2、一阶微分演算:理论与实例

一阶微分演算:理论与实例

1 基本理论

1.1 一阶微分演算的定义

设 (A) 是带有单位元 (1\in A) 的代数,(\varOmega) 是 (A) 上的双模(即 (A) 同时作用于 (\varOmega) 的左右两侧,且满足 (a(\omega b)=(a\omega)b) 对所有 (a,b\in A) 和 (\omega\in\varOmega) 成立,同时 (1\omega = \omega1=\omega) ),(d:A\to\varOmega) 是线性映射。若 ((\varOmega,d)) 满足以下两个性质,则称其为 (A) 上的一阶微分演算(FODC):
- 莱布尼茨法则 :对于所有 (a,b\in A),有 (d(ab)=(da)b + a(db))。
- 标准形式 :(\varOmega) 中的每个元素 (\omega) 都可以表示为 (\omega=\sum_{k = 1}^{K}a_k(db_k)),其中 (a_k,b_k\in A),(K) 为正整数。

我们称映射 (d) 为 FODC 的微分。双模 (\varOmega = {0}) 可以唯一地构成 (A) 上的 FODC,称为平凡 FODC。

这里的莱布尼茨法则是精确的,而不是某种广义或变形的形式。标准形式等价于说 (d) 的值域 (Ran d) 作为左 (A) - 模在代数上生成 (\varOmega),即 (\varOmega) 足够大以容纳 (d) 的值域,但不会更大。

莱布尼茨法则使用了 (\varOmega) 的双模结构,而标准形式只使用了左模结构,

种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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