（IEEE复现）多艘欠驱动无人水面艇编队协同路径跟踪控制：反步法控制器+Lyapunov误差约束+径向基函数神经网络在线估计和补偿仿真内容概要：本文围绕多艘欠驱动无人水面艇（USV）编队协同路径跟踪控制问题，提出了一种结合反步法控制器、Lyapunov误差约束和径向基函数（RBF）神经网络的控制策略。通过反步法设计控制器以实现精确的路径跟踪，利用Lyapunov稳定性理论构建误差约束条件确保系统稳定性，并引入RBF神经网络对系统中的未知动态和外部干扰进行在线估计与补偿，从而提升控制精度和鲁棒性。该方法在Matlab/Simulink环境中进行了仿真验证，复现了IEEE相关研究成果，展示了其在复杂海洋环境下多艇协同控制的有效性与先进性。; 适合人群：具备自动控制、机器人学或船舶工程背景，熟悉非线性控制理论与仿真工具（如Matlab）的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多智能体系统在不确定环境下的协同控制机制；②深入理解反步法、Lyapunov稳定性分析与神经网络自适应估计的融合设计方法；③应用于无人艇、无人潜器等海洋装备的路径跟踪与编队控制算法开发与优化； 阅读建议：建议读者结合文中提到的仿真代码进行实践操作，重点关注控制器设计步骤、Lyapunov函数构造逻辑以及RBF神经网络的权重更新律实现，同时可拓展至其他智能算法在海洋运载器控制中的应用研究。

通过有效的复合度量，在存在双重耦合物质场的情况下，重力产生了宇宙的加速膨胀。 最近显示，该模型接受稳定的de Sitter吸引子解，可以用作暗能量模型。 在这项工作中，我们使用有效的复合度量对由SNIa，BAO和CMB数据施加于大规模重力模型的约束进行了首次分析，并显示所有背景观测值在一个sigma级别上都与模型相互兼容。

我们考虑在大中心电荷c〜N 2的极限下，应力张量多重态在N = 4 $$ \ mathcal {N} = 4 $$ SYM的四点相关器。 对于g 2的有限值，单迹中间算子以1 / c阶出现，这导致相关器的Mellin表示中的特定极点。 这些极点处的残基符号由单一性固定。 我们认为与交叉对称和极结构一致的解。 我们表明，在某种情况下，所有解都对扭曲四算子的异常维数产生负面影响。 其背后的原因是Mack多项式的正性，导致Mellin振幅的正性条件。 也可以通过假设Mellin振幅正确的Regge行为来证明这种阳性条件。 对于较大的g 2 N，我们以有效的场论在AdS体积中以适当的抑制因子和确定的总体符号与局部相互作用一对一地恢复溶液塔。 这些迹象与有效场论因果关系约束所得出的迹象一致。 CFT对梅林振幅产生的正性约束采取与S矩阵正向极限的因果约束非常相似的形式。

我们提出了从上夸克和B物理场的测量的第一个一致的组合，以在标准模型有效场理论（SMEFT）内约束上夸克的性质。 我们演示了这种方法的可行性和益处，并详细介绍了不同能量规模的可观察物的正确组合所需的成分。 具体来说，我们采用$$ t \ bar {t} \ gamma $$ <math> t t ¯ γ<

自动驾驶多传感器联合标定系列：激光雷达到相机图像坐标系标定工程详解，含镂空圆圆心检测及多帧数据约束的外参标定方法，附代码注释实战经验总结,自动驾驶多传感器联合标定系列之激光雷达到相机图像坐标系的标定工程 ， 本提供两个工程：基于雷达点云的镂空标定板镂空圆圆心的检测工程、基于镂空标定板的激光雷达到相机图像坐标系的标定工程。 其中镂空圆圆心的检测是进行lidar2camera标定的前提。 lidar2camera标定工程中带有多帧数据约束并基于Ceres非线性优化外参标定的结果。 这两个工程带有代码注释，帮助您对标定算法的的理解和学习。 实实在在的工作经验总结 ,核心关键词： 1. 自动驾驶 2. 多传感器联合标定 3. 激光雷达到相机图像坐标系标定 4. 镂空标定板 5. 圆心检测 6. lidar2camera标定 7. 多帧数据约束 8. Ceres非线性优化 9. 外参标定 10. 代码注释 用分号分隔的关键词结果为： 自动驾驶;多传感器联合标定;激光雷达到相机图像坐标系标定;镂空标定板;圆心检测;lidar2camera标定;多帧数据约束;Ceres非线性优化;外参标定;代

本书由吴厚航编著，深入浅出地介绍了FPGA时序约束相关的理论知识，对于FPGA时序分析提供了丰富的实践案例分析。作者结合自己近十五年的FPGA开发经验，首先介绍了时序约束的基本概念，接着详细阐述了时序分析理论中的基本时序路径，并从时钟、建立时间、保持时间等方面入手，深入讲解了主时钟约束、虚拟时钟约束、时钟特性约束、衍生时钟约束、I/O接口约束、多周期约束、虚假路径约束、最大/最小延时约束等。书中不仅解释了相关理论和约束语法，还提供了大量的语法使用实例、工具使用实例以及工程应用实例，让读者能够在理论学习的同时，掌握实际操作的技巧。 本书强调，时序约束与分析是FPGA开发设计过程中必须掌握的高级技能，通过理论与实践的结合，读者能够快速掌握并有效应用于FPGA的学习与开发中。对于从事FPGA开发的工程师或研究人员而言，本书既是一本实用的参考书，也适合作为高等院校相关专业FPGA课程的教材。书中附有清华大学出版社防伪标签，确保了书籍的正版性，提醒读者注意防伪，防止侵权行为。 书中内容详细介绍了FPGA从1984年诞生至今的发展历程，包括集成处理器的Zynq系列平台，2018年推出的ACAP平台，2019年推出的Vitis开放工具链。Xilinx作为FPGA器件和EDA工具技术的引领者，近年来推出了Vitis和Alveo等计算加速平台，使得软件开发者无需FPGA开发经验即可在Xilinx自适应计算平台上进行应用开发。Vivado ML 2021版本中加入了机器学习算法，帮助开发者更好地完成复杂的布局布线和时序分析。这本书不是要传达FPGA开发将与软件开发完全相同，而是强调在技术进步和工具智能化的背景下，FPGA开发者需要了解并掌握时序约束与分析的重要性，以适应未来的技术挑战。 本书的出版信息显示，它是由清华大学出版社出版，属于清华开发者书库系列。本书封面贴有防伪标签，确保了销售的合法性，防止盗版。图书在版编目数据、责任编纂、封面设计、校对和印制等信息也被详细记录。书籍的详细信息，如ISBN编号、责任编纂、封面设计、校对和印制等，都有记录，确保了这本书的专业性和可靠性。 本书的序言部分也强调了Xilinx在FPGA器件和EDA工具技术上的引领作用，以及随着Vitis和Alveo等计算加速平台的推出，FPGA开发变得更加友好和智能化。Xilinx的Vivado ML工具引入了机器学习算法，为开发者提供了更好的支持，但这也提醒FPGA开发者，即便工具越来越先进，了解和掌握时序约束与分析的技能依旧至关重要。 本书内容丰富，适合不同层次的FPGA学习者和开发人员，是一本不可多得的时序分析和约束指南。通过阅读本书，读者将能够全面理解时序约束的理论基础，并通过案例分析学习到如何在实际工作中应用这些知识。书籍的结构安排合理，从基础理论到实际应用，循序渐进，使得复杂抽象的时序约束问题变得易于理解。作者和推荐者均为业内专家，他们的推荐无疑增加了本书的权威性，读者可以放心参考和学习。

本文详细介绍了使用粒子群算法（PSO）求解带约束优化问题的原理及Python实现。通过罚函数法将约束优化问题转化为无约束问题，具体包括约束惩罚项的计算、归一化处理以及粒子优劣比较规则。文章提供了完整的Python代码实现，涵盖初始化参数、适应度函数和约束惩罚项计算、粒子速度和位置更新、历史最优位置更新等关键步骤。最后通过一个具体算例展示了算法的应用，包括目标函数和约束条件的定义、迭代过程的可视化以及最优解的获取。该实现能够有效处理包含等式和不等式约束的优化问题，为工程优化问题提供了实用解决方案。 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种群体智能优化方法，它通过模拟鸟群的觅食行为来寻找最优解。在处理约束优化问题时，PSO需要对基本算法进行适当的修改以适应约束条件的存在。罚函数法是处理约束优化问题的常用技术之一，它通过对目标函数增加一个与违反约束程度相关的惩罚项，从而将原问题转化为无约束问题。 在PSO的罚函数法中，首先需要计算约束惩罚项，这通常涉及到对违反的每个约束进行度量，并将这些度量累加或组合起来形成一个总惩罚项。需要对约束惩罚项进行归一化处理，以确保惩罚项与目标函数在量级上具有一致性，便于在优化过程中进行统一评价和比较。在粒子群算法中，每个粒子代表优化问题的一个潜在解，粒子的速度和位置代表解的搜索方向和当前值。为了在约束优化问题中应用PSO，需要定义一个适应度函数，该函数需要综合考虑目标函数值和约束惩罚项的大小。 在粒子群算法的每次迭代中，首先会根据个体经验和社会经验来更新粒子的速度和位置，然后计算每个粒子的适应度值。如果某个粒子的适应度值有所提高，就会更新该粒子的历史最优位置，并可能更新全局最优解。粒子的位置更新通常受到速度的限制，并且在算法的设计中可能包括位置的边界处理机制，确保粒子在定义好的搜索空间内移动。 在Python实现中，关键步骤包括初始化粒子的位置和速度参数，定义适应度函数和约束惩罚项的计算方法，以及更新粒子速度和位置的算法。完整的代码实现会涉及到对这些关键步骤的编程，确保算法可以按照预定的规则进行迭代并最终收敛到最优解。 算例演示是理解PSO算法应用的重要组成部分。通过一个具体的优化问题定义，可以展示如何在Python中实现PSO算法的各个部分，并通过可视化迭代过程和最终的解，直观地理解算法的工作原理和效能。这样的算例不仅帮助读者理解算法的执行流程，还能够验证算法的正确性和有效性。 总体而言，粒子群算法结合罚函数法，为解决工程领域中广泛存在的各种约束优化问题提供了一种行之有效的算法框架。通过Python编程语言的实现，这一框架得到了广泛的应用和验证，为工程优化问题的求解提供了实用的解决方案。

Matlab分布鲁棒优化程序：基于Wasserstein距离的能源调度与储备调配联合机会约束实现,matlab分布鲁棒优化程序，复现《energy and reserve dispatch with distribution ally robust joint chance constraints》。 是学习wasserstein 距离 分布鲁棒的好程序。 注释清楚，程序运行结果正确。 理论部分还有公式自己的推导。 文章是基于综合能源的分布鲁棒优化，很好的代码资料。 ,matlab;分布鲁棒优化;wasserstein距离;综合能源;联合机会约束;程序运行结果正确;理论推导;好代码资料,综合能源的分布鲁棒优化Matlab程序：含Wasserstein距离理论推导与实践验证

内容概要：本文深入探讨了FPGA开发中的时序约束和跨时钟域（CDC）设计，旨在帮助开发者避免常见时序陷阱。文章首先介绍了时序约束的基础概念，如建立时间、保持时间、时钟偏斜和时钟抖动。接着详细描述了完整的Vivado时序约束设计流程，包括定义主时钟、生成时钟、设置输入/输出延迟以及添加时序例外。对于跨时钟域设计，文章比较了双触发器、握手协议和异步FIFO三种同步方法，并提供了具体实现代码。最后，文章讲解了时序分析与优化技巧，如关键路径优化、寄存器复制等，并总结了最佳实践和避坑指南。 适合人群：具备一定FPGA开发基础的研发人员，尤其是对时序约束和跨时钟域设计有需求的工程师。 使用场景及目标：①掌握Vivado环境下正确的时钟约束方法；②实现可靠的跨时钟域同步，确保数据传输的稳定性；③分析和解决时序违规问题，提高设计的可靠性；④避免常见的CDC设计陷阱，提升设计质量。 阅读建议：建议读者在学习过程中结合实际项目进行实践，重点关注时序约束的具体设置和跨时钟域同步的实现细节，同时利用Vivado提供的工具进行时序分析和优化。

提出了基于Smooth+LCI的拟二维反演方法,根据Tikhonov正则化反演理论以及横向约束理论LCI,利用Smooth反演法,通过二维阵列式线圈的工作模式,将所有核磁信号从一侧产生横向和纵向的LCI平滑过渡,实现了核磁共振拟二维反演。相比传统的反演法,得到对中、深层更精准的含水层位置和含水量信息,稳定性更好。