14、多序列逻辑:定义、公理与推导规则详解

多序列逻辑:定义、公理与推导规则详解

在逻辑推理的领域中,多序列逻辑是一个重要的研究方向。它涉及到对多序列和余多序列的有效性定义、公理的设定以及推导规则的构建,下面我们将深入探讨这些内容。

1. 多序列与余多序列的有效性定义

首先,我们需要明确多序列和余多序列的有效性定义。这里定义了四种不同的有效性:
- M= - 有效性 :一个多序列 || 是 (M_{Q_1Q_2Q_3}=) - 有效的,记为 (\vDash_{Q_1Q_2Q_3}^= ||),当且仅当对于任何赋值 (v),满足以下条件:
- (Q_1A \in ) 时,(v(A) = t),记为 (v \vDash_{Q_1} );
- (Q_2B \in ) 时,(v(B) = m),记为 (v \vDash_{Q_2} );
- (Q_2C \in ) 时,(v(C) = f),记为 (v \vDash_{Q_3} )。
- M≠ - 有效性 :一个余多序列 : : 是 (M_{Q_1Q_2Q_3}\neq) - 有效的,记为 (\vDash_{Q_1Q_2Q_3}^{\neq} : : ),当且仅当存在一个赋值 (v),使得:
- (Q_1A \in ) 时,(v(A) \neq t),记为 (v \vDash_{Q_1}^{\neq} );
- (Q_2B \in ) 时,(v(B) \neq m),记为 (v \vDash_{Q_2}^{\neq} );
- (Q_2C \in ) 时,(v(C) \neq f),记为 (v \vDash_{Q_3}^{\neq} )。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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