7、准度量与度量空间在逼近空间中的嵌入研究

准度量与度量空间在逼近空间中的嵌入研究

1. 准度量逼近空间基础

在准度量逼近空间里,局部距离的概念有着明确的定义。某点 $x$ 处的基本局部距离,其实就是在该点“局部化”后的准度量。

对于各种过渡关系,有如下命题:
- 距离到量规的过渡 :$G = {d \in qMet(X) | \delta_d \leq \delta}$。
- 量规到距离的过渡 :$\delta = \sup_{d\in G} \delta_d$。
- 量规到下包络算子的过渡 :$l = \sup_{d\in G} l_d$。
- 量规到上包络算子的过渡 :$u = \inf_{d\in G} u_d$。
- 量规到极限算子的过渡 :$\lambda = \sup_{d\in G} \lambda_d$。
- 量规到附着算子的过渡 :$\alpha = \sup_{d\in G} \alpha_d$。

若 $(X, d)$ 是准度量空间,$F$ 是 $X$ 上的滤子,$x \in X$,则有以下性质:
- $F \to x$ 在 $(X, T_d)$ 中成立,当且仅当 $\alpha_dF(x) = 0$。
- $F \to x$ 在 $(X, T_d)$ 中成立,当且仅当 $\lambda_dF(x) = 0$。

2. 准度量空间在逼近空间中的嵌入

准度量空

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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