20、递归定义与不动点定理:理论与应用

递归定义与不动点定理:理论与应用

1. 递归定义与极限

在数学中,递归定义常常涉及到序列的极限。考虑一个序列 (Y),像 3.1415927、3.2 和 4 都是 (Y) 的上界。然而,在有理数集 (Q) 中,(Y) 没有极限,因为大于或等于 (Y) 中任何数的最小数是 (\pi),而 (\pi) 不是有理数。但如果把 (Y) 看作实数集 (R) 中的递增序列,那么 (\lim Y = \pi)。这个例子表明,递增序列的极限不一定是该序列的元素。

2. 完全偏序集

2.1 定义

一个完全偏序集(cpo)((D, \sqsubseteq)) 是一个具有最小点的偏序集,并且每个递增序列在 (D) 内都有极限。具体定义如下:
- 对于每个递增序列 (Y \subseteq D),极限 (\lim Y) 存在。
- 存在一个最小元素 (\bot \in D)(也称为底部元素),即对于所有 (d \in D),都有 (\bot \sqsubseteq d)。

2.2 相关问题

  • 问题 15.17 :证明一个 cpo 有且仅有一个底部元素。即若存在两个底部元素,则它们相等。
  • 问题 15.18 :证明 (\lim \varnothing = \bot),这表明定义 15.16 中的第二个条件实际上是多余的。

2.3 示例

  • ((R, \leq)) 不是一个 cpo,例如递增序列 ({1, 2, 3, 4, 5, \ldots
【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢合成氨工艺流程,对系统的容量配置运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学科研中对风光制氢合成氨系统的建模优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划调度策略的设计验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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