6、数据树中向下和垂直XPath的可定义性及变量值的价值

数据树中向下和垂直XPath的可定义性及变量值的价值

数据树中XPath的可定义性

在数据树的研究中,XPath是一种用于定位和选择XML文档中节点的语言。对于XPath的向下和垂直片段,有许多关于其可定义性的重要研究成果。

首先,存在一个一阶公式:
$$
\bigwedge_{1\leq i<k}(\exists z_1…\exists z_i)[r \rightharpoonup z_1 \land z_{i - 1} \rightharpoonup x \land \bigwedge_{1\leq j < i - 1} z_j \rightharpoonup z_{j + 1}]
$$
这个公式表示“r是根节点,x距离r最多为k”。

对于向下片段,有以下几个重要的引理和定理:
- 引理13 :设$(T, u)$和$(T’, u’)$是两个带点数据树,且$T, u \equiv_{\downarrow} T’, u’$,则存在$(T, u)$和$(T’, u’)$的$\downarrow$-拟超滤幂$(T^{\downarrow}, u^ )$和$(T’^{\downarrow}, u’^ )$,使得$(T^{\downarrow}, u^ ) \leftrightarrow_{\downarrow} (T’^{\downarrow}, u’^ )$。
- 证明步骤
1. 存在合适的超滤子$U$,使得$\prod_U T$和$\prod_U T’$是$\omega$-饱和的

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)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与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与动态响应性能。; 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的研究生、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与预测控制性能;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训练流程与模型预测控制器(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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