《机器人自动化:建模、仿真与控制》一一2.1向量场的概念

简介: 本节书摘来自华章出版社《大数据分析原理与实践》一 书中的第2章,第2.1节,作者:[法]吕克·若兰(Luc Jaulin) ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.1向量场的概念
下面提出向量场的概念,同时展示它对更好地理解系统的不同行为是很有帮助的。为了获得相关主题的更多细节,建议读者阅读Khalil的著作 [KHA 02]。向量场是一个从Rn到Rn的连续函数f,当n=2时,可以用图形来表示函数f向量场。例如,在图21中绘制了与线性函数相关的向量场:
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为了画出这张图,我们从初始集中取出一组向量,并给它加上网格,然后以每一个网格向量x为原点画出其图像向量f(x)。
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图21与线性系统相关的向量场
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可以用以下MATLAB代码生成这个向量场:

该程序也可以在文件field_syslinm中找到,从图中可看到这个线性系统的特征空间(虚线),也可以看到一个特征值是正的,而另一个是负的。这可以通过分析下面给出的线性系统矩阵得到验证:
image

它的特征值是2和-2,相应的特征向量为:
image

要注意的是,图中的向量x并不是一个特征向量,因为x和f(x)并不在同一条直线上。然而,所有特征子空间的向量(在图中以虚线表示)都是特征向量。沿着负特征值的特征子空间,场向量趋向于零点,相反,沿着正特征值的特征子空间,场向量趋向于无穷大。
对于一个自主系统(即没有输入的系统),其演化过程由方程x·(t)=f(x(t))给出。当f是一个从R2到R2的函数时,可通过画出与f相关的向量场来得到f的图形表示。得到的图形可以让我们更好地理解系统的行为

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