26、立方图的哈密顿数与六角双棱锥分形的数独着色

立方图的哈密顿数与六角双棱锥分形的数独着色

在图论和分形几何领域,有两个有趣的研究方向值得深入探讨,一是立方图的哈密顿数,二是六角双棱锥分形的数独着色问题。下面将为大家详细介绍这两方面的内容。

立方图的哈密顿数

在研究立方图的哈密顿数时,有一些重要的结论和定理。

当 $j = 4 + i$ 时,存在图 $G \in C1(314 + 2i)$,使得 $G$ 是一个 $j$ - 哈密顿图,且其所有非平凡块都是哈密顿图。

若 $6 \leq j \leq 4 + i$,且图 $G \in C1(314 + 2i)$ 是一个包含哈密顿叶块 $B$ 的 $j$ - 哈密顿图,对于 $v \in V(B)$,则 $G v \in C1(314 + 2(i + 1))$,并且 $G v$ 是一个带有哈密顿叶块的 $j$ - 哈密顿图。

还有一个重要的引理:若 $n \geq 10$ 且 $C(3n)$ 包含一个 $j$ - 哈密顿图,那么 $C(3n + 2)$ 也包含一个 $j$ - 哈密顿图。由此可知,若 $h(3n) + 2 = {h(G) + 2 : G \in C(3n)}$,则 $h(3n) + 2 \subseteq h(3n + 2)$。

基于这些结论,对于偶数 $n \geq 4$ 且 $n \neq 14$,存在整数 $b$ 使得 $h(3n) = {k \in ZZ : n \leq k \leq b}$,并且整数 $b$ 有如下明确公式:
- 当且仅当 $n = 4, 6, 8$ 时,$b = n$;
- 当且仅当 $n = 10, 12$ 时,$b = n + 2$

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函应用:展示了如何在Simulink中通过S函嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参调整: 用户可以自由调节神经网络的层、节点以及PID控制器的参,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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