慢变参数系统的渐近法
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物理学中的渐近行为与渐近分析方法物理学中的渐近行为是指在某些极限情况下,物理系统呈现出的特殊性质。
例如,在极高速度下运动的质点会呈现出相对论效应,而在低温环境下的材料会表现出超导等奇特现象。
由于渐近行为具有重要的科学意义和应用价值,因此物理学家们一直在努力研究这个领域,并发展了一系列渐近分析方法来处理这些特殊情况。
一、渐近行为的定义与分类渐近行为可以定义为物理系统随着某些参数趋向于某个特殊值时,呈现出的特殊性质和规律。
例如,当电子在高能量下运动时,会产生相对论效应,如长度收缩、时间膨胀等等。
这种特殊情况可以用Lorentz变换来描述。
根据研究对象的不同,渐近行为可以分为两类:1.单个物理系统的渐近行为。
这类渐近行为主要研究一个系统随某些参数趋近于某个特殊值时,呈现出的特殊性质。
例如,当一只二维布朗粒子以无限小角速度旋转时,它的随机漫步会产生完全不同的行为,这种情况是通过求解涨落定理来研究的。
2.多个物理系统的统计渐近行为。
这类渐近行为主要研究一群系统随某些参数趋近于某个特殊值时,呈现出的统计规律。
例如,当大量无规则孔洞随机分布在一个物体中时,这个物体中微小缺陷的分布将呈现出泊松分布。
这种情况是通过求解一组随机过程的均值函数来研究的。
二、渐近分析方法的基本思想渐近分析方法的基本思想是利用物理系统随某些参数趋向于某个特殊值时的特殊性质来揭示物理规律。
这种方法的优点在于,它可以简化问题的复杂性,减少计算难度,同时还可以发掘出问题的本质结构,从而更好地理解物理现象。
其中,渐近分析方法主要包括:1.渐进展开法。
渐进展开法是一种分析物理系统在某些参数趋近于某个特殊值时的行为的方法。
该方法通过将物理量展开成一些无穷级数的形式,然后利用渐进计算技巧来求解这些级数,从而得到物理系统在渐近情况下的行为。
例如,在流体力学中,我们经常使用渐进展开法来求解涡旋强度在边界层附近的渐近表达式。
2.渐进分析法。
渐进分析法是一种研究微小量的行为的方法。
移动渐近线法参数
移动渐近线法(Moving Asymptotes Method,MMA)是一种常用的非线性优化算法,可用于解决各种工程问题和科学问题。
它是一种
通过不断移动约束的渐近线来求解非线性优化问题的方法。
该方法最
早由Svanberg在20世纪80年代提出,在它出现之前,求解复杂的
非线性优化问题是非常困难的。
介绍MMA算法
MMA算法的基本思想是在每次迭代中调整伸缩参数,以使目标函数
随着迭代步骤的增加而逐渐优化。
该算法将约束条件表示为渐进线的
形式,利用不断移动这些渐进线的方法来求解问题。
在MMA算法中,约束条件被看作是一组渐进线,这些线以递减的方式彼此靠近,接近
到一定程度时问题解决了。
优点和缺点
MMA算法是一种有效的非线性优化方法,具有以下优点:
1. 可以处理复杂的非线性问题。
2. 随着迭代步骤的增加,求解的精度逐渐提高。
3. 该方法具有快速的求解速度,可以用于处理大型优化问题。
然而,MMA算法也存在一些缺点:
1. 对于某些类型的问题,该算法可能会陷入局部最小值。
2. 当目标函数变化过于剧烈或约束条件变化过于剧烈时,该算法可能会失效。
总结
移动渐近线法是一种常用的非线性优化方法,可用于解决各种复杂的工程和科学问题。
它基于不断移动约束条件的渐近线的方法,通过调整伸缩参数以优化目标函数。
虽然该方法具有一些缺点,但它仍然是一种非常有效的求解算法。
在实际应用中,我们可以根据自己的问题和需求选择合适的优化算法。
热力学准静态过程是一种在热力学中经常被使用的过程,它是指系统在时间足够长的情况下,通过缓慢变化使得系统内部的各个参数保持平衡的过程。
本文将从以下几个方面详细介绍热力学准静态过程。
一、热力学准静态过程的定义和特点1.1 定义热力学准静态过程是指系统在缓慢变化时,内部各个参数保持平衡的过程。
在这个过程中,系统内部各个参数发生变化,但是每一步都是经过平衡状态转移而完成的。
1.2 特点(1)缓慢变化:热力学准静态过程中,系统内部各个参数都是以缓慢变化的方式进行调整。
(2)平衡状态:每一个状态都是系统处于平衡状态时达到的。
(3)可逆性:由于每一个状态都是平衡状态,所以整个过程可以看作是可逆过程。
二、热力学准静态过程与实际情况2.1 理论模型与实际情况在理论上,热力学准静态过程可以看作是完全可逆的理想模型。
但是在实际情况中,由于存在各种不可避免的非理想因素,如摩擦、热辐射等,使得热力学准静态过程并不完全可逆。
2.2 实际应用虽然热力学准静态过程并不完全可逆,但是它仍然被广泛应用于各种领域。
例如,在工程中,为了保证系统的稳定性和安全性,通常采用热力学准静态过程进行设计和优化。
三、热力学准静态过程的计算方法3.1 热力学基本方程在热力学中,有三个基本方程:内能方程、焓方程和自由能方程。
这些基本方程可以用来描述系统内部参数随着时间的变化而发生的变化。
3.2 状态方程状态方程是描述气体状态的一组公式。
它可以用来计算气体在不同压力、温度和体积下的物理特性。
3.3 熵变法熵是一个重要的物理量,在热力学中被广泛应用。
通过计算系统内部各个参数随着时间变化而产生的熵变,可以推导出系统内部随着时间变化而发生的各种变化。
四、热力学准静态过程的实验方法4.1 实验装置热力学准静态过程的实验通常需要使用一些特殊的实验装置,例如恒温箱、恒压器等。
4.2 实验步骤在进行热力学准静态过程的实验时,需要按照一定的步骤进行。
通常包括以下几个步骤:(1)设置初始状态:将系统设置为一个已知的初始状态。
简述缓慢变化维问题及拉链表方法
本文旨在介绍缓慢变化维问题以及拉链表方法,这是一种解决缓慢变化维问
题的有效算法。
一、缓慢变化维问题
在数据挖掘和机器学习领域中,有时我们需要处理一个数据集,其中某些特征的变化速度很慢,而其他特征的变化速度很快。
这种情况被称为缓慢变化维问题。
例如,在视频分类任务中,视频的某些特征 (如颜色、亮度等) 可能随着时间的推移而缓慢变化,而其他特征(如运动方向、物体形状等) 可能快速变化。
对于这种情况,我们希
望将数据投影到缓慢变化的特征上,以减少数据中的噪声和冗余信息,从而提高分类精度。
二、拉链表方法
拉链表方法是一种解决缓慢变化维问题的有效算法。
该方法的基本思想是将数据中的缓慢变化维提取出来,并使用拉链表数据结构将这些维组织起来。
具体来说,我们可以将每个数据点表示为一个多维向量,其中每个维度对应一个特征。
对于每个特征,我们可以将其值映射到一个特定的区间,例如 [-1, 1]。
然后,我们可以将所有特征的值放入一个拉链表中,并将每个特征的区间划分为多个子区间。
对于每个数据点,我们可以通过在拉链表中查找其特征值所在的子区间来确定其位置。
三、拉链表方法的优点
拉链表方法具有以下几个优点:
1. 拉链表方法可以有效地减少数据中的噪声和冗余信息,从而提高分类精度。
2. 拉链表方法可以快速处理大规模数据,因为该方法只需要对缓慢变化维进行处理。
3. 拉链表方法的实现较为简单,易于理解和实现。
第1章(P15)1、基本练习题(1)简述过程控制的特点。
Q:1)系统由被控过程与系列化生产的自动化仪表组成;2)被控过程复杂多样,通用控制系统难以设计;3)控制方案丰富多彩,控制要求越来越高;4)控制过程大多属于慢变过程与参量控制;5)定值控制是过程控制的主要形式。
(2)什么是过程控制系统?试用框图表示其一般组成。
Q:1)过程控制是生产过程自动化的简称。
它泛指石油、化工、电力、冶金、轻工、建材、核能等工业生产中连续的或按一定周期程序进行的生产过程自动控制,是自动化技术的重要组成部分。
过程控制通常是对生产过程中的温度、压力、流量、液位、成分和物性等工艺参数进行控制,使其保持为定值或按一定规律变化,以确保产品质量和生产安全,并使生产过程按最优化目标自动进行。
2)组成框图:(3))单元组合式仪表的统一信号是如何规定的?Q:各个单元模块之间用统一的标准信号进行联络。
1)模拟仪表的信号:气动0.02~0.1MPa、电动Ⅲ型:4~20mADC或1~5V DC。
2)数字式仪表的信号:无统一标准。
(4)试将图1-2加热炉控制系统流程图用框图表示。
Q:是串级控制系统。
方块图:(5)过程控制系统的单项性能指标有哪些?各自是如何定义的?Q:1)最大偏差、超调量、衰减比、余差、调节时间、峰值时间、振荡周期和频率。
2)略(8)通常过程控制系统可分为哪几种类型?试举例说明。
Q:1)按结构不同,分为反馈控制系统、前馈控制系统、前馈-反馈复合控制系统;按设定值不同,分为定值控制系统、随动控制系统、顺序控制系统。
2)略(10)只要是防爆仪表就可以用于有爆炸危险的场所吗?为什么?Q:1)不是这样。
2)比如对安全火花型防爆仪表,还有安全等级方面的考虑等。
(11)构成安全火花型防爆系统的仪表都是安全火花型的吗?为什么?Q:1)是。
2)这是构成安全火花型防爆系统的一个条件。
2、综合练习题(1)简述图1-11所示系统的工作原理,画出控制系统的框图并写明每一框图的输入/输出变量名称和所用仪表的名称。
laplace渐进方法Laplace渐进方法是一种数学工具,广泛应用于各个领域,尤其是在解决微分方程和概率论问题时。
本文将以中括号为主题,详细介绍laplace渐进方法的基本概念、原理和应用。
通过逐步回答一系列问题,希望读者能够了解该方法的本质和实际用途。
第一部分:基本概念1. 什么是laplace渐进方法?- Laplace渐进方法是一种数学工具,用于近似求解包含小参数或远离临界点的积分或方程。
- 它基于拉普拉斯积分近似和渐进展开的思想,通过将复杂问题简化为一系列简单问题的求解,从而获得问题的渐进解。
2. 为什么需要laplace渐进方法?- 在许多实际问题中,由于问题本身的复杂性或数学难度,往往难以直接求解。
- Laplace渐进方法能够通过简化问题,提供问题的近似解,从而更易于理解和应用。
第二部分:laplace渐进方法的原理3. laplace渐进方法的核心思想是什么?- Laplace渐进方法基于拉普拉斯积分近似,利用积分的主要贡献来近似求解问题。
- 它通过将问题拆分为主要贡献和副次贡献两部分,仅保留主要贡献进行近似求解。
4. 拉普拉斯积分近似是如何实现的?- 拉普拉斯积分近似使用了复平面上的积分路径(称为破折线路径),通过移动路径上的端点来改变积分的贡献。
- 积分路径的选择需要根据问题的特点,以保证主要贡献能够被有效近似。
第三部分:laplace渐进方法的应用5. laplace渐进方法在微分方程中的应用有哪些?- Laplace渐进方法可以用于求解具有小参数的微分方程,在近临界点或小参数极限下,提供方程的渐进解。
- 它能够分析方程解的行为,展示其随着参数变化的演化规律。
6. laplace渐进方法在概率论中的应用有哪些?- Laplace渐进方法可以用于在大样本理论中,近似计算概率或期望。
- 它通过利用大数定律和中心极限定理,提供对随机现象的渐进描述和近似分析。
第四部分:laplace渐进方法的局限性和展望7. laplace渐进方法的局限性是什么?- Laplace渐进方法在应用时需要满足一定的条件和约束,对问题的复杂性和非线性程度有一定的限制。
离散控制系统中的自适应时间控制方法离散控制系统是一种将连续数据以离散形式处理的控制系统。
在离散控制系统中,时间是一个重要的参数,控制器需要根据实际情况来选择合适的时间参数。
然而,在实际应用中,系统参数往往会发生变化,传统的固定时间控制方法难以适应系统参数的变化。
因此,自适应时间控制成为了一种研究热点,并在离散控制系统中得到广泛应用。
一、自适应时间控制方法的基本原理自适应时间控制方法的基本原理是根据系统的变化情况,动态地调整时间参数,从而实现对系统的准确控制。
它主要包括以下几个方面的内容:1.参数估计:首先需要对系统的参数进行准确的估计,通过实时的测量数据与模型进行比较,得到系统的参数估计值。
2.误差计算:根据参数估计值和实际测量值,计算系统的误差。
误差可以是系统输出与期望输出之间的差异,也可以是系统输出与理论模型之间的差异。
3.时间调整:根据系统误差的大小,动态地调整时间参数,使系统能够更加准确地响应控制信号。
二、常用的自适应时间控制方法在离散控制系统中,有许多自适应时间控制方法可以选择。
下面将介绍几种常用的方法:1.自适应采样间隔控制方法:该方法根据系统的动态变化来实时调整采样间隔。
当系统变化较快时,采样间隔可以缩短,以提高系统的响应速度;当系统变化较慢时,采样间隔可以延长,以降低系统开销。
2.自适应控制周期控制方法:该方法通过调整控制周期来实现自适应时间控制。
当系统的参数变化较大时,可以缩短控制周期,以提高系统的稳定性和响应速度;当系统参数变化较小时,可以延长控制周期,以减小系统开销。
3.自适应延时补偿控制方法:该方法通过引入延时补偿模型,来实现自适应时间控制。
延时补偿模型可以根据系统的参数变化,自动调整延时补偿量,以减小系统误差并提高控制性能。
4.自适应滤波器控制方法:该方法通过引入自适应滤波器,来实现自适应时间控制。
自适应滤波器可以根据系统的变化情况,自动调整滤波器参数,以去除系统的噪声干扰,并提高系统的控制精度。
缓慢变化维解决方法维度建模的数据仓库中,有一个概念叫Slowly Changing Dimensions,中文一般翻译成“缓慢变化维”,经常被简写为SCD。
缓慢变化维的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流失发生缓慢的变化。
这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维,并且把处理维度表的历史变化信息的问题称为处理缓慢变化维的问题,有时也简称为处理SCD的问题。
缓慢变化维的几种常见解决方法:第一种方法,直接在原来维度的基础上进行更新,不会产生新的记录:1)更新前:emp_rid(代理键) emp_id(自然键) emp_name position101212 12345 Jack Developer更新后:emp_rid(代理键) emp_id(自然键) emp_name position101212 12345 Jack Manager第二种方法,不修改原有的数据,重新产生一条新的记录,这样就可以追溯所有的历史记录:1)更新前:emp_rid(代理键) emp_id(自然键) emp_name position start_date end_date 101212 12345 Jack Developer 2010-2-5 2012-6-12更新后:emp_rid(代理键) emp_id(自然键) emp_name position start_date end_date 201245 12345 Jack Manager 2012-6-12第三种方法,直接在原来维度的基础上进行更新,不会产生新的记录但是只会记录上一次的历史记录:1)更新前:emp_rid(代理键) emp_id(自然键) emp_name position old_position101212 12345 Jack Developer null更新后:emp_rid(代理键) emp_id(自然键) emp_name position old_position101212 12345 Jack Manager Developer。
准静态过程定义准静态过程定义一、概述准静态过程是指系统的内外参数变化缓慢而连续,可以近似看作系统处于平衡状态下的过程。
在准静态过程中,系统的热力学状态可以用宏观参数(如压强、温度、体积等)来描述,并且系统的热力学性质不随时间改变。
二、基本特征1. 内外参数变化缓慢而连续在准静态过程中,系统内外参数(如温度、压强、体积等)变化缓慢而连续,可以看作是无限小的步骤。
这种变化方式使得系统始终处于平衡状态下,从而保证了热力学性质不随时间改变。
2. 系统处于平衡状态在准静态过程中,系统始终处于平衡状态下。
这是因为系统内外参数的缓慢连续变化使得系统能够及时响应,并通过吸收或放出热量来保持平衡状态。
3. 系统热力学性质不随时间改变由于准静态过程中系统始终处于平衡状态下,并且内外参数的缓慢连续变化,系统的热力学性质不随时间改变。
这种特征使得准静态过程可以用宏观参数来描述。
三、应用准静态过程在热力学、物理化学、工程等领域都有广泛的应用。
例如,在热力学中,准静态过程是理解等温、等压、等体积等过程的基础;在物理化学中,准静态过程是探索化学反应动力学和热力学平衡的重要手段;在工程领域中,准静态过程是设计和优化工业生产流程的基础。
四、实验方法1. 玻璃管法玻璃管法是一种常用的实验方法,它利用玻璃管将气体分离成若干个小部分。
通过控制玻璃管两端压强差异或者通过移动活塞来改变气体体积,从而实现准静态过程。
2. 洛伦兹力法洛伦兹力法是一种利用电场对电荷进行加速来实现准静态过程的方法。
在该实验中,通过改变电场强度或者移动电极来改变电荷位置和速度,从而实现准静态过程。
3. 热力学循环法热力学循环法是一种利用热机的工作原理来实现准静态过程的方法。
在该实验中,通过控制热机的工作过程,使得系统内外参数变化缓慢而连续,从而实现准静态过程。
五、总结准静态过程是指系统的内外参数变化缓慢而连续,可以近似看作系统处于平衡状态下的过程。
在准静态过程中,系统始终处于平衡状态下,并且热力学性质不随时间改变。
慢变调整函数积分慢变调整函数积分是数学中的一个重要概念,具有广泛的应用。
本文将从生动、全面和有指导意义的角度介绍慢变调整函数积分的定义、性质、计算方法以及其在实际问题中的应用。
首先,让我们来了解慢变调整函数积分的定义。
慢变调整函数是指在某个区间内具有有界变化率的函数,即其导数的绝对值在该区间内有上界。
慢变调整函数积分即对慢变调整函数在特定区间内的积分操作。
慢变调整函数积分的定义相对宽泛,可以包含多种具体函数形式。
接下来,我们将介绍慢变调整函数积分的性质。
首先,慢变调整函数积分具有可加性,即若将一个区间分成多个子区间,对每个子区间进行积分后再进行求和,得到的结果与直接对整个区间进行积分的结果是一致的。
其次,慢变调整函数积分满足积分中值定理,即在某些条件下,存在一个介于被积函数在整个区间上最大值和最小值之间的实数,使得该实数与积分结果的乘积等于积分函数在该区间上的总变化量。
了解慢变调整函数积分的性质后,我们可以探讨如何计算慢变调整函数积分。
通常情况下,可以通过不定积分来求解慢变调整函数积分。
由于慢变调整函数具有有界变化率,因此可以进行近似处理,将其转化为对某些特定函数的积分求解。
例如,可以将慢变调整函数拆解成多个具有有界变化率的分段函数,然后对每个分段函数进行积分计算,再将结果求和得到最终的积分值。
最后,让我们来看看慢变调整函数积分在实际问题中的应用。
慢变调整函数积分在物理学、经济学、工程学等领域中都有广泛的应用。
例如,在物理学中,慢变调整函数积分常被用于描述粒子的运动轨迹;在经济学中,慢变调整函数积分可以用于计算经济增长率等指标;在工程学中,慢变调整函数积分可用于分析材料的力学性质等。
综上所述,慢变调整函数积分是一个重要的数学概念,具有广泛的应用价值。
通过本文的介绍,我们对慢变调整函数积分的定义、性质、计算方法以及其在实际问题中的应用有了更深入的了解。
希望读者通过阅读本文能够更好地理解和应用慢变调整函数积分。
在Matlab/Simulink构造一缓慢时变线性系统。
试根据系统的输入生产数据分别用带遗忘因子最小二乘法和广义最小二乘法辨识系统的参数。
(1)带遗忘因子最小二乘法t=[1:1:300]; w=sin(t)'; %干扰信号x=idinput(300,'prbs'); %输入信号a1=[1 0.5];b1=[0 0.4];th0=arx2th(a1,b1,1,1); %线性系统1y1=idsim([x w],th0); %系统1输出a2=[1 0.7];b2=[0 0.5];th0=arx2th(a2,b2,1,1); %线性系统1y2=idsim([x w],th0); %系统1输出for k=1:300y(k,1)=((300-k)/300)*y1(k,1)+(k/300)*y2(k,1);end %时变系统输出z=[y x]; na=1;nb=1;nk=1;[thm,yhat]=rarx(z,[na nb nk],'ff',0.97); % 带遗忘因子最小二乘法plot(thm(:,1),'r-'); grid;figure(2);plot(thm(:,2),':');grid;结果如下:(2)广义最小二乘法t=[1:1:300]; w=sin(t)'; %干扰信号x=idinput(300,'prbs'); %输入信号a1=[1 0.5];b1=[0 0.4];th0=arx2th(a1,b1,1,1); %线性系统1y1=idsim([x w],th0); %线性1输出a2=[1 0.7];b2=[0 0.5];th0=arx2th(a2,b2,1,1); %线性系统2y2=idsim([x w],th0); %线性2输出for k=1:300y(k,1)=((300-k)/300)*y1(k,1)+(k/300)*y2(k,1);end %时变系统输出z=[y x]; na=1;nb=1;nc=1;nk=1;[thm,yhat]=rarmax(z,[na nb nc nk],'ff',0.97); %广义最小二乘法plot(thm(:,1),'-'); grid;figure(2);plot(thm(:,2),'r:');grid;结果如下:3-8.在Matlab/Simulink构造一缓慢时变线性系统如下图所示。
带有慢变参数的非线性系统的渐近方法
徐兆;程水利
【期刊名称】《中山大学学报:自然科学版》
【年(卷),期】1986(000)001
【摘要】本文把新的渐近方法,推广到带有慢变参数的非线性系统.
【总页数】6页(P84-89)
【作者】徐兆;程水利
【作者单位】中山大学力学系;中山大学力学系
【正文语种】中文
【中图分类】O1
【相关文献】
1.一类带有慢变参数的sine-Gordon方程的单脉冲异宿轨道 [J], 廖暑芃;沈建和
2.带有强迫项的具分布型时滞的非线性系统的渐近性 [J], 包俊东
3.一类带有扰动的非线性系统的W-渐近稳定分析 [J], 高扬;赵微;白旭亚
4.关于一类带有慢变系数的二阶微分方程的渐近解 [J], 乔宗椿
5.慢变参数系统的渐近解、分叉与混沌 [J], 甘春标;陆启韶;黄克累
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