4、图同构与置换群相关问题研究

图同构与置换群相关问题研究

1. 同构完全问题概述

在图论和组合数学领域,存在一类同构完全问题,即与图同构在多项式时间内等价的问题。问题2到问题8就是这类问题的典型例子,并且已知的同构完全问题数量还不少。一般来说,除了上述这些问题,其他同构完全问题大多是特定图类(如自补图、弦图等)的同构问题,或者是代数、组合结构(如半群、关联方案等)的同构问题。

问题4是一个性质不同的同构完全问题,它为我们研究同构问题提供了新的视角。特别是定理4及其推论,能让我们更深入地理解同构的本质。

而问题6,即与图同构相关的计数问题,其同构完全性尤为引人关注。通常认为,与NP完全存在性问题相关的计数问题不在NP中。因此,问题6的同构完全性常被视为图同构不是NP完全问题的证据。如果图同构既不在P中也不是NP完全问题,那么它与相关计数问题的这种等价性可能是这类中等难度问题的一个特征。

2. 图同构与群交的关系

此部分将证明,若存在求解置换群交问题的多项式时间算法,那么也存在求解图同构问题的多项式时间算法。具体来说,我们会证明任何图的自同构群都是两个已知生成集的置换群的交。

设图(X = (V, E)),其顶点集(V = {1, \cdots, n}),图(X)的自同构群(Aut(X))是(S_n)的子群。我们通过让群作用于所有无序对((i, j))((1 \leq i, j \leq n),(i \neq j))的集合,为(S_n)构造一个新的表示。定义群同构为:(S_n)中的(\sigma)对应新置换域上的置换(\sigma’),满足((i, j)^{\sigma’} = (i^{\sigma}, j^{\sigma}))。用(S_n’)表示作

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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