N $$ \ mathcal {N} $$ = 8超引力的两环五点振幅下载

weixin_39821746 2020-09-23 12:30:42
我们在N $$ \ mathcal {N} $$ = 8超重力下计算两环五点振幅的符号。 我们为振幅写了一个ansatz,其合理的前置因子不仅基于4维领先奇点,而且还基于d维奇点,因为前者不足。 我们新颖的基于d维统一性的方法来振幅的有理结构的系统构建,可能会具有更广泛的应用,例如,类似QCD计算。 我们通过对已知被积分数进行逐部分积分来固定ansatz中的参数。 我们发现两环五点N $$ \ mathcal {N} $$ = 8超重力振幅是一致超越的。 然后,我们验证振幅的软极限和共线极限。 N $$ \ mathcal {N} $$ = 4 super-Yang-Mills理论与相应的幅
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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。

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