3、非经典逻辑中的证明复杂性、插值与可行插值技术

非经典逻辑中的证明复杂性、插值与可行插值技术

1. 哥德尔 - 塔斯基 - 麦金西翻译与模态伴随

在逻辑研究中,哥德尔 - 塔斯基 - 麦金西翻译是一个重要的概念。对于任意公式 $\phi \in For(INT)$,存在如下等价关系:$\phi \in INT \Leftrightarrow T(\phi) \in S4 \Leftrightarrow T(\phi) \in S4.Grz$。

哥德尔翻译有着诸多重要应用,尤其在证明复杂性领域。它可用于定义给定超直觉主义逻辑的模态伴随概念。对于任何作为 S4 正规扩张的模态逻辑 M,若对于任意直觉主义公式 $\phi$ 都有 $\phi \in L \Leftrightarrow T(\phi) \in M$,那么 M 就是超直觉主义逻辑 L 的模态伴随。实际上,S4 的正规扩张与超直觉主义逻辑之间存在着精确的对应关系。这使得我们能够将关于 INT 的各种元逻辑性质转移到 S4 上,反之亦然。例如,INT 中规则的可允许性可归结为 S4.Grz 或 S4 中的可允许性,并且 Frege 系统 INT 的等价性也能推广到 S4 中。

2. 默认逻辑

除了模态逻辑和直觉主义逻辑,还有许多其他重要的非经典逻辑,非单调逻辑就是其中之一。自 1980 年《人工智能》杂志的一篇开创性论文发表后,非单调逻辑成为了逻辑研究的一个重要新领域。Raymond Reiter 在其中一篇论文中定义了现在所说的 Reiter 默认逻辑,它至今仍是该领域研究最广泛的系统之一。

非单调逻辑是一类知识表示形式体系,主要用于建模常识推理。与经典逻辑不同,非单调逻辑的一个显著特征是信息的增加可能导致先前接受的信息被撤回,

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于线性受控动力系统的状态估计预测。通过将线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂线性系统中的可行优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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