48、重新审视图持久性的更新与效率

重新审视图持久性的更新与效率

1 引言

在拓扑数据分析(TDA)中,图的持久性计算一直是一个特别受关注的领域。这是因为图在实际应用中非常普遍,并且与一般的单纯复形相比,图可以采用更高效的算法进行处理。

1.1 现有算法复杂度

算法类型 复杂度
具有 m 次添加操作的图过滤的持久性算法 (O(m \alpha(m))),其中 (\alpha(m)) 是逆阿克曼函数
包含 m 个单纯形的单纯过滤的通用持久性算法 (O(m^{\omega})),其中 (\omega < 2.373) 是矩阵乘法的指数
图的扩展持久性算法 (O(m^2))
通用之字形持久性算法 (O(m^{\omega}))
图之字形持久性算法(现有) (O(m \log^4 n)),其中 (n) 是过滤中所有图的并集的大小

1.2 研究动机与目标

受上述发展的启发,我们重新审视图的持久性问题,并使用适当的动态数据结构来寻找更高效的算法,特别是在动态设置中。在动态设置中

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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