15、卢卡西维茨公开宣告逻辑:代数语义与完备性证明

卢卡西维茨公开宣告逻辑:代数语义与完备性证明

1. 卢卡西维茨公开宣告逻辑基础

卢卡西维茨公开宣告逻辑(Lukasiewicz Public Announcement Logic,简称 LnPAL)的演算规则仅有肯定前件规则(modus ponens):若有 ϕ 和 ϕ → ψ,则可推出 ψ,由此定义了 LnPAL 的演算 ⊢l LnPAL。

该逻辑中定义动态算子与其他连接词相互作用的公理形式,与经典(以及直觉主义)情形类似。不过,有一个显著差异是公式 αn 的存在,它是 α ⊙… ⊙ α(n 次)的简写,其中 α ⊙ α 又是 ¬(α → ¬α) 的简写。参数 n 用于区分不同的有限值卢卡西维茨公开宣告逻辑。在公理化过程中,公理中的 n 足够大即可,实际上,对于任何 m ≥ n,αm 在 LnPAL 中语义上都等价于 αn。

此外,我们构建的静态模态逻辑是最小正常模态逻辑 K 的多值类似物,而非模态逻辑 S5。这样选择是为了保证一般性,因为在对最小的 LnPAL 进行公理化后,很容易处理通过向其静态片段添加公理得到的扩展。

LnPAL 的完备性证明可采用与经典情形相同的策略,这需要检查上述引入的公理的可靠性,借助 LnPAL 的代数语义来完成这一检查最为简便。假设我们知道代数语义和关系语义是等价的,那么就完成了证明。这种等价性可通过 Teheux 提出的模态 MV - 代数对偶性轻松获得。

2. 模态 MV - 代数的对偶性

2.1 模态 n 值 MV - 代数(MMVn - 代数)

希尔伯特式演算不仅在 n 值克里普克模型的关系语义下是完备的,还可赋予由模态 n 值 MV - 代数(MMV

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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