37、图的受限微分:概念、计算与性质

图的受限微分:概念、计算与性质

1. 图论基础概念

在图论中,我们用 (G = (V, E)) 表示一个图,其中 (V) 是顶点集,(E) 是边集。以下是一些重要的基础概念:
- 邻域
- 对于顶点 (v \in V),其开邻域 (N(v) = {u \in V | uv \in E}),闭邻域 (N[v] = N(v) \cup {v})。
- 对于集合 (S \subseteq V),其开邻域 (N(S) = \bigcup_{v \in S} N(v)),闭邻域 (N[S] = N(S) \cup S)。
- 顶点度 :顶点 (v) 在图 (G) 中的度 (deg(v)) 是与 (v) 关联的边的数量。度为 0 的顶点称为孤立顶点,度为 1 的顶点称为叶顶点或悬挂顶点。图 (G) 的最小度和最大度分别用 (\delta(G)) 和 (\Delta(G)) 表示。
- 诱导子图 :由集合 (S \subseteq V) 诱导的子图记为 (\langle S \rangle),顶点 (v \in V(G)) 在 (S) 中的邻域记为 (N_S(v))。
- 补图 :图 (G) 的补图 (\overline{G}) 具有与 (G) 相同的顶点集,且两个顶点在 (\overline{G}) 中相邻当且仅当它们在 (G) 中不相邻。

特殊类型的图

  • 二分图 :若图 (G) 的顶点集可以划分为两个不相交的子集 (A) 和
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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