1、函数式编程再次成为热门

函数式编程再次成为热门

1. 历史背景

1981年,计算机领域经历了一场重大转型。之前,计算机是大型机,由身穿白大褂的专业程序员操作,而到了这一年,计算机已演变成由不修边幅的黑客们构建和编程的廉价台式机。我从美国中西部搬到了帕洛阿尔托,参与一份新的新闻杂志的推出,报道这些黑客们的故事。与此同时,NASA在莫菲特菲尔德正式关闭并拆解了那台启发了《2001太空漫游》中HAL 9000的计算机——伊利阿克四号(ILLIAC IV)。

伊利阿克四号是计算机设计中的一个传奇转折点,在函数式编程漫长而复杂的历史中也占据着类似的地位。它旨在摆脱自计算机诞生以来一直占据主导地位的顺序模型。某些问题领域,如流体动力学,最适合通过并行处理来解决,而伊利阿克四号正是为此设计的:问题中单条指令可以并行应用于多组数据,这就是所谓的SIMD(单指令多数据)。更一般的情况——多条指令操作多个数据集,或MIMD——则更难实现。但每一种并行编程都需要新的算法和新的思维方式。这也是对函数式编程的邀请。

伊利阿克四号的终结

1981年9月7日,伊利阿克四号被永久关闭。你仍然可以在山景城的计算机历史博物馆看到它的一部分展示,就在莫菲特菲尔德附近。根据维基百科:“伊利阿克四号属于并行计算机类别,被称作单指令多数据(SIMD)……摩尔定律超越了专用的单指令多数据(SIMD)伊利阿克方法,使得多指令多数据(MIMD)方法几乎成为所有科学计算的首选。”

伊利阿克四号的终结标志着一个时代的结束,但它在历史上留下了深刻的印象。它不仅启发了科幻电影中的经典形象,还为函数式编程的发展奠定了基础。

2. 函数式编程的新论点

函数式编程(FP)自20世

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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