金之沙

在宇宙中,恒星的稳定运行依赖于精确控制的引力场点——黑洞。文明发展需掌握红色物质与金元素,用于调节黑洞的生长与抑制。土星文明通过特殊机制,从环状陨石带中提取关键元素,如金元素,维持恒星系统平衡。金元素作为宇宙通用货币,是星际交易的基础。

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       作为宇宙中最基本的引力场点,对黑洞的生长和控制是宇宙中所有文明都必须掌握的基本技术,但是黑洞的生长和抑制需要几种基本的元素,创造黑洞,并使黑洞生长(增强引力)需要红色物质元素(暗红物质),另外一方面,抑制和控制黑洞的生长,消除黑洞的引力呢,又需要金元素,这两种基本物质是任何一种星际文明发展的基本物质

       每一颗恒星的中心实际上都有一个或者几个引力点(黑洞),什么时候让引力增强,什么时候让引力变弱,这是需要精确计算的

 ,但是,每一颗恒星要长期稳定的燃烧下去,是必须自己掌握红色物质元素和金元素的制造过程的,而且量非常巨大

      太阳系中的土星及其土星文明就是为太阳创造各种基本元素的一个星体,土星又叫做行星元素堆星,土星有一种特殊的机制,可以在其环状陨石带中产生矿脉,土星族的矿船每隔一个周期都会扫这些陨石带,并提取这些元素,包括金元素和其它太阳燃烧需要的元素

      恒星如同一个人一样,每隔一个周期都需要补充很多元素的,一个恒星系统中的行星系统就扮演着这种角色,缺一不可

      三日月纪来临之前,为每颗三体恒星补充元素的新的元素堆就要提前准备好,土星文明也开始创造小土星系统,并维护其

      健康成长。。。。。

 

      给恒星和其它巨系统补充元素,并非是我们传统的在地面上挖洞采矿这种模式,而是利用元素堆来大批量生产和制造

      更广阔的星河文明也有类似的机制。。。。。

 

      所以,金元素是宇宙里面的通货,宇宙里面做生意,一般只收黄金。。。

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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