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非线性系统的基于复发小波的大脑情感学习网络控制器
常规控制系统通常不受非线性和不确定性的共存。本文提出了一个新型的大脑情感神经网络，以支持解决此类挑战的问题。所提出的网络将小波神经网络集成到传统的大脑情感学习网络中。通过引入经常性结构来进一步增强这一点，以利用两个网络作为大脑情感学习网络的两个渠道。因此，提出的网络结合了小波函数的优势，反复机制和大脑情感学习系统，以在不确定的环境下对非线性问题的最佳性能。所提出的网络可与一个边界综合器一起模仿理想的控制器，并且根据从Lyapunov稳定性分析理论得出的定律进行了参数。提出的系统应用于两个不确定的非线性系统，包括一个混乱的系统和模拟的3-DOF球形关节机器人。实验表明，所提出的系统的表现优于其他流行的基于神经网络的控制系统，表明所提出的系统的优势。
关于求解条件数中运行时间二次改进的正定量子线性系统类
用于解决量子线性系统 (QLS) 问题的量子算法是近年来研究最多的量子算法之一，其潜在应用包括解决计算上难以解决的微分方程和提高机器学习的速度。决定 QLS 求解器效率的一个基本参数是 κ，即系数矩阵 A 的条件数，因为自从 QLS 问题诞生以来，我们就知道，在最坏情况下，运行时间至少与 κ 呈线性关系 [1]。然而，对于正定矩阵的情况，经典算法可以求解线性系统，运行时间扩展为 √κ，与不确定的情况相比，这是一个二次改进。因此，很自然地会问 QLS 求解器是否可以获得类似的改进。在本文中，我们给出了否定的答案，表明当 A 为正定时，求解 QLS 也需要与 κ 呈线性关系的运行时间。然后，我们确定了可以规避此下限的正定 QLS 的广泛类别，并提出了两种新的量子算法，其特点是 κ 的二次加速：第一种基于有效实现 A − 1 的矩阵块编码，第二种构建形式为 A = LL † 的分解来预处理系统。这些方法适用范围广泛，并且都允许有效地解决 BQP 完全问题。
快速反演，预条件量子线性系统......
在经典迭代线性系统求解器中，预处理是处理病态线性系统最广泛和最有效的方法。我们引入了一种称为快速求逆的量子原语，可用作求解量子线性系统的预处理器。快速求逆的关键思想是通过量子电路直接对矩阵求逆进行块编码，该电路通过经典算法实现特征值的求逆。我们展示了预处理线性系统求解器在计算量子多体系统的单粒子格林函数中的应用，该函数广泛用于量子物理、化学和材料科学。我们分析了三种情况下的复杂性：哈伯德模型、平面波对偶基中的量子多体哈密顿量和施温格模型。我们还提供了一种在固定粒子流形内进行二次量化格林函数计算的方法，并指出这种方法可能对更广泛的模拟有价值。除了求解线性系统之外，快速求逆还使我们能够开发用于计算矩阵函数的快速算法，例如高效准备吉布斯态。我们分别基于轮廓积分公式和逆变换介绍了两种高效的此类任务方法。
线性系统的状态和扰动估计
摘要 本文简要介绍了线性系统比例积分观测器的设计。该观测器能够同时估计状态和未知输入，包括系统中出现的扰动或模型不确定性。使用 Matlab/Simulink 成功地完成了使用 PO 进行状态和输出估计以及使用 PIO 进行状态、输出和扰动估计的设计。使用 PO 和 PIO 进行估计的模拟，结果证明，当工厂中没有扰动时，可以正确估计状态变量和输出，而当对比例观测器的状态变量和工厂输出引入恒定扰动后，估计中会出现恒定的稳态误差，并且无论工厂中有无扰动，比例积分观测器都能够正确估计状态变量、扰动和系统输出。
非线性系统分析...
最终，如果在X决赛中。 如果F是Lipschitz，那时X最终如果F在X Final处局部Lipschitz，最终，如果在X决赛中。如果F是Lipschitz，那时X最终如果F在X Final处局部Lipschitz，