40、古代天文文献中的金星研究

古代天文文献中的金星研究

1. 金星研究的古代文献概述

古代对于金星的研究留下了诸多珍贵文献,其中包括多块不同编号的泥板,这些泥板记录了金星在不同系统下的相关信息,涵盖了金星的各种现象、周期、位置变化等内容。以下是对部分泥板的详细介绍:
| 编号 | 博物馆编号 | 出处 | 日期 | 尺寸 | 内容 |
| — | — | — | — | — | — |
| No. 7 | BM 35495 (Sp3,1) +40102 (81–2–1,67+77) +46176 (81–7–6,637) | 巴比伦 | SE 180–242 | 18.5(19.5) × 9.0(9.5) × 2.0–2.3 cm (type ii) | 金星系统 A1、A2:EF、ES、EL、MF、MS、ML 的会合表及相应程序 |
| No. 8 | BM 42799 (81–7–1,553) +45777 (81–7–6,193) + 碎片 | 巴比伦 | SE 183–242 | 10.0(19?) × 9.0( ) ×? cm (type ii?) | 金星系统 A2?:EF、ES、EL、MF、[MS、ML] 的会合表及相应程序 |
| No. 9 | BM 33552 (Rm4,108) | 巴比伦 | 可能是早期塞琉古时期 | 5.7(6.5) × 5.4 × 1.2–1.7 cm (type G) | 金星,系统 C3:会合周期的细分 |
| No. 10 | BM 32599 (76–11–17,2343) | 巴比伦 | 可能是晚期阿契美尼德时期(公元前 4 世纪);会合表数据:419–189 BC | 12.0(25?) × 9.0 × 2.0–3.0 cm

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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