26、范畴论中的态射:概念、性质与应用

范畴论中的态射:概念、性质与应用

1. 态射的基础概念

在范畴论里,态射可被视作范畴中从一个对象指向另一个对象的箭头。例如,在一个由对象 A、B、C 构成的范畴中,态射就是连接这些对象的箭头。从 A 到 B、B 到 C 或者 A 到 C 都可能存在多个箭头,而且每个对象都有指向自身的箭头,这被称为恒等态射。
- 定义表示
- (f: A \to B) 代表从对象 A 到对象 B 的一个态射。
- (Hom(A, B)) 是所有从 A 到 B 的箭头的集合,也被叫做 A 到 B 的 Hom - 集。
- (id_A: A \to A) 是从 A 到 A 的恒等态射。

2. 态射的行为

2.1 复合操作

态射的复合操作是范畴论里的一个关键概念。复合操作 (g \circ f) 意味着先应用态射 (f),再应用态射 (g)。用数学表达式表示就是 ((g \circ f)(x) = g(f(x)))。一般而言,函数复合不满足交换律,也就是说 (f(g(x))) 通常不等于 (g(f(x)))。
示例 :设 (f(x) = x + 2),(g(x) = x^2 + 1),计算 (g(f(1))) 和 (f(g(1))):
- (g(f(1))):先计算 (f(1)=1 + 2 = 3),再计算 (g(3)=3^2 + 1 = 10)。
- (f(g(1))):先计算 (g(1)=1^2 + 1 = 2),再计算 (f(2)=2 + 2 = 4)。
由此可见,(g(f(1)) \neq f(g(1))),这

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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