2、群论基础:概念、示例与证明

群论基础:概念、示例与证明

群论作为数学的一个重要分支,在许多领域都有广泛的应用。本文将深入探讨群论的基本概念,通过丰富的示例和详细的证明来帮助大家理解。

1. 群的基本概念与示例

1.1 向量空间中的群

集合 $\mathbb{R}^n = {(a_1, a_2, \ldots, a_n): a_i \in \mathbb{R}}$ 在分量加法运算下构成一个阿贝尔群。这里,$(0, 0, \ldots, 0)$ 是单位元,而 $(-a_1, -a_2, \ldots, -a_n) \in \mathbb{R}^n$ 是 $(a_1, a_2, \ldots, a_n)$ 的逆元。

1.2 有理数集合的群性质

考虑所有形如 $3^m \cdot 6^n$ 的有理数集合,其中 $m$ 和 $n$ 是整数。设 $G = {3^m \cdot 6^n \in \mathbb{Q} : m, n \in \mathbb{Z}}$。
- 封闭性 :若 $3^m \cdot 6^n \in G$ 且 $3^{m_1} \cdot 6^{n_1} \in G$,则 $(3^m \cdot 6^n)(3^{m_1} \cdot 6^{n_1}) = 3^{m + m_1} \cdot 6^{n + n_1} \in G$,因为 $m + m_1, n + n_1 \in \mathbb{Z}$。
- 结合律 :由于有理数乘法是结合的,所以在 $G$ 中结合律成立。
- 单位元 :$1 = 3^0 \cdot

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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