利用牛顿迭代法求解非线性方程 在x0附近的精确解。

sundials非线性偏微分方程求解器

伪谱法通过全局插值多项式参数化状态和控制变量, 将最优控制问题(OCP) 转化为非线性规划问题(NLP) 进行求解, 是一类具有更高求解效率的直接法. 总结Legendre 伪谱法转化Bolza 型最优控制问题的基本框架, 推导OCP 伴随变量与NLP 问题KKT乘子的映射关系, 建立基于拟牛顿法的LGL 配点数值计算方法, 并针对非光滑系统, 进一步研究分段伪谱逼近策略. 基于上述理论开发通用OCP 求解器, 并对3 个典型最优控制问题进行求解, 结果表明了所提出方法和求解器的有效性.

非线性规划：如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问题。8 d$ Z  d- I9 n- |5 R( g! S 一般说来，解非线性规划不像线性规划有单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法，各个方法都有自己特定的适用范围。下面针对不同问题提出相应算法。

机器人开发必备。Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的开源代码库，在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用。Ceres官网上的文档非常详细地介绍了其具体使用方法，相比于另外一个在slam中被广泛使用的图优化库G2O，ceres的文档可谓相当丰富详细（没有对比就没有伤害，主要是G2O资料太少了，对比起来就显得ceres的很多）。 tar zxf ceres-solver-2.1.0.tar.gz mkdir build cd build cmake .. make -j4 make install 拷贝位置(否则编译自己ros工程会报错): sudo cp -f -r /usr/local/include/ceres /usr/include sudo cp -f -r /usr/local/lib/cmake/Ceres /usr/lib sudo cp -f -r /usr/local/lib/libceres.a /usr/lib sudo ldconfig

针对具有本质非线性动态的多智能体网络，研究分布式包容控制问题。假设只有部分个体已知领航者信息，依据相对位置和速度信息设计分布式控制律。基于代数图论、矩阵理论和Lyapunov稳定性分析方法，得出非线性网络实现渐近包容控制的充分条件。当跟随者之间有向强连通且每个跟随者都至少存在一个领航者与其通信，可选取合适的控制增益使得跟随者渐近收敛到由多个领航者所围成的静态凸包中。仿真实例验证了理论分析的正确性和有效性。

针对传统电涡流位移传感器非线性误差大、精度低的缺陷,对所开发的电涡流位移传感器,分别采用插值函数、最小二乘法和指数函数3种方法进行曲线拟合,并对3种拟合曲线进行误差分析。结果表明:指数函数拟合的曲线非线性误差最小,精度最高。

非线性严格反馈系统的直接自适应模糊控制

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