中国剩余定理

中国剩余定理(孙子定理)(CRT\boldsymbol{CRT}CRT)是用来解决韩信点兵类问题的,也就是求关于xxx的方程

{x≡a1 mod p1x≡a2 mod p2⋯x≡an mod pn\begin{cases} \boldsymbol{x\equiv a_1 \bmod p_1}\\ \boldsymbol{x\equiv a_2 \bmod p_2}\\ \qquad\cdots \\ \boldsymbol{x\equiv a_n \bmod p_n} \end{cases} xa1modp1xa2modp2xanmodpn的最小整数解,其中lcm{pi}=1\boldsymbol{lcm\{p_i\}=1}lcm{pi}=1
这个东西怎么做呢?我们可以使用一种类似于拉格朗日插值的构造的方法来构造出来
我们令M=∏i=1npi\boldsymbol{M=\prod_{i=1}^n p_i}M=i=1npi
mi=Mpi\boldsymbol{m_i=\frac{M}{p_i}}mi=piM,也就是∏k=1i−1pk×∏k=i+1npk\boldsymbol{\prod_{k=1}^{i-1}p_k\times \prod_{k=i+1}^n p_k}k=1i1pk×k=i+1npk
ti\boldsymbol{t_i}timi\boldsymbol{m_i}mi在模pi\boldsymbol{p_i}pi意义下的逆元,也就是miti≡1 mod pi\boldsymbol{m_it_i\equiv1 \bmod p_i}miti1modpi
那么∑i=1naimiti\boldsymbol{\sum_{i=1}^n a_im_it_i}i=1naimiti就是一个可行解,然后我们就很容易找出最小整数解


下面给出证明
首先证明存在性,即构造出来的一定是一个解
对于第i\boldsymbol{i}i个方程,令i≠j\boldsymbol{i\neq j}i=j时,ajmjtj≡0 mod pi\boldsymbol{a_jm_jt_j\equiv 0 \bmod p_i}ajmjtj0modpi,因为pi∣mj\boldsymbol{p_i|m_j}pimj
i=j\boldsymbol{i=j}i=jaimiti≡ai mod pi\boldsymbol{a_im_it_i\equiv a_i \bmod p_i}aimitiaimodpi,因为在模pi\boldsymbol{p_i}pi的意义下,miti=1\boldsymbol{m_it_i=1}miti=1
所以我们发现我们构造出来的这个解一定是原方程的一个解

下面证明唯一性,即对于我们构造出来的解x0\boldsymbol{x_0}x0,不存在其他任意一个x\boldsymbol{x}xx0,x\boldsymbol{x_0,x}x0,xM\boldsymbol{M}M不同余(因为加上M\boldsymbol{M}M显然还有一个解)
x=x0+d+Mq,d∤M\boldsymbol{x=x_0+d+Mq,d\not | M}x=x0+d+Mq,dM
∵x≡ai mod pi,\boldsymbol{\because x\equiv a_i \bmod p_i,}xaimodpi,
x≡x0+d+Mq mod pi\boldsymbol{x\equiv x_0+d+Mq \bmod p_i}xx0+d+Mqmodpi
x≡x0+dmod  pi\boldsymbol{x\equiv x_0+d\mod p_i}xx0+dmodpi
x≡ai+d mod pi\boldsymbol{x\equiv a_i+d \bmod p_i}xai+dmodpi
d∤M\boldsymbol{d\not| M}dMd∤pi\boldsymbol{d\not| p_i}dpi时显然无解

所以中国剩余定理是正确的

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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