13、高效生成非等价关系代数表达式的技术探索

高效生成非等价关系代数表达式的技术探索

在计算机科学的多个领域中,关系代数都扮演着至关重要的角色,它为众多模型和查询提供了语义基础。然而,在生成满足特定关系约束的非等价表达式时,传统方法往往面临效率低下的问题。本文将介绍两种相关的技术,一种是从 TLA+ 规范中提取符号转换的技术,另一种是用于生成非等价关系代数表达式的 RexGen 工具。

1. TLA+ 规范的符号转换提取技术

在有界模型检查中,通过一个示例来展示技术的应用。假设有三个进程在一个环中单向传递一个唯一的令牌,目标是计算最大的进程标识符。该技术从这个示例中提取出三个符号转换 T1、T2 和 T3,每个 Ti 都等价于 P(i) ∧ id′ = id(1 ≤ i ≤ 3)。

在有界模型检查中,使用 Fi,i+1 表示从第 i 个状态到第 (i + 1) 个状态通过动作 F 进行转换的 SMT 编码。例如,Next0,1 和 T30,1 分别编码了从状态 0 到状态 1 通过 Next 和 T3 进行的转换,而 Init0 则编码了初始状态上由 Init 施加的 SMT 约束。

在探索长度不超过 4 的执行时,有界模型检查器会构建 SMT 公式。如果只使用 Next 进行整体编码,需要在 SMT 上下文中保留所有公式;而通过增量检查 SMT 上下文的可满足性,模型检查器可以发现一些公式(如 T20,1 和 T31,2)会导致不可满足性,从而将它们从 SMT 上下文中修剪掉。这种方法在有界模型检查 C 程序时也能提高效率,因此有望在 TLA+ 规范的验证中同样有效。

2. RexGen:非等价关系代数表达式生成器
2.1 背景与动机

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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