97、证明图为拉姆齐图的复杂度分析

证明图为拉姆齐图的复杂度分析

1. 基础概念与理论
  • 分辨率宽度与证明长度 :子句的宽度是指其包含的文字数量,CNF(合取范式)φ的宽度是其最宽子句的宽度,分辨率反驳Π的宽度也是其最宽子句的宽度。用W(φ)表示反驳不可满足的CNF φ的最小宽度。有一个重要结果表明,可以通过证明证明宽度的下界来证明证明长度的下界。对于任何具有m个变量且宽度为k的CNF φ,有$L(φ) ≥2^{Ω(\frac{(W(φ) - k)^2}{m})}$。
  • 组合游戏 :有两个玩家,分别是证明者(Prover)和对手(Adversary)。证明者声称CNF φ不可满足,对手声称知道一个满足赋值。在游戏的每一轮,证明者询问某个变量的值,对手必须回答。证明者将答案保存在内存中,每个变量值占用一个内存位置,也可以删除保存的值以节省内存。如果被删除的变量再次被询问,对手可以给出不同的答案。当内存中的部分赋值使φ的一个子句为假时,证明者获胜;如果对手有永远玩下去的策略,则对手获胜。对于不可满足的φ,证明者获胜所需的最小内存位置数量与分辨率反驳的宽度有关,给定不可满足的CNF φ,W(φ) + 1个内存位置足以让证明者在与任何对手的游戏中获胜。
2. 团公式相关分析
  • 团公式定义 :对于任何图G,公式ΨG↾y = 1可满足当且仅当G有一个大小为ck的团,将这个受限公式称为Clique(G);对偶地,ΨG↾y = 0等价于Clique( ¯G)。并且有$max{L(Clique(G)), L(Clique( ¯G))} ≤ L(ΨG)$,同时
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值