老子的软件之道 - 道篇 16 再谈需求

本文深入探讨了软件设计的核心在于把握事物本质的重要性,并引用老子哲学中的智慧来指导需求分析的过程。通过让心虚空、排除杂念、反复观察事物本质,设计者可以更好地理解需求,从而构建出稳定、灵活且持久的系统。

摘要:老子哲学 道德经 软件哲学、软件之道 参阅:消灭人狼软件的十大命题编程规则

圣人曰:致虚极,守静笃。万物并作,吾以观复。夫物芸芸,各复归其根。归根曰静,是谓复命;复命曰常,知常曰明。不知常,妄作凶。知常容,容乃公,公乃全,全乃天,天乃道,道乃久,没身不殆。

软件是以需求为基础的,因此做好需求分析是非常关键的,如何把握事物的本质,做好需求分析呢?圣人的思想能够给我们深刻的启迪。

首先让我们的心虚空下来,消除心智的作用,排除一切杂念,沉心静气地研究需求。

反复观察该领域内各种事物及其相互作用和发展变化,它们虽然复杂多变,但最终都会反映其本身的基本特征(归根)。

事物的特征往往表现为静态特征和动态特征,其中静态特征属于事物的根本,反应事物的永恒规律,掌握了它就把握了事物的本质;不能认识和掌握事物的本质的、稳定的自然规律,而轻举妄动,就容易出乱子,容易为表象迷惑。相反,掌握事物的本质属性,就可以容纳和控制它的变化,能够掌控变化就具有灵活性和通用性了,具备了通用性,就能贯穿整个业务领域,从而遵循业务之道了,这样你设计的系统就能够长久,使你的设计终生不会有危险了。

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值