6、多维配置与自动机理论中的代数方法

多维配置与自动机理论中的代数方法

1. 配置分解定理

存在这样一个分解定理:若 $c$ 是具有非平凡零化子的有限积分配置,那么存在周期积分配置 $c_1, \cdots, c_m$ ,使得 $c = c_1 + \cdots + c_m$ 。

2. 具体示例分析
  • 配置定义 :固定 $\alpha \in R$ 为无理数,定义二维配置 $c^{(1)}, c^{(2)}, c^{(3)}$ 和 $s$ 如下:
    • $c^{(1)}_{ij} = -⌊i\alpha⌋$
    • $c^{(2)}_{ij} = -⌊j\alpha⌋$
    • $c^{(3)}_{ij} = ⌊(i + j)\alpha⌋$
    • $s = c^{(1)} + c^{(2)} + c^{(3)}$
    • 这里,$s$ 是字母表 ${0, 1}$ 上的有限积分配置,而 $c^{(1)}, c^{(2)}, c^{(3)}$ 分别在 $(0, 1), (1, 0), (-1, 1)$ 方向上是周期的,但并非有限的。
  • 证明 $s$ 不能表示为有限个有限周期配置的和
    • 假设相反情况,即 $c^{(1)} + c^{(2)} + c^{(3)} = f_1 + \cdots + f_n$ ,其中 $f_i(X)$ 是周期有限配置。通过移项和合并同方向的项,得到 $(c^{(1)} + p_1) + (c^{(2)} + p_2
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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