一阶倒立摆离散模型的python实现 所需的第三方库： 麻木matplotlib

6-15 卫星的动力学方程可以表示如题图 6-15 所示。设采样周期 T=0.05s。 (1)求该系统的离散模型； (2) 利用极点配置法求全状态反馈。系统期望的阻尼比ξ =0.7，自然频率 10 /n rad sω = 。 (3) 求现今值观测器增益，其期望极点的阻尼比ξ =0.7，自然频率 20 /n rad sω = 。

公平的席位分配：优化模型 MF法： 最大剩余法(GR)实际上解决了以下优化问题： 你能证明这些结论吗？ 任意lt范数(t≥1), 如：1, 2, ∞范数 EP法：

数学建模培训教程-第三章 离散模型.pdf 一些较实用的方法，感觉还不错，大家可以看看

在本文中，我们为一类具有一般发生率f的SIR流行病模型构造了一个后向差分方案。 我们离散化中使用的步长τ是1。 研究了动力学性质（溶液的正性和有界性）。 通过构造Lyapunov函数，一般入射函数f必须满足某些假设，在此前提下，当R0> 1时，我们建立了地方均衡的全局稳定性。 当R0≤1时，也建立了无病平衡的全局稳定性。 另外，根据基本再现数R0的值，我们给出了不同类别的连续和离散模型的数值结果。

二、离散模型参考自适应控制 控制对象的离散方程为 A( q - 1 ) y( t) = q - d B ( q - 1 ) u( t) ( 3 .4 21) 式中 A ( q - 1 ) = 1 + a1 q - 1 + … + anq - n ( 3 .4 22) B ( q - 1 ) = b0 + b1 q - 1 + … + bmq - m ( 3 .4 23) 参考模型的离散方程为 E ( q - 1 ) ym ( t) = q - d g H ( q - 1 ) r( t) ( 3 .4 24) 式中 E( q - 1 ) = 1 + e1 q - 1 + … + el q - l ( 3 .4 25) H ( q - 1 ) = 1 + h1 q - 1 + … + hl q - l ( 3 .4 26) E( q - 1 ) 稳定。设 G( q - 1 ) = q - d g H ( q - 1 ) E( q - 1 ) 要求控制对象的输出 y( t) 跟踪参考模型的输出 ym ( t)。系统如图 3 .4 1 所示。 先将式 (3 .4 21) 变换成下列预测形式 E( q - 1 ) y( t + d) = α( q - 1 ) y ( t) +β( q - 1 ) u( t) ( 3 .4 27) —27—

网络优化：连续和离散模型 英文文字版 Dimitri P. Bertsekas

席位分配问题评述 建立“公平分配席位”模型的关键是建立衡量公平程度的数量指标. 对各种方法违反某条公理的概率也有研究 （仿真） 如果采用公理化方法——提出公平分配席位的理想化原则，那么该问题尚未彻底解决——已证明不存在满足一组公理的席位分配方法. 人们提出过上百种方法，还研究、比较过方法的相容性、稳定性、无偏性等. MF无偏！ 上述讨论可推广到m变化的情形、有上下限的情形等.

离散模型数学建模实例，离散模型主要是应用于预测经济发展的趋势、人口增长的走势、银行存贷款的额度、生物繁衍、疾病传播等模型的问题。

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