21、探索 Spekkens 玩具理论及其张量积空间

探索 Spekkens 玩具理论及其张量积空间

1. Spekkens 玩具理论基础

想象一个球可以位于四个盒子中的任意一个。这个系统的状态由四个概率 $(p_1, p_2, p_3, p_4)$ 来描述。极端状态就是球确定位于某一个盒子中的状态。此时,状态空间是一个单纯形,由四个纯态及其混合态组成,可表示为一个四面体。

现在,对状态制备施加一个限制:球位于任意一个盒子中的概率不能超过 $\frac{1}{2}$。这个限制就像把四面体的顶点切掉,剩下一个八面体,其顶点是原四面体状态空间各条边的中点。这六个状态是新状态空间的极值点,也就是球的概率在两个盒子中平均分配的状态,它们是 Spekkens 构建的玩具理论中基本系统的纯态,即“最大知识状态”。

在 Spekkens 的理论中,不允许这些纯态的任意混合,只允许概率在四个盒子中平均分配的状态作为混合态。但这似乎是一个不必要的限制,而且如果将这些状态解释为可能的知识状态,其连贯性也值得怀疑。因为一个将状态视为知识状态的理论应该包含非最大知识状态。

例如,假设 Alice 对一个基本系统的信念状态是 Spekkens 最大知识状态,而 Bob 除了知道 Alice 的信念状态是 $\rho_1$ 或 $\rho_2$ 之外,对该系统一无所知,并且 Bob 对前者的置信度为 $\lambda$,对后者为 $1 - \lambda$,那么 Bob 关于该系统的认知状态就是相应的最大知识状态的混合。

因此,我们采用 Halvorson 建议的 Spekkens 纯态的凸包作为状态空间,也就是我们刚刚描述的八面体。需要注意的是,虽然我们从单纯形开始,但最终得到的状态空间并不是单纯形。特别是中心的最大混

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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