12、2D、3D和4D几何代数的深入剖析

2D、3D和4D几何代数的深入剖析

1. 复数、双数和对偶数的基础

在数学发展历程中,虚数大约在1540年首次出现,当时数学家Tartaglia和Cardano用共轭复数表示三次方程的实根。1798年,挪威测量员Caspar Wessel首次用平面上的点表示复数,该平面垂直轴为虚轴,水平轴为实轴,此图后来被称为Argand图。Gauss为复数命名,1835年Hamilton将其正式定义为实数对。

从广义上讲,平面上的复数可分为普通复数、双数和对偶数三种系统。一般地,复数可表示为 $a = b + ωc$,其中 $ω$ 为代数运算符。对于普通复数,$ω^2 = -1$;对于双数,$ω^2 = 1$;对于对偶数,$ω^2 = 0$。在对偶数中,$b$ 为实部,$c$ 为对偶部。

对于可微实函数 $f: R → R$,其对偶变量 $\alpha + ω\beta$($\alpha, \beta \in R$)可通过泰勒级数展开。由于 $ω^2 = ω^3 = ω^4 = \cdots = 0$,函数可化简为:
[
f(\alpha + ω\beta) = f(\alpha) + ω f’(\alpha)\beta
]

以对偶数的指数函数为例:
[
e^{\alpha + ω\beta} = e^{\alpha} + ωe^{\alpha}\beta = e^{\alpha}(1 + ω\beta)
]

Clifford在论文中引入对偶数来表示螺旋运动,Study则用其表示空间中两条异面直线的相对位置,即 $\hat{\theta} = \theta + ωd$,其中 $\hat{\the

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先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础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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