12、深入理解重复子函数推理算法

深入理解重复子函数推理算法

1 引言

在现代软件开发和形式化验证中,处理复杂的模型程序和状态空间是一个极具挑战性的任务。尤其是在模型程序中,状态同构、模型检查和组合验证等问题尤为突出。为了解决这些问题,研究人员提出了一系列的算法和技术,其中重复子函数推理算法(Repeating Subfunction Inference Algorithm)是一个重要的方向。该算法旨在通过识别和处理模型程序中的重复子函数,从而简化验证过程,提高效率。

2 重复子函数的定义与重要性

2.1 什么是重复子函数?

重复子函数是指在模型程序中多次出现的、具有相同结构和行为的子函数或模式。识别这些重复子函数可以帮助我们减少冗余计算,优化验证过程。例如,在一个模型程序中,如果某个子函数被多次调用并且每次都执行相同的逻辑,那么我们可以通过识别这个重复子函数来简化验证过程。

2.2 为什么识别重复子函数很重要?

识别重复子函数的重要性体现在以下几个方面:

  • 减少冗余计算 :通过识别重复子函数,我们可以避免重复计算相同的结果,从而提高验证效率。
  • 优化状态空间 :在模型检查中,识别重复子函数可以有效减少状态空间的规模,从而减轻状态爆炸问题。
  • 简化验证过程 :通过将复杂的模型程序分解为多个简单的重复子函数,可以简化验证过程,使问题更加易于处理。

3 重复子函数推理算法的基本原理

3.1 算法的目标

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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