14、向量代数与向量值函数详解

向量代数与向量值函数核心解析

向量代数与向量值函数详解

1. 向量的分量、方向余弦和投影
1.1 向量的分量

向量的分量是其定义的 n 元组表示中每个元素的值。例如,在实数四维空间中,向量 $\vec{u} = [1\ 5\ 3\ 7]$,它的第一、二、三、四个分量分别是 1、5、3 和 7。

n 维向量空间最简单的基是由 n 个单位向量组成的集合,每个单位向量只有一个非零分量,且这些非零元素的位置对于每个基向量都不同。不过,这样的基不是唯一的。以四维空间为例,规范的四个单位正交基向量分别为:
$\hat{e}_1 = [1\ 0\ 0\ 0]$
$\hat{e}_2 = [0\ 1\ 0\ 0]$
$\hat{e}_3 = [0\ 0\ 1\ 0]$
$\hat{e}_4 = [0\ 0\ 0\ 1]$

向量 $\vec{u}$ 可以写成基向量的线性组合:$\vec{u} = u_1\hat{e}_1 + u_2\hat{e}_2 + u_3\hat{e}_3 + u_4\hat{e}_4$。

由于基向量是正交归一的,即每个基向量长度为 1,且两两正交,这就得到一个重要结果:向量的第 m 个分量可以通过该向量与相应单位向量的点积得到,即 $u_m = \vec{u} \cdot \hat{e}_m$。

1.2 方向余弦

方向余弦的定义为:$\cos(\gamma_m) = \frac{\vec{u} \cdot \hat{e}_m}{\vert\vec{u}\vert}$。在二维或三维空间中,这些量的几何意义是向量 $\vec{u}$ 与 x、y 和 z 轴夹角的余弦。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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