柏拉图的爱情

有一天,柏拉图问老师苏格拉底什么是爱情?
老师就让他先到到麦田里去,摘一棵全麦田里最大最金黄的麦穗来,
期间只能摘一次,并且只可向前走,不能回头。
柏拉图于是按照老师说的去做了。结果他两手空空的走出了田地。老师问他为什么摘不到?
他说:因为只能摘一次,又不能走回头路,期间即使见到最大最金黄的,因为不知前面是否
有更好的,所以没有摘;走到前面时,又发决总不及之前见到的好,原来最大最金黄的麦穗早
已错过了;于是我什么也没摘。
  老师说:这就是“爱情”。
  之后又有一天,柏拉图问他的老师什么是婚姻,他的老师就叫他先到树林里,砍下一棵
全树林最大最茂盛、最适合放在家作圣诞树的树。其间同样只能砍一次,以及同样只可以向前走,
不能回头。
  柏拉图于是照着老师的说话做。今次,他带了一棵普普通通,不是很茂盛,亦不算太差的树
回来。老师问他,怎么带这棵普普通通的树回来,他说:“有了上一次经验,当我走到大半路程
还两手空空时,看到这棵树也不太差,便砍下来,免得错过了后,最后又什么也带不出来。”
  老师说:“这就是婚姻!”

  人生就正如穿越麦田和树林,只走一次,不能回头。要找到属于自己最好的麦穗和大树,
你必须要有莫大的勇气和付出相当的努力。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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