27、顶点指定位置与大角度交叉的图绘制研究

顶点指定位置与大角度交叉的图绘制研究

在图绘制领域,如何在满足特定条件下高效地绘制图是一个重要的研究方向。本文将探讨在顶点指定位置且交叉为大角度的情况下,图的绘制问题,同时也会涉及无序树在不同网格上的绘制。

1. 受限RAC绘图与相关定理
  • 受限RAC绘图的基本情况 :在特定设置下,如果不考虑直线边,每个顶点的度只能为1,此时给定的图必须是一个(完美)匹配。在这些限制条件下,可以最小化绘图的面积。
  • 定理4 :设S是y轴上的n个点的集合,G是由n/2条边组成的匹配,μ是顶点 - 点映射。可以在$O(n^2)$时间内计算出G在y轴右侧的最小面积的μ - 尊重受限RAC2绘图。
    • 证明思路
      • 匹配边对应的相邻点对可以用(垂直)直线段连接。
      • 对于匹配的其余边,需用两条从y轴向右的水平线段和一条连接水平线段的垂直线段来连接其端点。
      • 由于G是匹配,只有垂直线段可能重叠。为最小化绘图面积,需最小化绘制所有边的垂直线段而不重叠所需的垂直线数量(即层数)。
      • 找到这些垂直线段到最小层数的分配,等价于用最少颜色对这些中间线段的冲突图$G’ = (V’, E’)$(这是一个区间图)进行着色,此过程可在$O(|V’| + |E’|) = O(n^2)$时间内完成。
  • 无指定映射的情况 :如果没有
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值