2、计量经济学与向量知识全解析

计量经济学中的向量与复数应用解析

计量经济学与向量知识全解析

1 计量经济学练习系列概述

在过去二十年里,计量经济学发展成了一个庞大的学科,众多分支和谐共存,将计量理论与实证应用交织,运用计量方法解决大量经济问题。在此背景下,一套有指导的计量经济学练习集应运而生。

1.1 系列目标

该系列《计量经济学练习》于1995年构思,如今已成为现实。其总体目标是像Schaum系列对数学的贡献一样,通过解决练习题来发展计量经济学主题,涵盖从入门到本科和研究生高级水平的材料。

1.2 练习的重要性

  • 巩固学习:常规练习和问题集能巩固所学知识,揭示教科书内容的应用。
  • 培养技能:清晰的解题步骤、范例答案和不同的解题途径能培养解决问题的能力。
  • 辅助教学:教师和学生都能在课堂准备和设计问题集、测试及考试中受益。
  • 吸引研究人员:已解决的问题和实证应用能吸引想了解特定计量技术的研究人员和专业经济学家。

1.3 系列特点

  • 统一模板 :每卷遵循相同的通用模板,章节开头有简短概述,强调主要思想和相关定理结果,随后通过实例、应用和计算机练习逐步展开内容。
  • 难度分级 :所有问题都有解答,难度逐步增加,更具挑战性的问题会标星。
  • 内容连贯 :各卷自成体系,系列内各卷有一定共性,便于学生自学。
  • 结构清晰 :练习标题列在每卷开头,让读者
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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