形如:$$\frac{dy}{dx}=P(x)y^{2}+Q(x)y+R(x)$$ 其中P(x).Q(x).R(x)是连续可微函数 或形如 $$\frac{dy}{dx}=ay^{2}+\frac{k}{x}y+\frac{c}{x^{m}}$$ 其中a.k.c.m为常数 一般情况下,Riccati方程不能用初等积分方法求出它的通解,如果知道它的一个特解,就可以用初等积分方法求出通解 设Riccati方程一个特解$y^{*}=y_{1}$ 令$$y=z+y_{1}$$ 则Riccati方程转化为

根据上述迭代法求解P,P为Riccati方程的解,然而用LQR需要计算K,再将K算出. (迭代过程中 ,我们可以将此算法和dlqr函数求解的参数进行对比,当误差小于我们设置的允许误差我们就可以把此算法替换掉dlar函数) 今天我又把离散和连续混在一起了,以后要万分注意,避免bug

感觉像是HDU Keyboard的加强版,先推出3张牌时的所有组合,然后递推出n张牌 看到n=1e18时吓尿了 最后24那里还是推错了.. (5行1列 dp[1][n],dp[2][n],dp[3][n],dp[4][n],dp[5][n]) = A^(n-3) * (5行1列 4,12,12,12,24) 其中,A= 1,0,0,1,0 3,0,0,3,0 0,1,1,0,1 0,1,1,0,1 0,2,2,0,1 #include<bits/stdc++.h> #define rep(i,

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

转载自:http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示 在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的

原文:https://mp.weixin.qq.com/s/COpYKxQDMhqJRuMK2raMKQ 微分方程指含有未知函数及其导数的关系式,解微分方程就是找出未知函数.未知函数是一元函数的,叫常微分方程:未知函数是多元函数的,叫做偏微分方程.常微分方程有时也简称方程.微分方程是一门复杂的学科,对于常微分方程来说,可以使用特征值和特征向量的知识求解. 相关前置知识: 微分方程:单变量微积分11——常微分方程和分离变量 泰勒公式:单变量微积分30——幂级数和泰勒级数 泰勒公式在0点展开的原因:

今年10-11月份参加了EDA2020(第二届)集成电路EDA设计精英挑战赛,通过了初赛,并参加了总决赛,最后拿了一个三等奖,虽然成绩不是很好,但是想把自己做的分享一下,我所做的题目是概伦电子出的F题-快速电路仿真器(FastSPICE)中的高性能矩阵向量运算实现,下面我将给出自己的实现方案,仅供参考. 1.题目描述与分析 1.1.赛题叙述 首先先把题目写出来: 在晶体管级电路瞬态仿真过程中,仿真器需要根据电路连接关系并结合 KCL.KVL 定理建立微分方程,然后求解离散化的方程,中间每个步长输

What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca

(1) are函数 功能:求解Riccati方程的解 Riccati方程的一般形式:A^TX+XA-XBX+C=0 (2)blkdiag函数 函数功能:a=blkdiag(a1,a2,a3,…)表示生成的矩阵a是一个以a1,a2,a3…为对角线元素的矩阵

一.向量.矩阵的表示和使用 format long  %小数很多format short %默认4位小数format rat %显示最近的分数format short e %指数格式的数 尾数多少 exp(1) %自然对数的底exp(10) log(x) %x的自然对数 底是e log10(x) %以10为底 asin(pi) atan(pi/3) %反三角函数 向量(vector)一维数值数组.MATLAB 允许你创建列向量和行向量,列向量通过在方 括号内把数值用分号(;)隔开来创建,对元素的

Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver development, android application development and RF SOC development. Thus, "data analysis become my

新的“A”变成着了这样:Ac = A - KB 基于对象:状态空间形式的系统 能量函数J:也称之为目标函数 Q:半正定矩阵,对角阵(允许对角元素出现0) R:正定矩阵,QR其实就是权重 下面这段话可能会加深对LQR的理解: 当x是一维的,J就变成 我们的目的是使能量函数J最小,那么Qx^2和Ru^2都要最小,则t趋近无穷时,x要趋近0,要保证Qx^2为一个最小定值那么Q要很大,Q越大x衰减速度也就越快:同理增大R,u就会变小,对系统的控制变弱,x衰减速度将会变慢 如何选取QR? 无一般规律可寻,

转自:https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/39270597 本文主要介绍LQR的直观推导,说明LQR目标函数J选择的直观含义以及简单介绍矩阵Q,R的选取,最后总结LQR控制器的设计步奏,并将其应用在一个简单的倒立摆例子上. 假设有一个线性系统能用状态向量的形式表示成:                    ( 1 ) 其中 ,初始条件是. 并且假设这个系统的所有状态变量都是可测量到的. 在介绍LQR前,先简单回顾一下现代控制理论中最

文章出处: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6fb8aa0d01019id5.html http://wenda.so.com/q/1439143662729624 http://blog.sina.com.cn/s/blog_412888260100g73b.html 1.strcat 连接字符串的函数 一.例: a = 'hello 'b = 'goodbye'strcat(a, b)ans =hellogoodbye 二.注意: ①在同一行输出 ②strcat

本节内容: 控制MDP的算法: 状态行动奖励: 非线性动力学系统: 模型: LQR:线性二次型调节控制:(Riccati方程)

在求导数,积分,方程的过程中,难免会遇到一些参数要随着情况有点变化,这时,你就需要能够动态的表示出你的表达式,Num2str函数是一个相当有用的函数,一般配合[]连接符使用,下面将我接触到的一些用法写出来. 1 用于求导数的表达式,函数X^2 – y^p + y^t,pt为数值,可以跟随程序的不同被赋予不同的值. Diff([‘x^2 – y^’ num2str(p) ‘+y^’ num2str(t), x]) 2 用于求解积分用法同上,把被积函数表示出来就可以了. int([‘x^2 – y^

Computer Vision的尴尬---by林达华 Computer Vision是AI的一个非常活跃的领域,每年大会小会不断,发表的文章数以千计(单是CVPR每年就录取300多,各种二流会议每年的文章更可谓不计其数),新模型新算法新应用层出不穷.可是,浮华背后,根基何在?对于Vision,虽无大成,但涉猎数年,也有管窥之见.Vision所探索的是一个非常复杂的世界,对于这样的世界如何建模,如何分析,却一直没有受普遍承认的理论体系.大部分的研究工作,循守着几种模式:o    从上游学科(比如立

文章出处: http://blog.sina.com.cn/s/blog_6fb8aa0d01019id5.html http://wenda.so.com/q/1439143662729624 http://blog.sina.com.cn/s/blog_412888260100g73b.html 1.strcat 连接字符串的函数 一.例: a = 'hello 'b = 'goodbye'strcat(a, b)ans =hellogoodbye 二.注意: ①在同一行输出 ②strcat

1. “二分法解方程” 在二分法中,从区间[a,b]开始,用函数值f(a)与f(b)拥有相反的符号.如果f在这个区间连续,则f的图像至少在x=a,x=b之间穿越x轴一次,因此方程f(x)=0在[a,b]之间至少有一个解,通过逐步对[a,b]区间进行二分处理,选取在那一部分改变了符号,逐步缩小方程解的更小区域. /************************************************************************/ /*二分法 解方程 */ /*****

1.用途 现实是我们的处理和测量模型都是非线性的,结果就是一个不规则分布,KF能够使用的前提就是所处理的状态是满足高斯分布的,为了解决这个问题,EKF是寻找一个线性函数来近似这个非线性函数,而UKF就是去找一个与真实分布近似的高斯分布. KF处理线性模型: EKF 通过雅克比和偏导数近似非线性模型,但是忽略了高阶导数:(强非线性系统下误差大,另一方面Jacobian矩阵的计算复杂) UKF 通过去点的方式近似非线性模型,因为没有用雅克比和偏导数,让计算变得更加简单,同时也没有忽略高阶导数项. P