18、大脑的数学与电路元素探索

大脑的数学与电路元素探索

1. 事件的几何解释起源

在自然界中,两个相关联的事件会形成第三个事件,因为事件的三角关联是最基本的。Reichenbach Price提出了三箭头结构:过去 - 未来、不对称时间箭头以及因果关系。这一建议的特点在于,它需要微观物理对称性来连接这三者。Price还描绘了事件之间的几何关系。在这里,不对称的时间以对称的形状或质数的模式流动。人类在解释现在和预测未来时,认知与过去并无关联。这些都是相位质数度量(PPM)架构的元素。

2. 相位质数度量(PPM)

2.1 PPM的定义与作用

相位质数矩阵将宇宙中相关事件的对称性联系起来,并以遵循质数模式的方式呈现这些事件。PPM描述了自然界中事件将如何发生,它不使用算法、规则或代码来研究事件在未来的发展以及过去我们未注意到的事件。子事件通过拓扑结构相互连接,例如三角形或金字塔形等。如果将其线性表示,就会失去其重要性。在拓扑结构的每个角点及其内部都存在特定类型的拓扑,因此通过显示子事件的角点的过程是无穷无尽的。事件是在内部或上方进行整合,而非并排排列。例如,在三角形中加入一个角点,就会得到一个四边形。

2.2 PPM与质数的关系

PPM是一种新的科学元素,它将随机事件关联起来。它理解创造新质数的数字创造力,而不是依赖人类的记忆和想象。我们认为,自然界会考虑为质数的自组装合成新的对称性,从而支配宇宙。如果在脑胶中进行这个过程,我们可以感受到类似PPM的特征,它能够预测事件的未来。质数从2和3开始,2 × 2 = 4,2 × 3 = 6,4和6之间存在一个空的间隙,其中的质数5就会被提及。同样,脑胶为N12涵盖了2.2亿个质数。

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整认知。
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