UVALive - 3401 Colored Cubes

图论题解与模型理解
本文回顾了一道图论题目解题过程,强调了姿态表示的重要性,并通过24种放置方式来解决魔方匹配问题。作者计划回归基础知识,深入理解经典模型。

好久没写解题回顾了。主要是没什么时间,但是还是一直在刷题,图论刷了70%的知识点,不过感觉长进不是很大,所以觉得还是得一步步来,最近还是先从刘汝佳大白书把前面基础章节刷完然后再决定以后的训练方式吧。

这个题目还算是理解了。重点在于各种姿态的的表示,顶部在上共有6种放置方法,然后正面对应4种,这样每个魔方对应24种方式放置。利用一个数组p[6]保存旋转后各个面对应的标准姿态的编号。然后将第一个魔方的任意一个姿态作为标准姿态,逐一枚举后面魔方的所有姿态。每次枚举完毕后统计一下就可。

书上讲的其实已经很清楚了,在这里再回忆一下有助于加深对这个模型的理解,刷了这么久的题目了,感觉对于书上的模型一定好好掌握,遇到新的题目要能够很好的找到相似的模型。

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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