状态矩阵表

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#状态矩阵表

本文链接了西北工业大学2005年物理课程的相关网页，提供了一系列的教学资源和资料，旨在帮助学生更好地理解和掌握物理学的基本概念及原理。

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需求矩阵表
08-14
自制的需求矩阵表，适用于需求收集与整理。主要的应用人群是产品经理
矩表 - 现代数据分析中必不可少的报表工具
07-03 240
报表，从来都是商业领域的主角，而随着商业智能（BI），大数据时代的到来，报表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求，最终用户期望在一张报表中看到更多的汇总、分类信息，而往往这些汇总和分类信息是不固定的，比如下面这张报表 类似上图中的复杂表头和分类汇总，用传统的报表已经无法完成。矩表（Table+ Matrix）就是专为此类报表需求而产生的强大工具，无论你是...
转移矩阵
puppet_love的专栏
03-18 5248
转自百科 转移概率矩阵（又叫跃迁矩阵，英文名：transition matrix）是俄国数学家马尔科夫提出的，他在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移中，第n次结果只受第n-1的结果影响，即只与当前所处状态有关，而与过去状态无关。 在马尔科夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状态转移到另一种状态的概率。 例如对应于一个
工作流平台中用矩阵状态表代替关系型数据库的思考
comsci的专栏
06-13 2230
现在的工作流系统都需要关系型数据库的支持，要使用一套工作流系统，特别是在运行过程中，启动工作流引擎的时候，都需要用数据库来跑流程的实例和记录流程的状态值，可以说工作流引擎和数据库的关系非常密切，没有数据库的支持，工作流就无法运行，但是如果我们把思路扩展一下，这样思考，如果工作流系统的运行都必须依赖关系型数据库，那么工作流的应用范围就会受到限制，比如说，在某些嵌入式平台中，磁盘和内存比较小，操作系统
用状态矩阵解决有序操作的case爆炸问题
weixin_34099526的博客
04-30 132
一、 简介 我们在测试中可能都会面对case爆炸问题。有的case组合是无序的，我们可以通过pict[1]组合case，让pict成最优化的case组合，在保证覆盖率的同时控制case数，这个方式在业界使用广泛，收效也不错。 但是对于有序操作的case爆炸，pict不能支持。目前没有很好的办法，总是让我们很伤脑筋。 本文从状态矩阵出发，讨论了用遍历状态矩阵、先生成所有c...
阿奇舒勒矛盾矩阵表（Word版本）
06-02
阿奇舒勒矛盾矩阵表是一项革命性的发明，由苏联的发明家和科幻作家Genrich Altshuller创造。Altshuller通过对250万份专利的深入分析，归纳出了一系列通用工程参数，并与40条发明原理相对应，创建了一个39×39的矩阵...
状态转移矩阵：给出一个状态转移矩阵-matlab开发
05-30
其中，\( x_k \) 是系统在时间步 k 的状态向量，\( A \) 是状态矩阵，\( B \) 是输入矩阵，\( u_k \) 是控制输入，那么状态转移矩阵 \( X \) 定义为： \[ x_k = X(0, k) x_0 \] 它表示从初始时刻 0 到时间 k 的...
状态转移矩阵（非球形地球）：计算地球重力场所需程度和阶次的状态转移矩阵。-matlab开发
05-29
尽管二体问题的状态转移矩阵是实际转移矩阵的合理近似，但有时需要至少考虑计算中的主要扰动。 然而，对于受扰动卫星运动的处理，在这种情况下可能不再获得解析解，而是必须通过数值方法求解一组特殊的微分方程——...
开普勒状态转移矩阵：给定初始位置和速度，计算轨道的开普勒状态转移矩阵-matlab开发
06-01
Phi = keplerSTM(x0,dt,mu) 将返回状态转移矩阵 Phi 对于由初始位置和速度 (x0) 描述的一组对象具有引力参数 mu，沿开普勒轨道传播时间 dt。 时间 dt 的位置和速度由 Phi*x0 给出。 x0 必须是长度为 6n 的行向量，...
用有限状态机思想实现矩阵按键扫描
12-04
用有限状态机思想实现矩阵按键扫描，初学者做实验可参考，写的很好，51单片机矩阵按键控制实验51单片机矩阵按键控制实验51单片机矩阵按键控制实验
需求矩阵表(RMD)
12-11
原始信息过程信息需求是否可过过 需求是否符合年度过品过划目过需求过号 需求过明 需求过过 需求来源具有过度? 需求矩阵表(RMD)
功能需求矩阵模板
10-19
软件开发功能需求矩阵模板excel，含文档说明、修改历史、审批信息和需求矩阵列表
状态转移矩阵计算方法及其离散化转换（含举例）
高能阿博特的博客
06-05 1万+
1. 状态转移矩阵的计算方法；2. 离散化系统的状态转移矩阵的计算方法
矩阵基础1-矩阵的基本知识
只是甲的博客
05-20 6424
文章目录一. 矩阵的概念1.1 运动会成绩记录1.2 什么是矩阵1.3 矩阵与向量1.4 矩阵相等1.5 方阵1.6 单位矩阵1.7 负矩阵、上三角阵、下三角阵1.8 对角方阵1.9 零矩阵二. 矩阵的线性运算三. 矩阵的乘法四. 矩阵的逆4.1 矩阵转置4.2 对称矩阵4.2 可逆矩阵五. 矩阵的行列式5.1 分块矩阵5.2 二阶行列式5.3 三阶行列式5.4 n阶行列式5.5 特殊矩阵的行列式5.6 行列式的性质参考: 一. 矩阵的概念 1.1 运动会成绩记录 我们通过对上图中的表格分析，可以知道每个
现代控制理论
不羡仙的博客
09-28 1220
1-2 有电路如图1-28所示。以电压为输入量，求以电感中的电流和电容上的电压作为状态变量的状态方程，和以电阻上的电压作为输出量的输出方程。 令, 则输出； 由基尔霍夫电压定律和基尔霍夫电流定律可得： 解得： 即： 1-3 有机械系统如图1.29所示，和分别受外力和的作用。求以和的运动速度为 输出的状态空间表达式。 1-5 系统的动态特性由下列微分方程描述： （1） 解： 令 1-6 已知系统传递函数： 试求系统的约旦标注...
【现代控制】状态转移矩阵的四种求法
麦斯威尔逊的博客
10-30 1万+
矩阵指数函数-状态转移矩阵的算法
状态方程ABCD矩阵如何确定例子
xiaoc100200的博客
06-09 960
确定状态空间表示中的状态矩阵A、输入矩阵 B、输出矩阵C 和直通矩阵D，需要从系统的动力学方程出发，并将其转换为状态方程的形式。我们可以通过一个具体的物理系统（如倒立摆系统）来说明这一过程。
现控笔记（二）：状态空间表达式
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qq_42680785的博客
05-27 5万+
控制系统状态空间表达式 系统动态过程的两类数学描述： 外部描述：（输入——输出描述） 内部描述：状态空间描述 两个方程描述：状态方程（动态），输出方程（静态） 比较：外部描述不完全，不能反映内部结构的不能控或不能观测部分。 状态空间描述基本概念： 输入：外部对系统的作用（激励），输入包括控制输入和干扰输入。 输出：系统的被控量或从外部测量到的系统信息。 若输出是由传感器测量得到的，又称为观测。 状态变量：一个动力学系统的状态变量组定义为：能完全表征其时间域行为 的一个最小内部变量组。 状态矢量：一个动
【线性系统理论】笔记二-状态转移矩阵+状态运动轨迹
yunddun的博客
05-15 1049
特征值相同。
状态特征矩阵
最新发布
03-17
### 状态特征矩阵的定义与应用场景 #### 定义 状态特征矩阵通常用于表示系统的动态特性，尤其是在控制理论和机器学习领域。在控制系统中，状态特征矩阵是一种用来描述系统内部状态变化的核心工具，它反映了系统输入、输出以及内部变量之间的关系[^1]。具体来说，状态特征矩阵可以被理解为一组线性方程组的系数矩阵，这些方程组刻画了系统的动力学行为。 在机器学习领域，尤其是深度学习框架下，状态特征矩阵可能表现为隐藏层的状态向量或者权重矩阵的形式。例如，在循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）中，状态特征矩阵代表的是时间序列数据在不同时间步上的隐含状态，这种状态能够捕捉到历史信息并对未来预测提供支持[^3]。 #### 应用场景 ##### 控制系统中的应用 在现代控制工程中，状态空间表达式是建模复杂动态系统的重要手段之一。其中，A矩阵（即状态转移矩阵）就是一种典型的状态特征矩阵形式。该矩阵决定了当前时刻的状态如何转移到下一时刻，并且直接影响闭环系统的稳定性分析过程。通过对A矩阵进行特征分解可以获得关于系统稳定性和响应速度的关键指标——特征值及其对应的特征向量[^2]。 此外，在鲁棒控制设计过程中，基于李雅普诺夫函数的方法经常需要用到正定性的判断条件，而这里所涉及的一些特殊类型的矩阵（如P-矩阵或M-矩阵），同样属于广义意义上的状态特征矩阵范畴。 ##### 机器学习中的应用 对于监督学习任务而言，当面对高维非结构化数据集时，降维技术成为必不可少的一环。主成分分析(PCA)便是这样一种常用的技术，它的目标在于找到一个新的低维度子空间使得投影后的样本尽可能保留原数据的主要变异信息。在这个转换操作背后实际上也涉及到协方差矩阵这一重要概念，它是另一个体现“状态”特性的数学对象。 另外，在强化学习环境下，价值迭代算法依赖于贝尔曼期望方程式来更新Q值表项。此时如果把整个环境视为一个马尔可夫决策过程(MDP)，那么状态转移概率分布p(s'|s,a)就可以看成是一个巨大的稀疏矩阵实例，这也是另一种形态下的状态特征矩阵表现形式[^5]。 ```python import numpy as np # 示例：创建一个简单的状态转移矩阵 A (假设离散时间系统) A = np.array([[0.8, 0.2], [0.1, 0.9]]) print("State Transition Matrix:\n", A) eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A) print("\nEigenvalues of the State Feature Matrix:", eigenvalues) ``` 以上代码片段展示了如何构造一个小规模的状态转移矩阵并计算其特征值，这对于初步探索简单动态系统的长期行为非常有帮助。 --- ####
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