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喝一杯茶,学习效率30倍开启。
让自己镇定下来。
头脑一片清明,思维渐渐清晰。
心无旁骛。
此刻。
池远脑子里,只有学习。
继续思考:
“惯导系统需要用加速度计、陀螺仪去测定火箭的角运动、线运动信息,加上初始信息交给计算模块。
由计算模块推出火箭的姿态、速度、航向和位置等参数……
所以,是测得的数据出现误差太大,还是处理数据过程中算法存在缺陷?”
误差是不可避免的,此时有两种方式减小误差带来的影响。
一是更新到更先进的设备,得到更精确的数据。
二是合理利用相关算法,减小误差影响。
而卡尔曼滤波算法,便是这样的算法。
简单而言,这个算法可以利用目标的动态信息,设法去掉噪声(误差)的影响。
“我记得,老爸笔记里详细介绍了这个算法。当时嫌太多,我没看。”
这样想着,池远翻起了老爸池易的笔记。
其中就有对卡尔曼滤波算法的详细推导和理解。
要想彻底掌握一个算法,第一步便是看懂推导,然后自己推一遍,随后在才理解原理的基础上,形成自己的理解。
这才算是掌握。
看着那些排列整齐的数字,却又是那样陌生。
“协方差矩阵、矩阵微分、数学建模……参考书目《矩阵分析与应用》。”
池远沉默了。
微分、矩阵……
他想起毕达哥拉斯曾经说过,万物的起源是“数字”。
研究数字的学问就是数学。
这不一定全对,但对理工科而言,这是没错的。
高中以前的数学,仅仅算是入门。
当踏入微积分的大门,才会发现,微积分真的妙!
甚至可以说,没有微积分,那就没有经典力学的突飞猛进。
热力学理论不可能迅速发展,蒸汽机年代的到来就会延迟。
工业革命不知道要推迟多久。
打个比方。
微积分之前的数学,数学是一柄直尺,不能测量弯曲的东西,同时精度已经被固定,估算全靠眼睛。
有了微积分的出现,便赋予了尺子弯曲的能力,同时也将精度深化到了微观世界,探讨无穷小