20、平面曲线相交与Thrackle图边数的研究

平面曲线相交与Thrackle图边数的研究

平面曲线相交问题

基本概念

在平面曲线的研究中,我们会遇到曲线的“接触”和“交叉”这两个重要概念。给定平面上的 (n) 条连续开放曲线,若两条曲线只有一个内部公共点,且在该点处第一条曲线未从第二条曲线的一侧穿到另一侧,则称这两条曲线为“接触”;若两条曲线相交且不满足接触条件,则称它们为“交叉”。设 (t) 为接触对的数量,(c) 为交叉对的数量。

相关定理及构造

有这样一个构造:设 (n) 为偶数,(t) 是 (n) 的倍数,且 (n \leq t < \frac{n^2}{4})。考虑集合 (A) 包含 (n - \frac{2t}{n} > \frac{n}{2}) 条两两不相交的曲线,集合 (B) 包含 (\frac{2t}{n}) 条曲线,满足:
1. (A \cup B) 处于一般位置,即任意两条曲线相交于有限个点,且没有三条曲线通过同一点。
2. (B) 中的每条曲线恰好与 (A) 中的 (\frac{n}{2}) 条曲线接触。
3. (B) 中任意两条曲线不接触。

在这个构造中,(A \cup B) 共有 (n) 条曲线,接触对的数量为 (t),而可能交叉的曲线对仅存在于 (B) 中,交叉对的数量最多为 (\binom{\frac{2t}{n}}{2} \leq \frac{2t^2}{n^2})。

定理内容

定理表明:对于平面上处于一般位置的 (n) 条曲线,若确定了 (t) 个接触对和 (c) 个交叉对,当 (t \geq 10n) 时,有 (c \geq \frac{1}{105} \frac{t^2}{

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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