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World File Search System动态方程
带有定期$ n $ step驱动场的两级系统
在这项工作中，我们得出了动态方程的精确解决方案，该方程可以代表由周期性n步驱动场驱动的所有两级遗产系统。对于不同的物理参数，此动态方程式显示了定期n步骤驱动系统的各种现象。时间依赖性的过渡概率可以由一个通用公式表示，该公式由具有离散频率的余弦函数组成，并且显着地，该公式适用于任意参数制度。此外，只有少数余弦函数（即一个到三个主要频率）足以描述周期性n步驱动系统的实际动力学。此外，我们发现，当两个（或三个）主要频率相似时，过渡概率中的跳动会出现。在量子状态操作中还通过周期性的n-步骤驾驶场进行了一些应用。
识别人类和人类物理参数Jovana Jovic，Eiichi Yoshida（日本AIST），Gentiane Venture（日本TUAT）
对类人动作和人类运动的动力学和运动学分析需要对段质量参数（质量，质量中心和惯性基质）进行准确估算，并且它们的误解可能会导致估计的关节运动学的显着差异。在机器人技术领域中，已经开发了几种方法，用于基于双足体系统动态方程的线性特性，以相对于一组质量参数。本演讲将重点介绍有关该主题最新研究的方法。将给出人类和类人形机器人质量参数估计的示例。确定的质量参数改善了人类动态分析的输出和人形模拟和基于模型的控制。
covid- ...
制定控制政策，以减轻侵入性植物对可持续发展目标（SDG）框架内土著生物多样性的影响是这项工作的主要目标。使用报道的入侵物种Lantana Camara的生态动力学，我们开发了一个最小的三种网络模型，每个节点都遵循广义的Lotka-Volterra（GLV）动态方程。采用Lie代数和网络控制理论，我们建立了模型的可访问性和可访问性标准。通过非线性优化编程，我们得出了可持续的政策，以控制Lantana Camara的丰富性。我们还使用香农熵作为评估这些最佳政策的可持续性的指标。使用该技术测量的灵敏度的分析表明，控制策略在严重取决于Lantana Camara和控制厂的内在生长速率之比。因此，我们获得了一种模块化算法决策支持机制，用于设计控制Lantana Camara丰度的控制政策。
基于四...
为了实现经济发展与环境利益之间的双赢局势，本文构建了一个四方进化游戏模型，包括政府，两个同质港口和基于进化游戏理论的运输公司。根据雅各比矩阵，通过计算四方的回报矩阵并复制动态方程，我们研究并讨论了五个不同情况下模型的可能稳定点。使用MATLAB模拟游戏，并选择相关参数进行灵敏度分析。结果表明，当政府不执行政策时，环境利益将最大化，并且港口和航运公司使用岸上电气系统（即稳定点E12（0,1,1,1,1））。同时，通过分析端口尺寸敏感性，当t = 1.116时，大规模的端口演化趋向于0，而小规模的端口则上下闪烁，从而得出这样的结论，即小规模的端口具有更大的潜力来实施岸上的负责人，并能够获得较快的福利效果。这项研究为实施岸上电气系统提供了理论支持，同时指出了政府在促进岸上电动机开发中的关键作用。它提供了参考，以有效促进在减少碳排放量的情况下使用岸上电动机的使用，这对于在小型端口中实施海岸电气尤其重要，并有助于最大程度地提高港口操作的环境利益。
一种约束嵌入方法，用于与混合四肢平行运动学操纵器的动力学建模
平行运动学操纵器（PKM）的特征是封闭的运动环，由于四肢平行排列，但也是由于四肢中存在运动环。此外，许多PKM都是由通过串行组合运动环构建的四肢构建的。这样的四肢称为混合动力，形成了特定类别的复杂四肢。设计和基于模型的控制需要精确的动态PKM模型，而无需简化模型。动力学建模需要在PKM的标准运动学建模中具有运动关系，在该模型中，仅计算了操纵器的正向和逆运动解（相关输入和输出运动）。这与杂种四肢的PKM更加涉及。在本文中采用模块化建模方法，分别处理四肢，并且动作的单个动态方程（EOM）随后将其组装到整体模型中。运动模型的关键是四肢内单个循环的约束分辨率。此局部约束分辨率是一般约束嵌入技术的特殊情况。提出的方法最终允许对一般PKM进行系统的建模。该方法用于IRSBOT-2，其中每个肢体包含两个独立的回路。©2022作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
神经网络中非线性潜在结构的动态灵活推理
流形潜在因子和神经观测之间的关系用带有 MLP 编码器和解码器网络的自动编码器 154 建模，其中流形潜在因子是瓶颈 155 表示。从神经观测到流形潜在因子的虚线仅用于 156 推理，不是生成模型的一部分。动态和流形潜在因子共同形成 157 LDM，其中流形因子是动态因子的噪声观测，构成 158 LDM 状态。动态潜在因子的时间演变用线性动态 159 方程描述。所有模型参数（LDM、自动编码器）都是在单次优化中联合学习的，通过最小化未来神经观测与过去的预测误差。在无监督 161 版本中，在训练 DFINE 模型之后，我们使用映射器 MLP 网络来学习 162 流形潜在因子和行为变量之间的映射。我们还扩展到监督式 DFINE，其中映射器 MLP 网络与所有其他模型参数同时进行训练，以达到优化效果，现在可以最小化神经和行为预测误差（方法）。（b）显示了使用 DFINE 的推理过程。我们首先使用每个时间点的非线性流形嵌入来获得流形潜在因子的噪声估计。借助动态方程，我们使用卡尔曼滤波来推断动态潜在因子 𝐱𝐱 𝑡𝑡|𝑘𝑘 并改进我们对流形潜在因子 𝐚𝐚 𝑡𝑡|𝑘𝑘 的估计，下标为