24、量子场论中的高级主题探索

量子场论中的高级主题探索

1. 格点运动方程

1.1 格点运动方程与张量选择规则的联系

在经典场论中,经典运动方程用于建立诺特定理,即初始和最终诺特电荷这两个边界项相等。而张量元素中的选择规则是对称性的结果,与传统场论在构型空间中对对称性的处理不同,这里离散和连续对称性没有明显区别,该陈述也适用于离散对称性。这些选择规则可视为字符展开后对场积分时出现的正交关系,若积分替换为求和,同样的特征也会出现。不过,运动方程需要连续变化。

1.2 紧致阿贝尔希格斯模型(CAHM)的运动方程

对于CAHM,其格点作用量为:
[
\begin{align }
S_{CAHM}&=\sum_{x,\text{pl.}}\beta_{pl.}(1 - \cos(A_{x,\mu}+A_{x+\hat{\mu},\nu}-A_{x+\hat{\nu},\mu}-A_{x,\nu}))+\sum_{x,l.}\beta_{l.}(1 - \cos(\phi_{x+\hat{\mu}}-\phi_{x}+A_{x,\mu}))\
\end{align
}
]
通过令(\beta_{l.}=0)可得到纯规范极限,令(A_{x,\mu}=0)可得到O(2)极限。对(\phi_{x})求变分得到第一组运动方程:
[
\sum_{\mu}\beta_{l.}[\sin(d_{x,\mu}) - \sin(d_{x-\hat{\mu},\mu})]=0
]
其中(d_{x,\mu}\equiv\phi_{x+\hat{\mu}}-\phi_{x}+A_{x,\

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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