当今的闭环自动控制技术都是基于反馈的概念以减少不确定性。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关键的是被控变量的实际值，与期望值相比较，用这个偏差来纠正系统的响应，执行调节控制。在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。
最近在学习PID算法，在了解了算法的套路以后，就要进行实验。如何用C语言实现呢？在网络搜索发现了一篇很好的博客，不过里面的数据又臭又长。在这里转载过来，重下新整理了一下。（原文链接）整理中发现，原文参考的博文已无法访问
本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。其内容包括：线性方程组的求解，逆矩阵和行列式计算，多项式和有理函数的内插与外推，函数的积分和估值，特殊函数的数值计算，随机数的产生，非线性方程求解，傅里叶变换和FFT，谱分析和小波变换，统计描述和数据建模，常微分方程和偏微分方程求解，线性预测和线性预测编码，数字滤波，格雷码和算术码等。全书内容丰富，层次分明，是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较，以及算法实施的技巧，并给出了标准C语言实用程序。这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。
PID算法是一种具有预见性的控制算法，其核心思想是： 1>. PID算法不但考虑控制对象的当前状态值（现在状态），而且还考虑控制对象过去一段时间的状态值（历史状态）和最近一段时间的状态值变化（预期）,由这3方面共同决定当前的输出控制信号； 2>.PID控制算法的运算结果是一个数，利用这个数来控制被控对象在多种工作状态（比如加热器的多种功率，阀门的多种开度等）工作，一般输出形式为PWM，基本上满足了按需输出控制信号，根据情况随时改变输出的目的。
在自动控制中，PID及其衍生出来的算法是应用最广的算法之一。各个做自动控制的厂家基本都有会实现这一经典算法。我们在做项目的过程中，也时常会遇到类似的需求，所以就想实现这一算法以适用于更多的应用场景。
PID，即比例Proportion、积分Integral和微分Derivative三个单词的缩写。
最近两天在考虑一般控制算法的C语言实现问题，发现网络上尚没有一套完整的比较体系的讲解。于是总结了几天，整理一套思路分享给大家。
说实话整定口诀对于初学者来说，其实根本就看不懂，只有从实际整定过程中才能慢慢发觉其中的奥秘。
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我身边有些朋友说现在在学校学习什么拉氏变换，Z变换，傅立叶变换没有用，传递函数没有用，差分方程没有用，只是纸上谈兵，我这里先就传递函数和拉氏变换和差分方程介绍几点不自量力的看法，我们学习拉氏变换主要是为了从脱离时域，因为时域分析有它的难度指数，我们从时域映射到S域，目的只有一个，那就是简化计算，正如我们在时域要计算卷积过来，卷积过去，我们把它映射到S域过后，就是乘积过来积乘过去，相对来说，乘积要比卷积的积分要温柔的多，然后我们在S域里面得到结论过后，再将其反映射回到时域，然后自然地在时域使用其所得的结论了。
控制目的： 控制的根本目的就是要使控制对象当前的状态值与用户的设定值相同（最大限度的接近）。
机器学习的传统是将基于规则的推断和统计学习对立起来，很明显，神经网络站在统计学习那一边。神经网络在统计模式识别中效果显著，目前在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域中的大量问题上取得了当前最优性能。但是，神经网络在符号计算方面取得的成果并不多：目前，如何结合符号推理和连续表征成为机器学习面临的挑战之一。
在matlab中符号变量间也可进行算术运算，常用算术符号：+、-、*、.*、\、.\、/、./、^、.^、 '、 .'，假设用符号变量A和B，其中A，B可以是单个符号变量也可以是有符号变量组成的符号矩阵。当A，B是矩阵时，运算规则按矩阵运算规则进行。
比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差（Steady-state error）。
很多朋友觉得PID是遥不可及，很神秘，很高大上的一种控制，对其控制原理也很模糊，只知晓概念性的层面，知其然不知其所以然，那么本文从另类视角来探究微分、积分电路的本质，意在帮助理解PID的控制原理。
这是Facebook发表的新模型，1秒给出的答案，超越了Mathematica和Matlab这两只付费数学软件30秒的成绩。
这段外表看起来有点像区块链地址(16进制地址)的乱码，第一次让接近神的牛顿爵士不得不以一种密码学的方式声明他对另一项重要研究的首发权，而这一次，他的对手则是当时欧洲大陆数学的代表人物，戈特弗里德·威廉·莱布尼茨，如图1所示。在科学史上，没有哪一个争论能够和牛顿与莱布尼茨的争论相比较，因为他们争夺的是人类社会几乎所有领域中无可取代的角色，反应变化这一最普遍现象极限的理论：微积分。 对教师而言，在大学的微积分教学很多都流于机械，不能体现出这门学科是一种震撼心灵的智力奋斗的结晶。对很多同学而言，回忆起高等数学中微积分的内容，简直是一段不堪回首的往事。
分数阶微积分研究将导数和积分扩展到此类分数阶，以及求解涉及这些分数阶导数和积分的微分方程的方法。该分支在流体动力学、控制理论、信号处理等领域越来越流行。我们也意识到这个主题的重要性和其潜力，因此在最近发布的 Wolfram 语言 13.1 版本中增加了对分数阶微分和积分的支持。
计算机编程语言是程序设计的最重要的工具，它是指计算机能够接受和处理的、具有一定语法规则的语言。
本人介绍：双非一本大三混子，有点后悔自己没有在大学一开始就选定自己的方向。侥幸在大学时期获得过校级数模三等奖，校级ACM二等奖，市场调查分析大赛省级二等奖。综合测评班级第一，获得过国家励志奖学金，校级一等奖学金；大一两个学期无脑通关英语四六级，计算机二级。
近日，Facebook AI研究院的Guillaume Lample 和Francois Charton两人在arxiv上发表了一篇论文，标题为《Deep Learning for Symbolic Mathematics》。
今天我们再进入下一个领域——以极限为基础的微积分，看看在这个领域，到底什么才是基本定理。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：陈之炎 对于据科学的初学者来说，利用开源的深度学习框架，可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型，无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码，便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中，将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用，通过对每个框架进行比较，研发人员了解如何有选择地使用它们，高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具，它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下，能够更
现代数学有数不清的分支，但是，它们都有一个共同的基础——集合论——因为 它，数学这个庞大的家族有个共同的语言。集合论中有一些最基本的概念：集合(set)，关系(relation)，函数(function)，等价 (equivalence)，是在其它数学分支的语言中几乎必然存在的。对于这些简单概念的理解，是进一步学些别的数学的基础。我相信，理工科大学生对于 这些都不会陌生。
就像这样的伪代码
在过去的一年中，我一直在数学的海洋中游荡，research进展不多，对于数学世界的阅历算是有了一些长进。 【为什么要深入数学的世界】 作为计算机的学生，我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的，是要想爬上巨人的肩膀，希望站在更高的高度，能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来，我在刚来这个学校的时候，并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目，是对appearance和motion建立一个unified的model。这个题目在当今Computer Vision中百花齐放的
导读：本文为深度学习和计算机科学大牛林达华教授在MIT攻读博士学位时梳理总结的数学体系介绍。
Mathematica 12 为偏微分方程（PDE）的符号和数值求解提供了强大的功能。本文将重点介绍版本12中全新推出的基于有限元方法（FEM）的非线性PDE求解器。首先简要回顾用于求解 PDE 的 Wolfram 语言基本语法，包括如何指定狄利克雷和诺伊曼边界条件；随后我们将通过一个具体的非线性问题，说明 Mathematica 12的 FEM 求解过程。最后，我们将展示一些物理和化学实例，如Gray-Scott模型和与时间相关的纳维-斯托克斯方程。更多信息可以在 Wolfram 语言教程"有限元编程"中找到，本文大部分内容都以此为基础（教程链接见文末）。
在网上找关于dsp28335移相寄存器的配置问题，找了好多还是没有百度到现在这个问题终于解决了于是吧关于epwm的配置贴到这里，具体配置看图
跟挺多非物理专业的同学聊天，被问到的最多的就是这个问题了。挺多同学也想转到理论物理专业并且做一些理论物理的研究。咱们今天就来聊聊这个话题。主要是下次被问到的话就可以直接把这一篇分享过去了。不过这个也只是我的个人观点。大家可以在留言区进行一些补充。
可参考：https://www.shiyanlou.com/courses/854 邀请码 U23ERF8H
一般的数学算式math就可以解决了，但是涉及到极限，微积分等知识，math就不行了，程序中无法用符号表示出来。
2022年9月22日，中国AI药物研发大会 (CAPR) 在上海召开。中山大学药物分子设计研究中心徐峻主任以《人工智能辅助药物发现——从颠覆性思维到底层逻辑的重构》为题演讲，从底层逻辑的角度解读了AI在制药行业的价值、挑战和未来的机会。
PID( Proportional Integral Derivative)控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。
在一切理论成就中，未必再有什么像17世纪下半叶微积分的发现那样被看作人类精神的最高胜利了，如果在某个地方我们看到人类精神的纯粹的和唯一的功绩，那正是在这里。——恩格斯
许多初学者觉得深度学习框架抽象，虽然调用了几个函数/方法，计算了几个数学难题，但始终不能理解这些框架的全貌。 为了更好地认识深度学习框架，也为了给一些想要自己亲手搭建深度学习框架的朋友提供一些基础性的指导，日前来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的硕士研究生Gokula Krishnan Santhanam在博客上撰文，概括了大部分深度学习框架都会包含的五大核心组件，为我们详细剖析了深度学习框架一般性的内部组织结构。以下由AI科技评论编译。 Gokula Krishnan Santhanam认为，大部分深度学
上一篇主要对符号对象进行了一些生成和使用的基本操作，然后本篇将介绍符号矩阵、微积分、积分变换以及符号方程的求解，具体内容就往下慢慢看了。
Numpy库是Python数值计算的基石。它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。主要包括以下内容：
不过，如果离散点不够密集，那么使用上述方式进行的微分估计事实上会带来比较大的误差，因此，我们需要对其进行一下调整，此时一种比较直接的方式就是我们先用一个插值函数来对曲线进行拟合，然后再求取插值函数的微分结果作为目标函数的微分结果。
前两题是关于常微分方程的特殊方法，一个是凑微分，另外一个利用导数的除法公式；化成常见的方程，例如一阶齐次线性微分方程和一阶非齐次线性微分方程，再利用初始条件，得出解；后面两题是关于缺
首先还是离不开大名鼎鼎的CM（Control Module）。在PID控制回路的CM里，一共包含四个功能块：
4、在结果可以实时看到控制的输出，通过调节系统的响应和鲁棒性，直到满足自己的期望，
十五、方程式求根 15.1 symbolic variable 我们以一个例子开头，有一个方程式：y=x^2-2x-8，我们要求y=0时，x的值。首先我们试着把y输入到matlab里去看看 图15-1
https://blog.csdn.net/Uncle_GUO/article/details/51367764
现在是 2022-1-1，我简单的点评一下今年各位老师的出卷，如果读者想刷这一年的，可以作为参考
很多人都在问PID的复杂的微积分算法如何形成程序的？我在这里把STEP7 里FB41源代码和注释给大家贴出来，让大家学习一下，FB41是积分PID。另外如果大家习惯了STEP7的PID也可以通过这个源代码移植到别的控制器上。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB和MathemaTIca、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
十四、数值微积分 14.1 polyva() 多项式计算在理工科教学、科研中有着特殊地位和意义。matlab作为重要的工程计算软件也给出了相应的计算指令来完成这一工作。其中就有多项式求值polyval
代入 初值： -1 = f(0) = -1 + C C = 0 f(x) = x - 1
本文介绍了几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用，通过对每个框架进行比较，研发人员了解如何有选择地使用它们，高效快捷完成项目任务。
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