14、实时多计数器自动机计数器的最小有用规模及布尔自动机网络的分解框架

实时多计数器自动机计数器的最小有用规模及布尔自动机网络的分解框架

实时多计数器自动机计数器的最小有用规模

在实时多计数器自动机的研究中,我们关注的是识别非正则语言所需的最小有用空间。

  1. 实时非确定性自动机
    • 存在一个一元非正则语言 (L’ = L·{1}),对于任意小但固定的实数常数 (\epsilon > 0),它可以被一个实时非确定性自动机接受,该自动机使用少于 (8/\epsilon) 个计数器,且具有弱空间界限 (O((\log n)^{\epsilon}))。这一结论是基于已知该语言可被一个使用四个计数器、弱空间界限为 (O(\log n)) 的实时非确定性自动机接受,再通过相关定理得到使用更少计数器和不同空间界限的等价自动机。
    • 并且,上述上界不能再降低。即 (O((\log n)^{\epsilon})) 中的常数 (\epsilon > 0) 不能被一个满足 (\lim_{n \to \infty} r(n) = 0) 的函数 (r(n)) 替代,即使使用更强大的计算模型,如交替和/或双向输入头移动,以及任意的非正则语言(不一定是一元的)。
  2. 双向设备
    • 对于双向多计数器自动机,最小有用空间是 (O((\log n)^{\epsilon}))。这个界限与机器是确定性、非确定性还是交替的,以及是强空间界限还是弱空间界限无关。
    • 存在一个一元非正则语言 (L),它可以被一个使用两个计数器、强空间界限为 (O(\log n)) 的双
【顶刊TAC复现】事件触发模型参考自适应控制(ETC+MRAC):针对线性参数不确定性线性部分时变连续系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了“事件触发模型参考自适应控制(ETC+MRAC)”的研究与Matlab代码实现,聚焦于存在线性参数不确定性且具有时变线性部分的连续系统。该研究复现了顶刊IEEE Transactions on Automatic Control(TAC)的相关成果,重点在于通过事件触发机制减少控制器更新频率,提升系统资源利用效率,同时结合模型参考自适应控制策略增强系统对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性。文档还展示了大量相关科研方向的技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统、信号处理等个领域,并提供了Matlab仿真辅导服务及相关资源下载链接。; 适合人群:具备自动控制理论基础、线性系统分析背景以及Matlab编程能力的研究生、博士生及科研人员,尤其适合从事控制理论与工程应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 复现顶刊TAC关于ETC+MRAC的先进控制方法,用于线性时变系统的稳定性与性能优化研究;② 学习事件触发机制在节约通信与计算资源方面的优势;③ 掌握模型参考自适应控制的设计思路及其在不确定系统中的应用;④ 借助提供的丰富案例与代码资源开展科研项目、论文撰写或算法验证。; 阅读建议:建议读者结合控制理论基础知识,重点理解事件触发条件的设计原理与自适应律的构建过程,运行并调试所提供的Matlab代码以加深对算法实现细节的理解,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展应用场景。
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