7、Haskell 中的类型类:从幺半群到函子

Haskell 中的类型类:从幺半群到函子

1. 幺半群(Monoid)的探索

在 Haskell 中,幺半群是一个重要的代数结构。在深入了解之前,我们可以尝试为幺半群的定义编写一个类型类。例如,对于一个列表,我们希望有一种方法能够对其元素进行聚合操作。对于数字列表,这可能是求和或求积;对于其他具有幺半群结构的类型,可能是其他自然的折叠操作。

在 Haskell 中,幺半群的定义如下:

class Monoid a where
    e   :: a
    (*) :: a -> a -> a

但在实际中,类型类可以相互扩展。我们可以先定义一个 Magma,扩展得到半群(Semigroup),再添加单位元得到幺半群。在基础 Haskell 库中,幺半群扩展半群的定义大致如下:

-- 半群是具有二元运算的类型
class Semigroup a where
    (<>) :: a -> a -> a

-- 定义幺半群时的扩展语法
class Semigroup a => Monoid a where
    -- 单位元
    mempty  :: a
    -- mappend 有默认实现,等于半群的 <> 运算符
    -- 这是一个遗留方法,未来会被移除,因为 <> 可用
    mappend :: a -> a -> a
    mappend = (<>)
    -- mconca
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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