25、高阶逻辑下抽象状态机的系统细化与图算法应用

高阶逻辑下抽象状态机的系统细化与图算法应用

1. 高阶逻辑公式基础

高阶逻辑(HOL)公式具有特定的形成规则:
- (i)HOLi - 1 中的每个合式公式都是 HOLi 的合式公式。
- (ii)对于阶为 i - 1 的项 t1, …, tn 和变量 X ∈ Vi,X(t1, …, tn) 是 HOLi 的合式公式。
- (iii)如果 ϕ 和 ψ 是 HOLi 的合式公式,那么 ¬ϕ、ϕ ∧ ψ 和 ϕ ∨ ψ 也是 HOLi 的合式公式。
- (iv)如果 ϕ 是 HOLi 的合式公式且 X ∈ Vi,那么 ∃X(ϕ) 和 ∀X(ϕ) 是 HOLi 的合式公式。

在高阶逻辑扩展的抽象状态机(HOL - 扩展 ASM)中,分支、并行组合和选择规则中的条件 ϕ 和 ϕ(x) 可以是 HOL 公式,且这些规则中使用的变量可以是高阶变量。

2. 用 HOL - 扩展 ASM 进行图算法规范
2.1 图的自相似性

图是研究理论和现实生活中复杂网络性质的强大工具,自相似性(又称尺度不变性)是复杂网络的一个重要性质,在万维网、社交网络和生物网络等领域有实际应用。

给定一个表示为有限图 G 的网络,判断 G 是否可以从某个图模式 Gb 开始,通过递归地用 Gb 的新的“小尺度”副本替换模式中的节点来构建。如果可以,则称 G 是自相似的。

一个图 G = (V, E) 相对于大小为 k 的图模式 Gp = (Vp, Ep) 是自相似的,需满足存在图序列 G0, G1, …, Gn,使得 G0 与 Gp 同构,Gn 与 G 同构,并且对于序列中每对连续的图 (Gi, Gi + 1),

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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