52、非常规图形理解的教学支持探究

非常规图形理解的教学支持探究

在数据分析和可视化领域,不同类型的图形被用于呈现各种信息。其中,三角模型(Triangular Model,TM)图形是一种独特的时间间隔表示方式,但它对于读者来说具有一定的挑战性。本文将深入探讨对TM图形的研究,包括其特点、研究方法、结果以及相关讨论。

三角模型(TM)图形概述

TM图形基于Kulpa的工作,并由Qiang等人进行了扩展。它通过将时间间隔表示为二维度量空间中的点,克服了传统表示方法的一些缺点。在这个二维图形空间中,每个点代表一个时间间隔。垂直维度上,点的高度表示该间隔的持续时间;点的三角形投影(使用对角网格线)与x轴的交点则表示开始和结束时间。这样,每个时间间隔都在二维图形空间中被表示为一个唯一的点,其基本属性通过点的位置明确编码。

尽管TM图形在表示时间间隔方面具有创新性,但即使是经验丰富的图形读者,也会觉得它相对晦涩难懂。这是因为它采用了非笛卡尔坐标系,与我们常见的图形表示方式不同。然而,它所描绘的是我们都有丰富先验知识的领域——时间事件。

研究目的与设计

我们对有经验的图形读者(STEM专业本科生)尝试解读TM图形时的情况感兴趣。具体来说,我们希望开发并评估一系列教学支持措施,以帮助自主阅读者更好地理解该图形。为此,我们开展了两项研究。

研究一:观察对非常规图形的学习

研究一旨在探索我们如何理解非常规图形。我们观察了学生使用TM图形解决关于事件属性和关系的简单问题(Part A),并在简短访谈后,要求学生设计使图形更易于阅读的教学辅助工具(Part B)。通过这些数据,我们为如何支持对新型统计图形的理解提出了假设。
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基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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