20、从物理到信息论再回归:理论框架的探索

从物理到信息论再回归:理论框架的探索

1. 代数框架

在对量子力学进行信息论约束表征的研究中,Clifton、Bub 和 Halvorson(简称 CBH)采用了将物理理论与 C∗ - 代数相关联的框架。在这个框架里,C∗ - 代数的自伴元素代表理论的有界可观测量。例如,希尔伯特空间上的所有有界算子集合是一个 C∗ - 代数,经典相空间上的所有有界连续复值函数集合以及所有有界可测复值函数集合也都是 C∗ - 代数。经典力学同样可以用 C∗ - 代数表示,不过与量子情况的区别在于,经典情况下的代数是阿贝尔的。

1.1 C∗ - 代数中的状态

C∗ - 代数 A 上的状态是一个正线性泛函 ρ: A → C,并且满足归一化条件 ω(I) = 1。对于自伴的 A,ω(A) 被解释为在状态 ω 下对应于 A 的可观测量的期望值。状态集合是一个凸集,对于任意状态 ρ、σ 以及任意实数 λ ∈ (0, 1),由 ω(A) = λ ρ(A) + (1 - λ) σ(A) 定义的泛函也是一个状态,即 ρ 和 σ 的混合态。不是任何两个不同状态混合的状态被称为纯态。一般的状态演化由完全正的保范线性映射表示,也称为非选择性操作。

1.2 无弥散状态与阿贝尔代数

一个状态是无弥散的,当且仅当对于所有自伴的 A 都有 ρ(A²) = ρ(A)²。任何无弥散状态都是纯态。可以证明,一个 C∗ - 代数是阿贝尔的,当且仅当它的所有纯态都是无弥散的。并且,涉及阿贝尔 C∗ - 代数的理论可以有一个本质上经典的表示,其中状态是其纯态集合上的概率分布。因此,在 C∗ - 代数框架内,经典理论就是那些代数为阿贝尔的理论。

1.3 CBH 对量子理论

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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