47、无短环的环覆盖计算算法解析

无短环的环覆盖计算算法解析

1. 背景知识

在图论中,图的环覆盖是一个生成子图,其中图的每个节点恰好是一个简单环的一部分。而 k - 环覆盖则是指每个环的长度至少为 k 的环覆盖。对于有向图和无向图,判断其是否存在 k - 环覆盖的问题分别称为 k - DCC 和 k - UCC。当图的边权为 1 或 2 时,寻找最小权 k - 环覆盖的问题则被称为 Min - k - DCC 和 Min - k - UCC。这些问题在图论研究中具有重要意义,并且与旅行商问题、节点不相交路径打包问题等密切相关。

2. 过往研究成果
  • 有向图相关问题
    • 寻找有向图的 2 - 环覆盖(2 - DCC)和最小权 2 - 环覆盖(Min - 2 - DCC)问题可以通过归约为二分匹配问题在多项式时间内解决。但对于 k ≥ 3 的情况,此前并无相关研究成果。
  • 无向图相关问题
    • 寻找无向图的 3 - 环覆盖(3 - UCC)问题可以利用 Tutte 归约为经典的无向图完美匹配问题,该问题可在多项式时间内解决,因此 3 - UCC 和 Min - 3 - UCC 都能在多项式时间内求解。
    • Hartvigsen 设计了用于解决 4 - UCC 的多项式时间算法,该算法也适用于 Min - 4 - UCC。此外,他还给出了在权重为 1 的边构成二分图的情况下,计算最小权 5 - 环覆盖的多项式时间算法。
    • 当 k ≥ 6 时,k - UCC 问题被证明
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)对非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为非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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