2022.7.17：初始版本状态空间平均法与小信号基本建模法遵循相同的建模思想，即：求平均变量、分离扰动、线性化。我们以buck变换器建模为例来阐述这一建模方法。1. 求平均变量开关变换器在一个周期内有多个状态，针对第n个状态的等效电路列写工作状态的状态方程和输出方程如下：\[\bold{\dot x}_n(t)=\bold A_n\bold x(t)+\bold B_n \bold u(t)\\
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2024-05-21 17:09:19
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Python的命名空间是Python程序猿必须了解的内容，对Python命名空间的学习，将使我们在本质上掌握一些Python中的琐碎的规则。接下来我将分四部分揭示Python命名空间的本质：命名空间的定义；命名空间的查找顺序；命名空间的生命周期；通过locals()和globals() BIF访问命名空间重点是第四部分，我们将在此部分观察命名空间的内容。一、命名空间Python使用叫做命名空间的东
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2023-11-28 13:22:00
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本文主要介绍 Python 的命名空间和作用域，以及 nonlocal 和 global 的用法。阅读本文预计需要 15 min。 一文了解 Python 中的命名空间和作用域1. 前言2. 命名空间3. 作用域4. 全局变量 VS 局部变量5. `global` VS `nonlocal`6. 小结7. 巨人的肩膀 1. 前言Python 命名空间(Namespace)和作用域(Scope)对于
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2024-01-05 21:41:41
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采用状态空间法求解八数码问题1. 问题描述2. 算法思路2.1 判断是否有解2.2 广度优先搜索求解2.3 去重2.4 输出解路线3. 数据结构及函数说明3.1 数据结构3.2 函数说明3.2.1 input3.2.2 haveSolution3.2.3 deCode3.2.4 explore3.2.5 getSolution3.2.6 print4. 流程图5. C++代码6. 代码运行结果
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2024-07-25 10:05:41
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Python的命名空间是Python程序猿必须了解的内容，对Python命名空间的学习，将使我们在本质上掌握一些Python中的琐碎的规则。接下来我将分四部分揭示Python命名空间的本质：一、命名空间的定义；二、命名空间的查找顺序；三、命名空间的生命周期；四、通过locals()和globals() BIF访问命名空间重点是第四部分，我们将在此部分观察命名空间的内容。一、命名空间Python使用
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2023-11-07 00:02:36
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目录一、状态空间表示法回顾1.问题状态空间的构成2.用状态空间表示问题的步骤二、使用状态空间法求解修道士与野人问题1.问题描述2.状态空间求解步骤总结一、状态空间表示法回顾状态空间表示法就是用状态空间对问题进行表示。1.问题状态空间的构成状态：描述问题求解过程中不同时刻状况的数据结构，一般用一组变量的有序集合组成。如Q=（q0,q1,q2···）当给每个变量以确定的值时，就得到一个具体的状态。算符
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2024-08-26 14:01:42
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状态空间法 状态空间状态，描述某一类事物在不同时刻所处于的信息状况操作，描述状态之间的关系问题的状态空间可用一个三元序组来表示<s,f,g>：S：问题的全部初始状态的集合 F：操作的集合 G：目标状态的集合 利用状态空间图求解的具体思路和步骤：（1）设定状态变量及确定值域；（2）确定
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2024-01-08 21:11:30
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在现代控制理论中，求解系统的状态空间表达式是非常重要的一项任务。本文将通过Python编程来系统地探讨如何求解这一类问题。
## 背景定位
状态空间模型是一种广泛用于模拟动态系统的数学模型，通常可以表示为：
$$
\begin{align*}
\dot{x}(t) &= Ax(t) + Bu(t) \\
y(t) &= Cx(t) + Du(t)
\end{align*}
$$
这里，\(x(
状态空间搜索是程序设计中的最基本方法之一。它通过在状态空间中的初始状态出发，按照一定的顺序和条件对空间中的状态进行遍历，最终找到目标状态。一般的状态空间搜索方法有枚举、深度/广度优先搜索、启发式搜索等等，由于枚举法相对比较易懂，这里不再加以介绍；同时介于篇幅的限制，我们在这一讲也不打算单独启发式搜索。于是，本讲的主要内容就是介绍深度/广度优先搜索以及一些常见的优化技巧。第一部分 深度优先搜索(De
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2023-11-20 22:50:59
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基本概念问题空间：问题空间是问题解决者对一个问题所达到的全部认识状态，它是由问题解决者利用问题所包含的信息和已贮存的信息主动的地构成的。 初始状态：一开始时的不完全的信息或令人不满意的状况； 目标状态：你希望获得的信息或状态； 操作：为了从初始状态迈向目标状态，你可能采取的步骤。对象：对象（object），是面向对象（Object Oriented
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2024-06-17 11:13:51
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# Python求解状态方程
## 引言
在物理学和工程学中，系统的行为通常可以通过状态方程来描述。状态方程是一组关系式，它们描述了系统的动态行为，即系统的状态如何随时间变化。
Python是一种功能强大的编程语言，它提供了许多工具和库，可以方便地求解状态方程。本文将介绍如何使用Python来求解状态方程，并通过代码示例来加深理解。
## 状态方程简介
状态方程是一种描述系统动态行为的数学模
原创
2023-11-27 13:35:51
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哲学思想： 状态模式是一种基于面向对象编程的设计模式，它的哲学思想是将对象的行为根据状态的变化而变化。这种模式将对象的状态和行为分离，使得同一种行为在不同的状态下可以有不同的表现，从而达到更加灵活的设计和实现。简介： 状态模式是一种行为型设计模式，它将一个对象的行为和状态进行分离，从而实现了
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2024-06-05 21:01:28
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HMM用于手势识别： 训练时每一种手势对应一个HMM-Model，识别率取最大的一个HMM即可。 类似于一个封装的完成多类识别器功能单层网络。 优点： 尤其适用于时间序列的建模，对复杂度高的动作也具有较高的识别精度，
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2024-07-30 10:28:46
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目录序言建立离散状态空间模型由差分方程建立状态空间模型输入不含有高阶差分项输入不含有高阶差分项由\(Z\)传递函数建立状态空间模型由状态空间模型得到Z传递函数能观能控性判据离散系统的能控性判据状态能控性判据输出完全能控离散系统的能观性判据离散系统的状态反馈控制器设计极点配置设计法状态观测器设计全维观测器降维观测器序言离散系统和连续系统类似建立离散状态空间模型和上一篇文章中的连续系统一样，我们首先要
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2024-05-19 17:30:02
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两年前第一次接触到PID觉得很高深，很神奇；后来逐渐觉得单纯的PID小儿科了，又了解到专家PID，模糊PID，神经网络PID这些改进算法，再后来又知道了ADRC，便感控制领域浩如烟海，所学不过沧海一粟。然便纵真理无穷，进一寸自有一寸的欢喜。 不敢说看了几篇论文，听了几节报告，做了几次仿真，就吃透ADRC了，不过只是一些粗浅的理解，记录一行歪歪斜斜的足迹。以便回首过眼云烟之时，可以安慰自己一句，我已
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2024-05-17 22:58:25
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最近写代码需要用到栅格数据处理的相关库文件rasterio以及处理地理空间数据的库工具geopandas.geopandas类似于我们熟知的数据操作管理工具pandas,相当于是他的一类吧，专门用来处理地理空间数据的python第三方库，它是在pandas的基础上建立的，完美地融合了pandas的数据类型，并且提供了操作地理空间数据的高级接口，
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2024-06-04 17:26:59
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状态方程的求解在Python中的应用可以为工程、物理等领域的研究提供强有力的支持。下面我们将一步步探讨如何利用Python来求解状态方程相关问题，并详细记录整个过程。
### 协议背景
首先，我们需要了解状态方程的基本概念和应用。状态方程通常是描述物理系统状态与流量的关系，通过时间、压力、温度等变量之间的相互作用，我们能够推导出系统状态的变化。
在这个背景下，我们可以利用四象限图来展示不同状
（1）状态空间法： 问题的状态空间时一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，它包含三种说明的集合，即所有可能的问题初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。因此，把状态空间记为三元状态（S,F,G）。 要完成某个问题的状态描述，必须确定三件事：一是该状态描述方式，特别是初始状态描述；二是操作符集合及其对状态描述的作用；三是目标状态描述的特性。 旅行商问题（下面分别是原图和状态空间法表示
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2024-09-03 12:52:28
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1 模型表示方法1.1 连续模型1.2 离散模型 其中，是采样周期。注意，由于输出方程本身就不是微分方程，所以不需要进行离散化，离散系统和连续系统的系数矩阵相同。2 离散化方法2.1 精确离散化方法离散化的主要目标就是要保证离散化后的系统特性不变，具体而言，我们期望离散化后的系统和连续系统的系统状态在的时刻下保持一致。 基于此思想，我们可以推导出离散化方法。第一，连续模型的解可以表示为：第二，取，
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2024-09-18 15:40:38
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从马尔科夫链的状态转移矩阵的收敛性写起。 矩阵定义：1.元素非负；2.列和为1（或者行和为1）。 如此进行的状态转移才是平稳的，比如100个人在10个城市间迁移，每次迁移完总数还是100个人。 这类矩阵有4个性质： 1.有个特征值为1。这个容易验证，对应特征向量为全1。 2.矩阵的n次方仍然是马尔科夫矩阵。也容易验证和推导。 3.所有特征值的绝对值不大于1。若是A的特征值，则是的特征值，而仍然是马
