25、平面支配集的简单线性时间核化

平面支配集的简单线性时间核化

在图论领域,平面支配集问题是一个重要的研究方向。本文将介绍一种用于平面支配集问题的简单线性时间核化方法,它通过一系列步骤对图进行处理,以减少图的规模,同时保持支配集的相关性质。

1. 预备知识
  • 定义与符号
    • 设 $G = (V, E)$ 是一个无向图。当 $U \subseteq V$ 时,$G[U]$ 表示由 $U$ 诱导的 $G$ 的子图,即 $(U, { {u, v} \in E : u, v \in U})$。
    • 对于 $u \in V$,$N_G(u)$ 表示 $u$ 在 $G$ 中的邻居集合 ${v \in V : {u, v} \in E}$,$N_G[u] = N_G(u) \cup {u}$。对于 $U \subseteq V$,$N_G(U) = \bigcup_{u \in U} N_G(u)$ 且 $N_G[U] = \bigcup_{u \in U} N_G[u]$。一个顶点 $u \in V$ 支配 $G$ 中 $N_G[u]$ 里的顶点,一个顶点集 $U \subseteq V$ 支配 $G$ 中 $N_G[U]$ 里的顶点,若 $N_G[U] = V$,则 $U$ 支配 $G$ 本身。
    • 对于 $A \subseteq V$ 和 $i \geq 0$,$N^i_G(A)$ 表示 $V \setminus A$ 中恰好有 $i$ 个邻居在 $A$ 中的顶点集合,$N^{\geq i} G(A) = \bigcup {j = i}^{\infty} N^j_G(A)
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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