铅笔盒

         电话铃响的时候,帕克正在专心地在办公室里准备一篇演讲稿,因为当天晚上帕克要在城里的 一所大学演讲。

          一位陌生的女士在电话中自我介绍说,她病的快要死了,但他有一个7岁大的孩子。

          她的治疗师对她说,如果告诉儿子她快要死的消息,恐怕他会过分惊吓,承受不住。但是,不知怎的,她觉得这样不太好。

          她知道帕克是专门辅导孩子的专家,想征求他的的意见。

          帕克告诉她,我们的心灵通常比头脑敏捷,帕克认为她自己最清楚什么对儿子最好。帕克邀请她听晚上的演讲,因为他正要讲述孩子如何面对死亡的问题,她答应要来。

          当晚,帕克看见一个虚弱无力的女人,由两个大人半推半抬地搀扶进来,帕克知道是她了。帕克说,事实上,早在大人说出之前,孩子们通常已经意识到事情的真相,但是,他们会不动声色,一直等到大人主动谈起,才会分享他们的担忧或提出的 问题。

          一般对孩子而言,接受事实比被蒙在鼓里容易对付,即使隐瞒真相是为了免除他们的痛苦。

          帕克认为,尊重孩子,应该是让他们一起分担家中的哀伤忧愁,而不是拒他们于门外。

          帕克的话使她深受启发。中间休息时,她艰难,蹒跚地走到讲台前,含着泪说:“我心里早知道应该告诉她。”又说当天晚上,她要告诉孩子。

          第2天早上,帕克接到她的电话,她激动的几乎说不出话来,她告诉帕克,昨晚回家后,她把儿子叫醒,平静的对他说:“瑞德,我得告诉你一件事。”他立即打断她的话:“妈妈,你现在告诉我,你就快死了,是吗?”她一把包住儿子,回答道:”是的“接着,两人都泣不成声。

          几分钟后,小男孩挣脱出来。他说,他有一样东西一直留着准备送给她。他从抽屉后面,拿出一个乌黑的铅笔盒,里面有一封信。信上歪歪倒到地写着:”再见,妈妈!我永远爱你!“。
         

          人们不知道瑞德是等待了多久才听到真相。只知道两天后,他的母亲去世了。在她的灵柩里,放着一个乌黑的铅笔盒和一封信。
 
 
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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