18、共形几何代数:理论与应用解析

共形几何代数:理论与应用解析

1. 共形几何代数基础

在共形几何代数(CGA)中,通过点 (p) 的 (k) 维欧几里得子空间的一般形式为 (p ∧Xk ∧e∞)。在 CGA 里,几何对象可由线性无关的齐次点 (a_1, a_2, \cdots, a_r)((r ≤ n) 且 (a_1 ∧a_2 ∧\cdots ∧a_r \neq 0))的外积来计算,其外积可展开为:
[a_1 ∧a_2 ∧\cdots ∧a_r = A_r + e_0A^+ r + \frac{1}{2}e ∞A^- r - \frac{1}{2} EA^±_r]
其中:
- (A_r = a_0 ∧a_1 ∧\cdots ∧a_r)
- (A^+_r = \sum
{i=0}^{r}(-1)^ia_0 ∧\cdots ∧\check{a} i ∧\cdots ∧a_r = (a_1 - a_0) ∧\cdots ∧(a_r - a_0))
- (A^-_r = \sum
{i=0}^{r}(-1)^ia_i^2 a_0 ∧\cdots ∧\check{a} i ∧\cdots ∧a_r)
- (A^±_r = \sum
{i=0}^{r}\sum_{j=i + 1}^{r}(-1)^{i + j}(a_i^2 - a_j^2) a_0 ∧\cdots ∧\check{a}_i ∧\cdots ∧\check{a}_j ∧\cdots ∧a_r)

这个展开式能给出如下几何信息:
- 若 (A_r \neq 0),则确定一个 (r) - 单形。
- 若 (A^+_r

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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