刚看到一个笑话

博客讲述了波兰著名数学家谢尔品斯基搬家时的故事。夫人让他看好10个箱子后去叫出租车,回来后他称只有9个,还准备再数,从0开始数。

    这是波兰著名数学家谢尔品斯基的真实故事。
    有一天,他要搬家,他的夫人把行李拿出来以后对他说:“我去叫辆出租车,你在这看好行李,总共有10个箱子。”
    过一会儿,他的夫人回来了,他对夫人说道:
    “刚才你说有10个箱子,可是我数了只有9个箱子。”
    “不对,肯定是10个。”
    “说什么呢,我再数一遍,0,1,2,3……”

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)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,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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