24、约化幂自动机的研究与分析

约化幂自动机的研究与分析

1. 研究动机

在自动机理论中,传递半自动机的接受语言具有一些特殊性质,如阶乘性、可扩展性和传递性(FET)。对于这类语言,有两种衡量状态复杂度的方式:一种是标准最小确定有限自动机(DFA)的大小 $\mu(L)$,另一种是最小Fischer自动机的大小 $\mu_F(L)$。通常情况下,除了 $L = \Sigma^*$ 这种平凡情况,有 $\mu_F(L) \leq \mu(L) - 1$,并且在已知标准最小DFA的情况下,可以在线性时间内计算出最小Fischer自动机。

然而,计算 $\mu(L)$ 或 $\mu_F(L)$ 存在一个基本障碍,因为这些语言通常以非确定传递半自动机 $A$ 的形式给出。若半自动机的大小为 $n$,则 $\mu_F(L) \leq \mu(L) - 1$ 且 $\mu(L) \leq 2^n$,因为 $A$ 的Rabin - Scott幂自动机的可达部分 $pow(A)$ 的大小至多为 $2^n$,记 $\pi(A)$ 为该自动机的大小。虽然可以从 $pow(A)$ 在多项式时间内构造出最小自动机,但确定 $\pi(A)$ 是否小于给定界限是PSPACE难的,所以没有可行的计算捷径能在不实际构造机器的情况下确定幂自动机的大小。

在一维细胞自动机的研究中,会出现一些特殊的语言。细胞自动机可以表示为一个局部映射 $\rho : \Sigma^w \to \Sigma$,它自然地扩展为字母表 $\Sigma$ 上双无限字的全局映射。配置的覆盖是其所有有限因子的集合,$cov(\rho)$ 是所有配置 $\rho(X)$ 的覆盖的并集,是一个正则语言,其自然半自动机是de Bruijn自动机 $B(\rho)$,状态集为 $\

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,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规律,构建可解释性强、计算效率高的线性模型,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,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、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,深对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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