29、同步流语言中的模块化因果关系分析

同步流语言中的模块化因果关系分析

1. 整体规划

本次主要内容的规划如下:
- 描述核心语言,它将是本次介绍的主题。
- 阐述因果关系分析,这是本文的新颖部分。
- 为核心语言提供形式语义,通过将流转换为其共迭代表示。
- 证明因果关系分析相对于语义是正确的。
- 将我们的分析与其他分析进行比较。

2. Lucid Synchrone 核心语言

2.1 语言描述

Lucid Synchrone 的一个子集构成了本次介绍的基础,其程序语法如下:

programs:
t ::=
(t1, t2)           pair
| fst t | snd t    projections
| x                variable
| λx.t             λ - abstraction
| t1 t2            application
| let x = t1 in t2 non - recursive let
| rec x1 = t1 and x2 = t2 recursive definition
| c                constants
| p                primitives
| pre c t          a delay, initialized with the constant c

常量 c 从外部标量语言导入,并提升为相应的常量流。同样,从标量世界导入的原始函数

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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