14、递归与进程理论:原理、模型与应用解析

递归与进程理论:原理、模型与应用解析

1. 递归规范问题探讨

首先来看一些递归规范的示例,考虑以下递归规范:
- 规范 (a):$E = {X_n = X_{n + 1} + a^nY | n \in N} \cup {Y = 1}$
- 规范 (b):$F = {X_n = X_{n + 1} + a^nY | n \in N} \cup {Y = a.Y}$

这些递归规范在 $BSP_{rec}(A)$ 的标准项模型中定义了进程 $\mu X_0.E$ 和 $\mu X_0.F$。现在的问题是,这些进程在理论 $BSP(A)$ 上是否是有限可定义的呢?若能给出一个受保护的有限递归规范,就能表明该进程是可定义的;若不能,则需给出一个(非正式的)论证来说明不存在这样的规范。

2. 正则进程的概念与性质
2.1 正则进程的定义

正则进程是可计算转换系统在双模拟等价下的等价类,其中至少包含一个正则转换系统作为代表。这个定义允许非正则转换系统作为正则进程的代表,这与之前对可数和有限分支进程的定义是一致的。因为任何这样的非正则转换系统都与一个正则系统是双模拟的,所以相应的进程具有有限个状态和转换,这就是正则性的本质。

2.2 正则进程与有限可定义性的关系

定理表明,一个可计算进程是正则的,当且仅当它在 $BSP(A)$ 上是有限可定义的。下面来详细证明这个定理:
- 从左到右的蕴含关系 :一个正则进程有一个正则转换系统 $s$ 作为代表。将 $s$ 的状态枚举为 $s_i$,索引 $i = 0, 1, \cdots, n - 1$

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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