以太坊核心开发者正在制定ETH2.0合并最低技术规范

在3月11日的Eth2开发者电话会议上,以太坊基金会研究员及开发者Danny Ryan表示,其和以太坊2.0客户端Teku的Mikhail Kalinin,正在探索创建一个可交付产品,以保存一些功能供以后使用。Mikhail Kalinin提议推出一个“可执行的信标链”(2020年11月底提出),其将简化最初设计的复杂性。Kalinin已在GitHub上发布请求,以让开发者参与实现该提议。

与此同时,V神希望能加快Eth1和Eth2的合并进程。对此,Ryan表示,将在未来两周内与项目利益相关者进行公开电话会议,讨论资源分配问题。此外,Danny Ryan表示正在与Mikhail Kalinin合作制定技术规范,以制定最小限度的合并。Ryan提醒称,这可能会放弃一些主网特性,比如验证器提款。当发布主要功能时,最好至少考虑升级的最简单版本,以及从这里出发找出增强性能的潜在路径。简化会使网络运输更快和更安全。
文章链接:https://www.tuoluocaijing.cn/kuaixun/detail-160124.html
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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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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