26、小鼠对与苏斯林基数

小鼠对与苏斯林基数

1. 引言

在相关研究基础上,我们为小鼠对获得了最优的苏斯林表示。这使得我们能够对满足ADR且存在Wadge共尾多个小鼠对的模型M中的HOD进行分析。同时,如果存在一个具有伍丁基数的伍丁极限的最小分支hod对,那么存在一个AD⁺的模型,其中并非每个实数集都可从可数序数序列序数可定义。

2. 小鼠对
  • 纯外延子前小鼠 :是一个传递结构$M = (J_{\vec{E}}^{\alpha}, \in, \vec{E}, F)$,其中$\vec{E}\frown F$是一个相干的外延子序列($F = \varnothing$是允许的)。使用Jensen索引,若$E = E_{M}^{\alpha}$,则$\alpha = i_{E}(\text{crit}(E)^{+}, M)$。这里还使用了无射影空间精细结构。
  • 最小分支前小鼠(lpm) :是一个传递结构,与纯外延子前小鼠类似,不过在某些“分支活跃”阶段,会将关于M的迭代策略的信息输入到M中。在AD⁺的上下文中,主要处理可数前小鼠以及定义在可数树上的迭代策略。
  • 小鼠对 :是一个对$(P, \Sigma)$,其中P是上述两种类型之一的前小鼠,$\Sigma$是P的一个完全迭代策略,该策略能良好归一化、具有内部提升一致性和强壳凝聚性。完全策略是定义在可数的可数树栈上的策略。在本文中,考虑$\Sigma$在$\lambda$-紧的树栈上的限制即可,这在标准术语中就是正常迭代树,即使用的外延子长度递增,并应用于最早可能模型的最大可能初始段。
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 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、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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