双施瓦希黑洞

黑洞类型与施瓦希黑洞

黑洞分为四种:一施瓦希黑洞是最简单的无自转和电荷的黑洞,二是卡尔黑洞有自转无电荷的黑洞,三是有电荷无自转的黑洞,最后卡尔-纽曼黑洞是最普遍,也是最复杂的,即既有自转又有电荷的黑洞。

按照一般习惯理解施瓦希黑洞的定义就是在视界外部了奇点附近(距离非常微小)无论黑洞质量大小其力都是趋于无穷的,但视界外则不同.质量10^10KG的小黑洞的施瓦希半径是核尺度,恒星量级黑洞是KM级,星系级黑洞达到很多天文单位.所以对于一个人类尺度的外部观察者来说,任何人都无法给施瓦希黑洞的下定义。

施瓦希黑洞的定义

对于双施瓦希黑洞(最普通的一种黑洞)系统,文章里给了一种很无耻的估算方法,结果发现黑洞的引力辐射远远超过其他双星系统的辐射功率数十个数量级,难怪意大利的民科们也嚷嚷着也要测黑洞的引力波。不过即便如此,遥远的黑洞产生的引力辐射所能激起的“试验质量”的运动振幅也是微乎其微。而且它们所产生的引力波频率巨低10-6 赫兹,换言之就是波长特长,为了利用波的干涉性产生相干加强的引力波信号,只能通过发射安装了探测器的人造卫星,拉大它们的距离以提高探测灵敏度。

按照一般习惯理解施瓦希黑洞的定义就是在视界外部了奇点附近(距离非常微小)无论黑洞质量大小其力都是趋于无穷的,但视界外则不同.质量10^10KG的小黑洞的施瓦希半径是核尺度,恒星量级黑洞是KM级,星系级黑洞达到很多天文单位.所以对于一个人类尺度的外部观察者来说,任何人都无法给施瓦希黑洞的下定义。 

 

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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