28、JOIN(X):基于约束的Join - 演算类型推断及相关分析

JOIN(X):基于约束的Join - 演算类型推断及相关分析

环境片段解释与逻辑准则

环境片段的解释是整体性的,而非逐点解释。L·Mρ将环境片段映射到单类型元组集合。多态环境片段A把每个名称ui映射到类型方案σi,这些类型方案相互独立,体现为对A的解释是它们解释的笛卡尔积。而∀¯α[C].B是主体为元组的类型方案,按定义5.5解释为其实例集合(生成的上锥)。

在同一数学空间解释∀¯α[C]↠B和∀¯α[C].B,可给出它们重合的逻辑准则:

定义5.7:C ⊩∀¯α[C].B ≤∀¯α[C]↠B成立,当且仅当在每个满足ρ ⊢C的赋值ρ下,L∀¯α[C].BMρ ⊇L∀¯α[C]↠BMρ成立。该准则独立于约束逻辑X,有助于以通用方式证明JOIN(X)的正确性。

在应用泛化准则时,规则Def要求C ⊩∀¯α[C].B ≤∀¯α[C]↠B是正确的。但程序执行时每次只化简定义的一个子句,所以分别确保每个子句中消息类型一致即可。我们将准则应用于每个子句Ji ▷Pi,通过将B限制到其定义名称集合得到B|dn(Ji)。

类型安全性的半语法证明

为JOIN(X)给出类型安全性证明,表明其相对于B(T)是安全的。即每个判断C, Γ ⊢J描述了所有形如ρ(Γ ⊢J )(其中ρ ⊢C)的B(T)判断集合,赋予JOIN(X)判断逻辑意义,得到简洁自然的证明。整体方法仍是半语法的,因为B(T)本身已通过语法方式证明正确。

定义5.8:当定义时(参见定义5.5),JσKρ是多类型,即S的元素。表示函数J·Kρ逐点扩展到类型环境。若Γ是S环境,则JΓKρ是S环境。

定理5.9(安全性):设ρ(u : α),

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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