七夕恋歌

七夕恋歌

柔情似水,佳期如梦,忍顾鹊桥归路。两情若是长久时,又岂在朝朝暮暮。

七夕之夜,仰望星空。那天上定会有十万只花鹊自秦观的一阕伤词中如约飞出,用感动与爱怜搭成渡桥,让曾经隔河相望,对饮寂寞相思的牛郎织女再度团聚。执手相依桥上,无语泪千行,素描绘成的星盏,让翘首仰望的人们的心中,婆娑成千古流传的经典爱情。

金风玉露一相逢,便胜却人间无数

你我是否也然?

聚少离多的爱情在思念中煎熬,团聚成了梦寐以求的奢望。当思念已成为一种习惯,所有的空隙里挤满它的身影,每一分闲暇的时间就成了最甜蜜的回忆,思念是一种缘分,是一种美丽,是一种寄托,所以我放纵了思念,任思念在梦里畅游,让思念代替忧郁。

曾经期盼的重逢心情,早已流转在指尖,如羽云已化做颗颗泪珠,滋润了天际,渐渐滋生出一弯相思的月,照亮寂寞的朦胧,此刻只能把所有的思念输进键盘,寄托此刻的孤独。

这该是你我牵手以来遭遇的第一个七夕吧。

浪漫的风月在流年中几度轮回,金桂飘香的季节,一个深情回眸凝望的瞬间,等与盼交汇在天上人间。碧绿与金黄相遇了,寂寞轻轻的敲开温暖的怀抱,为这相思演绎了千古的绝唱,繁华深处叶与花相偎,芳香溢满秋的脉搏里,静谧的夜,默默的望着浮云围绕着圆月。

望月,此刻是多么诗意多么让人心碎的美丽。

红尘如梦,谁又能阻止得了秋怨把纷飞的落叶,瞬间变成满地的相思,固执地逐追着那个匆匆的背影呢?无奈的咀嚼着一缕缥缈云烟,朦胧一腔心事,抚慰满眼潮湿,无言来消融这聚散匆匆。

七夕之夜,你在何处?我触摸不到你的脸庞,却分明感觉到你月色般的温暖,披我满身,渗进肌肤,侵入心扉。夜,我独自伫立,看那茫茫天宇里牵牛星与织女星聚首的缠绵。爱情的神话在千古的浪漫中延伸,是岁月车轮下最忠诚的子民。没有谁会计较爱中的得失,即便被伤,即便被放弃,依然坚信爱始终是个不朽的神话,就上演在那个某年某月某日,与我们挥洒的爱液重叠累积。当爱在离别时,幻想成了心上的主题,浩瀚的思绪里任意将你遐想,这一刻你我的心没有一丝空隙,紧贴在一起,柔和成七夕之夜的月光。

当你静静的溶入我温暖的记忆,当此刻我果断的想要告诉你,我爱你!我坚信,我的冰冷我的封闭我的彷徨,在你面前早已不是隔阂的墙体。有着月光倾泻的晚上,你我是两具赤裸的肉体,犹如前生遗落在人间的肋骨,在这个盛夏的季节相互找寻,渴望合体,静默的拥抱,体温传递间,心已痴迷。

今夕是何夕?今夕是七夕。

风读懂了秋的落寞,而你可知道我的思念?那银河相隔的牛郎织女即便生生分离,“盈盈一水间,脉脉不得语”,但终有年年七夕来成全彼此的守望,解脱相思的凄苦。而你我或许只能和着桂花的馨香,将思念在七夕放飞,掬一把月光写满恒久的相思,一丝银光撒落清幽,咫尺心系着天涯,漫长的等待,问浓浓的深秋何时才是春的归期,问来年七夕你我能否相聚?

牛郎织女何其幸哉,重逢终有时。而你我转身,从此天涯陌路,想要相见只怕无期。叹人生如雾又如梦,朝如春花暮凋零。慕然回首,抓不住月光片片余辉,地上斑斑驳驳的树影交错成相思的扣,锁住我七夕的离愁。

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
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