22、数独谜题的变体架构、规则及创建方法

数独谜题的变体架构、规则及创建方法

1. 数独谜题的变体架构

标准数独谜题是 9×9 框架和 3×3 方块的架构,但还有其他变体架构,这里主要介绍两种:更大尺寸的谜题和拼图数独谜题。

1.1 更大尺寸的谜题

更大尺寸的数独谜题示例为 16×16 的谜题,有 16 个唯一值。规则与标准数独相同,每行、每列和每个方块中每个数字只能出现一次。此时方块变为 4×4,大于 9 的值用字母 A、B、C、D、E 和 F 表示。修改 sudoku.py 中的函数虽然繁琐,但不需要新的逻辑。 Architecture 函数需要扩展循环变量的列表和范围, ConverMat 函数需要适应更大范围的值。由于这些修改不涉及解决谜题的逻辑扩展,这里不详细展示。

1.2 拼图数独谜题

拼图数独谜题改变了方块的配置。例如图中所示的谜题,方块的边界不再是 3×3,但规则依旧是每行、每列和每个方块中每个数字只能出现一次。

以下是创建不同拼图数独架构的代码:

# sudoku.py
def ArchitectureJigsaw1 ():
    groups = []
    x = np.array ((0,1,2,3,4,5,6,7,8))
    for i in range( 9 ):
        groups.append( list(x + i*9))
    for i in range (9):
        groups.append( list(x*9 
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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