23、水中的色散与波:相速度、群速度及数值模拟

水中的色散与波:相速度、群速度及数值模拟

1. 色散、相速度与群速度基础

在许多物理波现象中,恢复力会随波长变化,这种情况下,我们称介质具有色散性。例如,当白光通过玻璃棱镜时,会形成多色光带,这就是色散现象。这是因为不同波长的光在玻璃中传播速度不同,体现了玻璃对光的色散特性。

1.1 相速度

相速度是指恒定强度激光束(或理想谐波)在介质中传播的速度。对于电磁波(光)在玻璃中的相速度,有公式:
[v_p = c_{glass} = \frac{c_0}{n(\lambda)}]
其中,(c_0) 是真空中的光速,(c_{glass} = v_p) 是光在玻璃中的速度,也就是光在玻璃中的相速度,(n(\lambda)) 是与波长相关的折射率。从玻璃折射率与波长的关系图可知,随着波长减小,相速度减小,这种现象称为正常色散。

对于常见的单色波 (A \cos(kx - \omega t)),其相速度为:
[v_p = \frac{\omega}{k}]

1.2 群速度

在光纤通信中,我们常发送一系列光脉冲;在无线电通信中,也会对无线电波进行调制,形成一个个“波群”。这些脉冲或波群在光纤或大气中的传播速度与恒定强度激光束不同,它们以群速度传播。

一般来说,电磁波的相速度和群速度差异较小。但在水面上,当我们扔一块石子时,群速度仅为水波相速度的一半。因此,区分相速度和群速度非常重要。

相速度 (v_p)、(角)频率 (\omega) 和波数 (k) 之间的关系为:
[\omega = v_p k]
当没有色散时,(v_p) 与 (k) 无

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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