自然运动四边形的循环

 

       时间创造空间,空间扩张创造能量,能量混沌产生质量,质量收缩产生次序   次序又产生时间

       正向循环:水生木,木生火,火生金,金生水     创造的过程

       形成一个复杂的自然运动循环过程(按照质能方程来解释五行术,将火克金,改为火生金)

       混沌通过扩张和收缩运动产生次序,这种化学钟-普里高津式的模式,与相对论相结合   形成四边形运动模型

       四边形循环过程,正向过程和逆向过程     创造万物和毁灭万物的过程

        逆向循环    水克火    火克金    金克木   木克水      毁灭的过程

 

       这里有一个猜想:生命的运动就是一种四边形正向循环和逆向循环的平衡综合体

 

       生命一出现就包含着生长和死亡两种力量的平衡和斗争,就好像四边形的正向循环和逆向循环同时发生一样

       每一个生命的运动都同时包含着创造新的和毁灭旧的两种力量的斗争和平衡,有时候创造的力量占优势,有时候毁灭的力量

      占优势,当毁灭的力量超过创造的力量的时候,死亡就发生了,但是死亡本身又包含着创造新的生命的过程在里面,比如说

      生命的繁殖力量同时又带有毁灭的力量在其中,为繁殖而进行的斗争,同时也是毁灭生命的力量

 

       如果,我们大胆的抛弃五行中的土元素,仅仅用金木水火来解释自然运动,是否会产生某种简洁的物理数学模型呢?

       古老的朴素唯物论和现代的物理学,数学原理相结合    突破旧的思维套路,解放思想,创造新的方法。。。

      

        

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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