SymbolicUtlis.jl中符号的Metadata

本文介绍了Julia语言中Metadata的概念及其在符号计算体系中的作用。Metadata作为符号变量的一部分,能够帮助跟踪符号的来源并附加额外信息。文章通过实例演示了如何使用setmetadata、hasmetadata和getmetadata函数来操作Metadata。

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Metadata

Metadata是符号变量中的一种信息载体。其定义于SymbolicUtlis.jl,被纳入Symbolics.jl的符号计算体系中。从而被Modelingtoolkit.jl、Sims.jl等用于构建符号模型系统。

Metadata的类型

为了得知Metadata的源头,首先定义一个符号。

PS:以下代码都在Julia REPL中操作

julia> using ModelingToolkit

julia> @variables data
1-element Vector{Num}:
 data

julia> typeof(data)
Num

可以看到,符号的类型是Num,这一点从vector储存的类型和data的类型都可以证实。

那么Num中有哪些字段?

julia> fieldnames(Num)
(:val,)

julia> data.val
data

可以看到有一个字段(或者说成员):val。调用它之后,还是显示data。这应该不是它的“真面目”。

julia> typeof(data.val)
Sym{Real, Base.ImmutableDict{DataType, Any}}

julia> fieldnames(Sym)
(:name, :metadata)

查看data.val的类型后发现,它是Sym类型。查看Sym的字段,又发现它有两个字段::name和*:metadata*。

julia> data.val.name
:data

julia> data.val.metadata
Base.ImmutableDict{DataType, Any} with 1 entry:
  VariableSource => (:variables, :data)

分别查看两个字段中的内容。可以发现,name中存储的是符号名,metadata是可变字典类型,字典的key是DataType类型,value是Any类型。

操作Metadata

从SymbolicUtils.jl的源码中可以看到Metadata的处理函数有 setmetadata,hasmetadata, getmetadata。

setmetadata

使用setmetadata操作“打标签”。

使用方法为:

julia>?setmetadata
setmetadata(s::SymbolicUtils.Symbolic, ctx::DataType, val)

简单来说就是,给符号s,以ctx的类型为标签,给一个值val

julia> struct mystruct end

julia> data = setmetadata(data,mystruct,1.0)
data

julia> data.val.metadata
Base.ImmutableDict{DataType, Any} with 2 entries:
  mystruct       => 1.0
  VariableSource => (:variables, :data)

可以看到,metadata里多了一项!

julia> data = setmetadata(data,mystruct,"test")
data

julia> data.val.metadata
Base.ImmutableDict{DataType, Any} with 2 entries:
  mystruct       => "test"
  VariableSource => (:variables, :data)

可以看到,1.0被修改成了"test"。

PS:ImmutableDict类型的特点是只能被覆盖修改,不能被删除

再来一个标签!

julia> struct mysecondstruct end

julia> data = setmetadata(data,mysecondstruct,:ok)
data

julia> data.val.metadata
Base.ImmutableDict{DataType, Any} with 3 entries:
  mysecondstruct => :ok
  mystruct       => "test"
  VariableSource => (:variables, :data)

嗯哼,又多了一个!再来一个非空标签。

julia> struct mythirdstruct
       mynum::Int64
       end

julia> data = setmetadata(data,mythirdstruct,1)
data

julia> data.val.metadata
Base.ImmutableDict{DataType, Any} with 4 entries:
  mythirdstruct  => 1
  mysecondstruct => :ok
  mystruct       => "test"
  VariableSource => (:variables, :data)

可以看到,标签的val和struct本身没有关系!

hasmetadata

julia>?hasmetadata
hasmetadata(s::SymbolicUtils.Symbolic, ctx)

查看ctx是不是s的metadata的key。

julia> hasmetadata(data,mystruct)
true

julia> hasmetadata(data,mysecondstruct)
true

julia> hasmetadata(data,mythirdstruct)
true

julia> hasmetadata(data,Int64)
false

getmetadata

getmetadata(s::SymbolicUtils.Symbolic, ctx)

获得metadata中key为ctx的值。

julia> getmetadata(data,mystruct)
"test"

julia> getmetadata(data,mysecondstruct)
:ok

julia> getmetadata(data,mythirdstruct)
1

Metadata存在的意义

目前还没有探究清楚,根据符号的特点猜测,应该是在构建符号计算体系时需要。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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