53、递归程序的LTL模型检查与分布式系统中规则谓词检测

递归程序的LTL模型检查与分布式系统中规则谓词检测

1. 递归程序的LTL模型检查

在递归程序的LTL模型检查方面,我们运用了后支配关系来优化算法。当处理控制流图时,会在特定节点停止分支扩展,并添加额外边以继续展开。具体来说,若有两个分支,会在节点n1处停止,然后添加边(ς0, n1),并从n1继续展开控制流图。

对于树节点σ = ⟨¯q, n, ¯g, ¯l⟩,当节点n有多个后继节点时,会为其直接后支配节点ipd(n)实例化一个半符号状态σipd = ⟨¯qipd, ipd(n), ¯gipd, ¯lipd⟩,并添加边(σ, σipd)。对于这条边,定义方程T (σ, bσσipd, σipd) = Σ(σ, bσσipd, σipd)。直观地说,如果存在从|[σ]|π到|[σipd]|π的匹配可达路径,赋值π应满足T (σ, bσσipd, σipd),这等价于Σ(σ, bσσipd, σipd)。对于分支中的每个节点σ′,会根据表4为Σ(σ′, bσ′σipd, σipd)定义方程。若存在函数项Σ(σ, bσσϵ, σϵ) ∈Undef(Φ),由于在ipd(n)处合并分支,会将Σ(σ, bσσϵ, σϵ)的方程改为Σ(σ, bσσϵ, σϵ) = T (σ, bσσipd, σipd) ∧ T (σipd, bσipdσϵ, σϵ)。

为了验证程序P = {p0, …, pk}是否满足LTL公式ϕ,我们实现了模型检查算法。具体操作步骤如下:
1. 使用LTL2BA构造ϕ的否定的Büchi自动机B¬ϕ。
2. 使用Zchaff求解器解决布尔可满足性实例。
3. 在1.6 GHz Intel机器(1Gb内存)上收集数据。

在对快

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值