12、音符与音符集合的语义与算法解析

音符与音符集合的语义与算法解析

1. 语义澄清

在处理音符和音符集合时,存在一种强大的继承方案来表示它们。这种方案尤其在表示复杂音乐结构时发挥重要作用。下面我们将深入探讨该继承方案背后的细节,这些细节会影响元素的常见变化,以及维护结构完整性所需的约束条件。

1.1 音符树

一个适度复杂的音乐结构可以分解为一棵由 Line、Note、Tuplet 和 Beam 节点组成的树,我们称之为抽象音符树或简称为音符树。验证生成的树是否代表给定的音乐输入是比较容易的,但我们更关注逐个元素构建树时的操作问题,例如插入 Beam、Tuplet 和 Note 等操作,这些操作是构建和维护该模型算法的来源。

1.2 Beam 的语义规则

在向 Beam 中添加音符或其他结构时,有两条重要规则:
- 规则一 :不允许添加持续时间大于或等于四分音符的音符。此规则仅针对要添加到 Beam 中的音符持续时间,而与 Beam 本身的持续时间无关,且这些音符在 Beam 下保留其持续时间值。
- 规则二 :在一个 Beam 下添加另一个 Beam 会使添加的 Beam 下的元素持续时间减半。

在操作上,持续时间缩放的一致性似乎存在冲突。在 Beam 下添加音符不会产生减半因子,而添加 Beam 则会。为解决这个问题,我们可以选择添加持续时间小于二分音符的音符,并使减半因子适用于添加到 Beam 的任何内容,但这种方法在可用性上较为笨拙。因此,我们的 API 选择按照规则一添加音符,专注于单个 Beam,而不考虑嵌套情况,并自动应用由嵌套元素决定的适当

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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