【求解答】初来深圳、我那摇摆不定的内心、

作者去年毕业后离开杭州来到深圳,尽管获得了华为的外包offer,但内心却感到迷茫和不适应。城市的快节奏和单一的工作氛围让他怀念起杭州的悠闲生活,开始质疑自己是否做出了正确的选择。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

推后了下午的面试、上je、

背景:小弟去年毕业、本科计算机、3月底裸辞来的深圳、之前做的android开发

现状:

昨天拿到外包到华为的offer、待遇方面还行、但是我一点都开心不起来、总感觉自己不怎么喜欢这座城市、有一天找工作回来的时候正好碰上下班时间、在腾讯大厦下面等公交、坐在那里、眼前一辆辆车停下来、装满一车人、再一辆辆的开走、感觉这个城市就只有工作、剩不下生活、危险而华美的城市、倒覆之碗、毒蛇缠身的花、

我有点后悔当初为什么义无反顾的离开杭州来这里、而且是在我当时已经发现我只是纯粹的为了来深圳而来深圳的情况下、结果是我来了、不为什么、只是因为我想、不留遗憾、

对比之下、发现差距、当然很有可能我只是太恋旧、发现不了这座城市的好、也很有可能、是我太过年轻、不敢一个人面对这座城市快节奏的工作生活、第一次开苞总是心慌意乱的、总之、在这个陌生的城市里、我迷茫了、迷茫这里的一切是不是我想要的、

深圳的年轻、杭州的休闲、我何去何从...
### 关于分段计算法解摇摆曲线 在解决涉及摇摆曲线的问题时,通常会采用数值方法对其进行分析和建模。分段计算法是一种常见的技术,它通过将复杂的时间域或空间域划分为多个子区间,在每个子区间上分别解决问题并最终组合得到全局解。 #### 分段计算法的核心概念 分段计算法的主要目标是简化复杂的连续问题,将其分解为一系列更易于处理的小规模离散问题。这种方法特别适用于动态系统的优化控制问题,其中状态变量 \( u \) 的变化可以通过分段线性近似或其他多项式拟合方式描述[^1]。 对于摇摆曲线的数学建模,假设其动力学方程可以写成如下形式: \[ \dot{x}(t) = f(x(t), u(t)) \] 这里 \( x(t) \) 表示系统的状态向量,\( u(t) \) 是输入控制信号。为了最小化某个二次型的成本函数(如引用中的定义),我们可以引入分段常数或分段线性的控制策略。具体来说,时间轴被分割为若干个时间段 \( t_0, t_1, ..., t_N \),在每一个时间段内,控制输入 \( u_i \) 被视为恒定或者低阶多项式。 #### 算法实现步骤说明 以下是基于分段计算法的一个典型算法框架用于解摇摆曲线问题: ```python import numpy as np from scipy.integrate import solve_ivp def dynamics(t, state, control): """ 定义系统动力学 """ # 假设简单的二阶系统作为例子 dxdt = [ state[1], # velocity (first derivative of position) -state[0] + control # acceleration with external force/control input ] return dxdt def cost_function(controls, time_points, initial_state): """ 计算成本函数值 J(u) """ total_cost = 0 current_state = initial_state for i in range(len(time_points)-1): sol = solve_ivp( fun=lambda t, y: dynamics(t, y, controls[i]), t_span=[time_points[i], time_points[i+1]], y0=current_state, dense_output=True ) states = sol.sol(np.linspace(time_points[i], time_points[i+1], num=10)).T # 积累加权二次项之和 Q = np.array([[1, 0], [0, 0]]) # 权重矩阵Q R = 1 # 控制权重R costs_per_segment = sum([ np.dot(state.T @ Q @ state) + controls[i]**2 * R for state in states]) total_cost += costs_per_segment current_state = sol.y[:, -1] return total_cost # 参数设置 initial_state = [0, 0] # 始条件 [位置,速度] control_values = [-1, 0, 1] # 可选控制输入集合 N_segments = 5 # 时间划分数量 total_time = 10 # 总模拟时间 # 创建均匀分布的时间节点 time_points = np.linspace(0, total_time, N_segments + 1) # 构造所有可能的控制序列 all_control_sequences = np.array(np.meshgrid(*([control_values]*N_segments))).T.reshape(-1,N_segments) best_sequence = None min_cost = float('inf') for seq in all_control_sequences: cost = cost_function(seq, time_points, initial_state) if cost < min_cost: min_cost = cost best_sequence = seq print(f"最佳控制序列为 {best_sequence},对应最低成本为 {min_cost}") ``` 上述代码展示了如何利用分段计算法寻找使成本函数达到极小化的控制序列。注意这里的 `cost_function` 函数实现了对每一段轨迹上的二次型代价累积计算的过程。 #### 结果解释与讨论 该方法的优势在于能够显著降低原问题维度,并允许高效搜索可行解集。然而需要注意的是,随着时间和控件数目增加,穷举所有可能性变得不可行;此时可考虑启发式搜索算法(比如遗传算法)或者其他高级优化手段替代暴力枚举过程。
评论
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