8月29日学习总结

昨天看了AC自动机和后缀数组的两节,

 后缀数组就是把一个文本串的所有后缀按字典序从小到大排放的数组。

AC自动机和后缀数组都可以处理多模板的文本匹配问题。

AC自动机需要事先知道所有的模板,然后对于一个在线输入的文本串进行多模板匹配,即模板一定要全部事先知道,而需要匹配的文本可以后面输入。  而后缀数组需要事先知道整个文本串,模板可以一个一个的动态输入。

后缀数组我看了几方面的题:

找字符串的不同子串个数;

求两个串的最长公共连续子串的长度;

求n个字符串中超过某某个字符串中的最长公共连续字串是什么,长度为多少如果有多解,再按字典序输出;

找可重叠(或不重叠)至少出现K次的子串;

剩下的还有Treap树和Splay Treap树没有看,昨天想瞄一下的,但我发现我对数据结构的兴趣已经被后两节磨光啦。也没看下去,所以我决定今天先暂时开图论这一章,毕竟我们队没人看这一章,学无聊了再穿插着复习数据结构部分的。

好啦,那就去看图论部分啦 。

 

 

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的研究生、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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