12、代数几何入门:从基础概念到奇点解析

代数几何入门:从基础概念到奇点解析

1. 代数几何概述

代数几何是一个研究代数集和流形等对象的数学领域。在代数几何中,流形就像一个地球仪,由许多局部地图(开集)组成。每个开集都与相同维度的欧几里得空间的开集存在一一对应关系,这使得我们能够定义局部变量和局部坐标。奇点解析,也称为爆破(blow - ups),是将包含奇点的局部坐标更新为其他局部坐标的过程。渡边 - 贝叶斯理论旨在为每个局部坐标获得一种称为正常交叉(normal crossing)的标准形式。在常规情况下,参数的维度 (d) 是一般情况下实对数阈值 (\lambda) 的两倍,而 (\lambda) 的值可以通过解析奇点来获得。需要注意的是,奇点解析与渡边 - 贝叶斯理论并没有直接关系,这一点在渡边 - 贝叶斯理论中常常被误解。基于广光定理,无论是否存在奇点,在每个局部坐标中,我们都将平均对数似然转换为正常交叉形式。

对于初次学习代数几何的读者来说,如果对内容不太理解,建议慢慢阅读每个章节中的公式,并尝试自己书写。如果仍然不理解,可以在接下来的几天里重复阅读。

2. 代数集与解析集
  • 理想的定义 :设 (x=(x_1,\cdots,x_d)),我们用 (R[x_1,\cdots,x_d]) 或 (R[x]) 表示实系数多项式的集合。对于 (R[x]) 的非空子集 (J),定义集合 (I={\sum_{i}f_i(x)g_i(x)|f_i(x)\in J,g_i(x)\in R[x]}) 为 (R[x_1,\cdots,x_d]) 的理想,称集合 (J) 生成理想 (I)。
    • 示例
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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