自平方分形

在二维平面中,复数可表示为z=x+yi,x和y是实数,i2=-1。自平方分形的变换函数是z2=λz(1-z),λ是一个常量复数。

由z2=λz(1-z)得z=f-1(z2)=1/2(1+sqrt(1-4z2/λ),

所以令二次判别式1-(4z2)/λ=discr,设z=re(z)+im(z),re(z),im(z)分别为实部和虚部。

则:

re(z)=1/2*(1+sqrt((abs(discr)+re(discr))/2),

im(z)=1/2*sqrt((abs(discr)+re(discr))/2。

 

当λ=1.5+0.8i时的图形如下:

 

程序如下:

 

若修改一下自平方函数,令:

z0=c,c为常量复数,

zk=z2k-1+z0

也即f(z)=z2+c。则可以得到Mandelbrot集。

如图:

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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