Pattern‐moving‐based dynamic description and optimal control for non‐Newtonian mechanical systems with generalized cell mapping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article focuses on the problem of modelling and control for a non‐Newtonian mechanical system that may be subject to the statistical law instead of the traditional Newtonian principles mechanics. A discrete method, synthesizing the generalized cell mapping (GCM) together with dynamic programming (DP), with inverse search strategy, using pattern moving theory (PMT) framework, was proposed. The basic idea is to describe and control the system's dynamic peculiarity utilizing pattern class variable in ‘pattern moving space’. First, a few prior concepts were reviewed, including PMT, cell mapping, and optimal control for this kind system. Then, we articulated a cross‐mapping method to analyze the system dynamic behaviour, which takes into account the computational and statistical properties of pattern class variable simultaneously. For system optimal control, the improved GCM and cost function were performed to determine the discrete optimal control table (DOCT) in accordance with dynamic programming and inverse search. Finally, simulation results of two cases demonstrate the efficiency and practicality of the proposed approach. The study has resulted in a solution of describing and controlling based on pattern class variable for non‐Newtonian mechanical systems, and its main objective was to give a different perspective in term of research into non mechanistic principles modelling and application of nonlinear systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».