Covariant(协变)与 Contravariant(逆变)

本文详细解析协变和逆变的概念,通过简化的Haskell签名形式,阐述函数签名如何体现协变和逆变,并进一步探讨高阶函数中参数的协变与逆变特性。

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今天为了解释某个问题而提到协变和逆变,发现每次解释这两个概念都会忘掉它们的本质,然后要重新看看定义,重新消化一下才能说明白。所以我决定把自己对协变和逆变的理解写下来,以免将来再次忘掉。

我知道 .NET 的用户喜欢用 delegate TResult Func<in T, out TResult>(T arg); 来解释协变逆变,我则喜欢把 Func 的签名简写为 Haskell 签名形式。也就是说,把 Func<T, TResult> 写成 f :: a -> b 的形式;把 Func<T1, T2, Result> 写成 f :: a -> b -> c 的形式。

其实无论是协变还是逆变,本质都是一样的:对于签名为 f :: A -> B 的函数,实际可接受的参数范围为 ASub,实际可返回的参数范围为 BSub。这个很容易理解吧?任何时候子类的实例都可以当做超类实例来使用,无论是接受还是返回。

协变和逆变用于描述高阶函数签名,如 f :: (X -> Y) -> Z。那上面的 f :: A -> B 做模版,我们可以把 (X -> Y) 看做 A,把 Z 看做 B。应用同样的逻辑,函数实际可接受的参数范围是 (X -> Y) 的子类,实际可返回的参数范围是 Z 的子类。对于后者我们没什么疑问,但 (X -> Y) 的子类到底是什么呢?它的所谓「子类」应该是 (XSuper -> YSub)

为什么说 (X -> Y) 的「子类」应该是 (XSuper -> YSub) 呢?因为子类在能力上应该完整覆盖超类的能力,因此如果对方要求你提供一个函数,这个函数接受 X 类型返回 Y 类型,你提供的函数至少要能接受 X 的超类而返回必须是 Y 的子类。这时候 X 是逆变参数(类型可以更宽松),而 Y 是协变参数(类型可以更严格)。

一般来说,如果把「类型可以更严格」看做协变的话,函数的返回类型一定可以协变,非高阶函数的参数也可以协变,高阶函数的非函数参数同样可以协变。把「类型可以更宽松」看做逆变的话,只有高阶函数中的函数参数中会出现逆变,也就是作为参数的参数出现。那么参数的参数的参数呢?也就是说高阶函数的参数仍然是高阶函数,那会怎么样呢?这个大家可以尝试自行分析,盯住 f :: ((X -> Y) -> Z) -> W 看一会儿,再不停类比上文的 f :: A -> B,或许你就明白了。

内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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