CF Round#11

A,B,C 水题

D 描述:求一个简单图中的简单环的个数,V<=19

可以使用状态压缩DP,F[I,J]表示在点集I中以I.s为起点J为终点的简单路的个数,若I.s与J之间存在一条边则便能找到F[I,J]个新回路。

I中的第i位若为1则点i就在点集中,I的最右边的1代表着起点。

E 描述:给定一个由’L’,’R’,’X’组成的序列,可以在该序列的任意位置插入X。使得该序列的无限循环序列,与LRLRLRLRLR…这个序列重合的百分比最大。

先不考虑循环之后的情况,设原序列的总长度为L,重合的个数为C。在序列的i之前,j之后均添加一个X,可知j之后的元素不会受到影响。则若i~j这一段中增加了两个或两个以上的重合元素就可使比值增加。那么具体操作过程中可以遇到不正确的,就添加’X’使其正确。最后再考虑那些只增加了一个的,另由于则当此时的答案大于1/2时,可以将这些删除掉。

现在考虑循环,易得在此时将单个序列重合比最大后,若其长度为奇数则不妨在最后添一个X,使得其后跟着的序列也“对正”。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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