集问题是一个可在多项式时间内解决的版本。

约束容量支配集问题
  • 问题定义 :输入为无向图 $G = (V, E)$、集合 $U ⊆ V$ 以及容量函数 $c : V → {0, …, n - 1}$。目标是找到包含 $U$ 的最小容量支配集 $S ⊆ V$,使得 $U$ 外的每个顶点最多支配另一个顶点。形式上,需要找到满足特定条件的支配函数 $f_S$。
  • 图的转换 :构建一个新图 $G’ = (V’, E’)$,其顶点和边的规则如下:
    • 对于 $V \ U$ 中的任意顶点 $v$,$v$ 属于 $V’$。
    • 对于 $U$ 中的任意顶点 $v$,在 $V’$ 中有 $c(v)$ 个 $v$ 的副本 $v_1, v_2, …, v_{c(v)}$。
    • 对于 $V \ U$ 中的任意顶点 $v$ 和 $U$ 中的顶点 $u$,当且仅当 $uv$ 属于 $E$ 时,对于所有的 $i$,$u_iv$ 属于 $E’$。
    • 对于 $V \ U$ 中的顶点 $v$ 和 $w$,当且仅当 $vw$ 属于 $E$ 且 $c(v) + c(w) > 0$ 时,$vw$ 属于 $E’$。
    • 对于 $U$ 中的顶点 $v$ 和 $w$
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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