7、古代数学中的算术运算解析

古代数学中的算术运算解析

1. 加法相关运算

1.1 身份守恒与加法表述

在一些涉及加法的表述中,身份守恒的概念有助于理解一些不太明确的短语。例如,将一定天数加到“太阳年”上,结果是另一个时间间隔,后续被称为“太阴年”。这里在“年”前插入“值”,避免让人误以为结果仍是“太阳年”,这表明“QN的值”有效掩盖了QN的身份,加法似乎是作用于其数值而非数量本身。

1.2 “追加”(To append)

在少量程序文本和LB数学问题文本中使用“(w)as.abu(da˘h)”表示“追加”。在OB数学中,它是最常见的加法动词,但在LB时期,其作用被“t.epˆu(tab)”取代。“追加”的表述形式如下:
- Q2 ana Q1 (w)as.abu(da˘h):将Q2追加到Q1
- Q2 [ana mu˘h˘hi] da˘h:将Q2追加到它

例如,在早期塞琉古时期的月球程序文本中有:40 ninda a - na 6.4.30 da˘h - ma 6 u˘s 5.10,即把40 nin追加到6,4;30,结果是6 · 60(和)5;10 。这体现了“(w)as.abu”的不对称、身份守恒的性质。

1.3 “累积”(To accumulate)

“累积”(kamaru)在OB数学中就很常见,用于两个或多个数量的对称加法。在天文程序文本中,其表述为:
Q1 u Q2 [{ana mu˘h˘hi|itti} a˘hami˘s] kamaru (GAR.GAR):将Q1和Q2累积在一起

加法中的“累积”是对称的,即加数可以互换。它通常用于加数在某种程度上相似的情

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 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,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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