26、数学理论探索与Hopf代数基础

数学理论探索与Hopf代数基础

1. 研究讨论与问题提出

在研究过程中,与Micho Ður¯devich就诸多研究主题进行了多年讨论,尤其关注这些主题与非交换几何思想的可能联系。在探讨与Coxeter群相关的广义Segal - Bargmann空间及其Dunkl算子(特别是相关的Dunkl拉普拉斯算子及其热核)时,Micho对其定义公式产生了浓厚兴趣,想了解这些公式的来源和底层结构。但我们都不太愿意追溯Dunkl本人的原始推导路径。关键在于能否以自己的方式理解Dunkl算子,以及它们与非交换几何是否有关。在研究中,提出正确的问题是关键一步,而细节往往决定成败,这次研究在细节上取得了进展。

2. 理论的发展与应用展望

完成一系列数学内容的学习后,人们会思考如何运用这些知识。任何理论的长期目标都是成为一种语言。以微积分为例,如今它虽常被认为“简单”,但却是众多科学领域不可或缺的传统语言,广泛应用于物理、数学、化学、生物学甚至经济学。

除了微积分,还有许多其他有用的语言。一些是古老的语言,如代数和方程语言;另一些是从微积分衍生而来的较新语言,如随机分析(包括伊藤积分等)和范畴理论衍生的语言。微分几何中的“微分”与微分微积分中的“微分”相同,它不仅是一个活跃的几何理论,也成为表达许多物理理论的语言。

目前所涉及的理论以及其他研究者提出的替代方法,可能只是建立另一种源自微积分的语言的第一步。掌握一门新语言并非易事,尤其是当这门语言还在形成过程中。但随着时间推移,可能会在这条道路上走得更远。读者若想深入了解该理论及其变体,可以参考相关参考文献、arxiv.org等网络资源。文中认为,由微分几何衍生的非交换环境下的新语言若能形成,很可能在物理领域得

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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