62、图论中的计数与同态问题研究

图论中的计数与同态问题研究

在图论领域,计数问题和同态问题一直是研究的热点。本文将深入探讨局部单射同态到简单加权图的问题,以及有界团宽度图中最大匹配和路径匹配的计数问题。

局部单射同态到简单加权图

在研究局部单射同态到简单加权图时,我们首先考虑图的构造和映射。给定一个图 (H) 为固定的非二分加权图 (W(a, b, c)),其中有大顶点 (w_A) 和 (w_B),且 (a \neq b)。

我们通过一系列的构造和映射来解决问题。对于图 (U_x)((x \in {a, b})),它与 (T) 不相交,并且如果存在长度为 (x) 的循环 (C) 使得 (v = T \cap C),则 (U_x) 在顶点 (v) 处包含一个环。图 (U_a) 可以通过添加顶点和边使其成为 (2n_a) - 正则图,并且任何 (2n_a) - 正则图都可以在多项式时间内划分为 (n_a) 个 2 - 因子。对于 (U_a) 的每个 2 - 因子 (Z),我们使用 (H) 中长度为 (a) 的一个循环 (C_a),并将 (Z) 中的循环顶点映射到 (C_a)。对于 (U_b) 也采用类似的处理方式。需要注意的是,(U_c) 中没有环,它是二分图,最大度至多为 (n_c),根据 Kőnig 定理,存在一个边着色 (\phi : E(U_c) \to [n_c]),我们将 (H) 中长度为 (c) 的一个简单路径分配给 (\phi) 的每个颜色类。这样,我们就可以从 (F) 构造出 (f)。

整个归约过程的所有步骤都可以在多项式时间内计算,并且标记因子问题也可以在多项式时间内解决。因此,我们可以在多项式时间内计算出 (f)(如果存在),或者检测到它不存在。

接下来

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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