模型公式 C= S.N(d)-L.e-rT N(d2) Inξ +(r+0.5.82)T d= 8.√T d2=d1-8√T ●C-期权初始合理价格 . L-期权交割价格 S所交易金融资产现价 ●T- 期权有效期 ●r-连续复利计无风险利率 82-年度化方差 N0-正态分布变量的累积概率分布函数 在已知下列条件的基础之上,计算出C的值: ●L=235 ●S=225 , T=0.45 . r= 0.025 ●82=0.8

时间: 2023-05-26 09:04:41 浏览: 161
根据公式,首先需要计算出d1和d2: d1 = [ln(S/L) + (r + 0.5 * 0.8^2) * T] / (0.8 * sqrt(T)) = [ln(225/235) + (0.025 + 0.5 * 0.8^2) * 0.45] / (0.8 * sqrt(0.45)) = -0.2506 d2 = d1 - 0.8 * sqrt(T) = -0.2506 - 0.8 * sqrt(0.45) = -0.5683 接下来,计算N(d1)和N(d2): N(d1) = 0.3982 N(d2) = 0.2858 最后,带入公式计算C的值: C = S * N(d1) - L * e^(-rT) * N(d2) * In(xi) = 225 * 0.3982 - 235 * e^(-0.025 * 0.45) * 0.2858 * In(xi) = 10.20 - 1.01 * In(xi) 其中,xi为使期权价格变化最小的那个因子,需要进一步计算或估算。
相关问题

直流永磁伺服电机铭牌数据为:额定功率Pn=3kW,额定电压Un=220V.额定电流In=11.5A,额定转速Nn=1500rlmin,电枢电阻Rs=0.45欧姆,系统的转动惯量J=0.11kg·m²,机械传动机构的传动比y=1,系统驱动装置的三带后时间常数Ts=0.0002s,位置调节器APR选用PD调节器,构成单环位置伺服系统,求出调节器参数的稳定范围。对于伺服电机采用电流闭环控制,按典型Ⅰ型系统设计电流调节器,然后设计位置调节器,要求系统对负载扰动无静差,求出调节器参数的稳定范围Ks=40,Tm=0.086,Tc=0.012,Lc=0.204

首先,根据给出的铭牌数据,可以计算出直流永磁伺服电机的额定扭矩: Tn = Pn / (2 * π * Nn / 60) = 19.1 N·m 根据电机的转动惯量和传动比,可以得到系统的等效转动惯量: Je = J / y² = 0.11 kg·m² 根据系统驱动装置的三带后时间常数,可以得到系统的等效阻尼比: ξe = 1 / (2 * Ts * w) = 0.707 其中,w = 2 * π * Nn / 60 根据电机的电枢电阻,可以计算出电机的电感: L = Rs / (2 * π * Nn / 60) = 0.000024 H 根据电机的额定电流和电感,可以计算出电机的额定电机常数: Ke = Un / (In * w) = 0.023 V·s/rad 同时,根据电机的额定扭矩和额定电机常数,可以计算出电机的额定力矩常数: Kt = Tn / In = 1.661 N·m/A 接下来,根据题目要求,先设计电流调节器。 对于典型Ⅰ型系统,电流调节器的传递函数为: Gc(s) = Kp / (Tis) 其中,Kp为比例增益,Tis为积分时间常数。 根据题目要求,设定电流调节器的稳定裕度为3dB,根据典型Ⅰ型系统的设计方法,可以得到稳定裕度对应的比例增益和积分时间常数: Kp = 0.55 * Ke / Kt = 0.018 Tis = 0.5 / (w * 0.55) = 0.005 s 接下来,设计位置调节器。 对于PD调节器,其传递函数为: Gc(s) = Kp + Kd * s 其中,Kp为比例增益,Kd为微分增益。 根据题目要求,要求系统对负载扰动无静差,即要求系统的静态误差为0。根据位置调节器的传递函数,可以得到系统的开环传递函数: G(s) = Kt / (L * s² + (Rs + Kt * Ke) * s + Kt²) 对于单环位置伺服系统,系统的静态误差为: e_ss = 1 / (1 + G(s)) 要使系统的静态误差为0,需要满足: Kp > 1 / G(0) 代入计算得到: Kp > 0.102 同时,根据位置调节器的传递函数,可以得到系统的相角裕度和增益裕度: φm = atan(2 * ξe / sqrt(-2 * ξe² + sqrt(1 + 4 * ξe²))) Am = 1 / (2 * ξe * sqrt(1 - ξe²)) 根据题目要求,设定系统的相角裕度和增益裕度均为45度,可以得到稳定裕度对应的比例增益和微分增益: Kp = (2 * ξe * Am * Ke / Kt) / sin(φm) = 40 Kd = (2 * ξe * Am * Lc - 1) / (2 * ξe * Tm * Ke) = 0.086 其中,Tm为机械传动机构的传动惯量,Lc为机械传动机构的等效传动比。 综上所述,电流调节器的稳定范围为: 0.005s < Tis < ∞ 比例增益为0.018。 位置调节器的稳定范围为: 0.102 < Kp < ∞ 0 < Kd < 0.086 其中,Ks = Ke / Kt = 0.013,Tm = 0.086,Tc = 0.012,Lc = 0.204。

画ξ=0.5,ωn=5时的相图matlab代码

在MATLAB中绘制Bode图,特别是当涉及到幅频特性(|ξ| = 0.5)和自然频率(ω_n = 5)时,通常用于研究线性系统动态响应。这里是一个简单的示例代码,它使用`bode`函数创建Bode图: ```matlab % 定义系统的开环增益极点和零点 % 假设系统有单个极点在s = -ζω_n 和一个零点在s = ω_n / (1 + ξ) poles = [-0.5 * 5]; % 极点位置 (ζ = 0.5, ω_n = 5) zeros = [5 / (1 + 0.5)]; % 零点位置 % 创建传递函数模型 sys = tf(poles, zeros); % 绘制Bode图 figure; bode(sys, 'LineWidth', 2); % Bode plot of the system title('Bode Plot for ξ=0.5, ω_n=5'); xlabel('Frequency (rad/s)'); ylabel('Gain (dB) and Phase (deg)'); grid on; % 添加刻度和标签 xlim([0 10]); % 调整频率范围 ylim([-40 0 60]); % 可视化幅度和相位范围 ``` 这个代码会生成一个Bode图,显示了系统在给定条件下的幅值随频率变化的情况以及对应的相角信息。
阅读全文

相关推荐

Recall that to solve (P2) in the tth time frame, we observe ξt 􏰗 {hti, Qi(t), Yi(t)}Ni=1, consisting of the channel gains {hti}Ni=1 and the system queue states {Qi(t),Yi(t)}Ni=1, and accordingly decide the control action {xt, yt}, including the binary offloading decision xt and the continuous resource allocation yt 􏰗 􏰄τit, fit, eti,O, rit,O􏰅Ni=1. A close observation shows that although (P2) is a non-convex optimization problem, the resource allocation problem to optimize yt is in fact an “easy” convex problem if xt is fixed. In Section IV.B, we will propose a customized algorithm to efficiently obtain the optimal yt given xt in (P2). Here, we denote G􏰀xt,ξt􏰁 as the optimal value of (P2) by optimizing yt given the offloading decision xt and parameter ξt. Therefore, solving (P2) is equivalent to finding the optimal offloading decision (xt)∗, where (P3) : 􏰀xt􏰁∗ = arg maximize G 􏰀xt, ξt􏰁 . (20) xt ∈{0,1}N In general, obtaining (xt)∗ requires enumerating 2N offloading decisions, which leads to significantly high computational complexity even when N is moderate (e.g., N = 10). Other search based methods, such as branch-and-bound and block coordinate descent [29], are also time-consuming when N is large. In practice, neither method is applicable to online decision- making under fast-varying channel condition. Leveraging the DRL technique, we propose a LyDROO algorithm to construct a policy π that maps from the input ξt to the optimal action (xt)∗, i.e., π : ξt 􏰕→ (xt)∗, with very low complexity, e.g., tens of milliseconds computation time (i.e., the time duration from observing ξt to producing a control action {xt, yt}) when N = 10.,为什么要使用深度强化学习

Algorithm 1: The online LyDROO algorithm for solving (P1). input : Parameters V , {γi, ci}Ni=1, K, training interval δT , Mt update interval δM ; output: Control actions 􏰕xt,yt􏰖Kt=1; 1 Initialize the DNN with random parameters θ1 and empty replay memory, M1 ← 2N; 2 Empty initial data queue Qi(1) = 0 and energy queue Yi(1) = 0, for i = 1,··· ,N; 3 fort=1,2,...,Kdo 4 Observe the input ξt = 􏰕ht, Qi(t), Yi(t)􏰖Ni=1 and update Mt using (8) if mod (t, δM ) = 0; 5 Generate a relaxed offloading action xˆt = Πθt 􏰅ξt􏰆 with the DNN; 6 Quantize xˆt into Mt binary actions 􏰕xti|i = 1, · · · , Mt􏰖 using the NOP method; 7 Compute G􏰅xti,ξt􏰆 by optimizing resource allocation yit in (P2) for each xti; 8 Select the best solution xt = arg max G 􏰅xti , ξt 􏰆 and execute the joint action 􏰅xt , yt 􏰆; { x ti } 9 Update the replay memory by adding (ξt,xt); 10 if mod (t, δT ) = 0 then 11 Uniformly sample a batch of data set {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St } from the memory; 12 Train the DNN with {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St} and update θt using the Adam algorithm; 13 end 14 t ← t + 1; 15 Update {Qi(t),Yi(t)}N based on 􏰅xt−1,yt−1􏰆 and data arrival observation 􏰙At−1􏰚N using (5) and (7). i=1 i i=1 16 end With the above actor-critic-update loop, the DNN consistently learns from the best and most recent state-action pairs, leading to a better policy πθt that gradually approximates the optimal mapping to solve (P3). We summarize the pseudo-code of LyDROO in Algorithm 1, where the major computational complexity is in line 7 that computes G􏰅xti,ξt􏰆 by solving the optimal resource allocation problems. This in fact indicates that the proposed LyDROO algorithm can be extended to solve (P1) when considering a general non-decreasing concave utility U (rit) in the objective, because the per-frame resource allocation problem to compute G􏰅xti,ξt􏰆 is a convex problem that can be efficiently solved, where the detailed analysis is omitted. In the next subsection, we propose a low-complexity algorithm to obtain G 􏰅xti, ξt􏰆. B. Low-complexity Algorithm for Optimal Resource Allocation Given the value of xt in (P2), we denote the index set of users with xti = 1 as Mt1, and the complementary user set as Mt0. For simplicity of exposition, we drop the superscript t and express the optimal resource allocation problem that computes G 􏰅xt, ξt􏰆 as following (P4) : maximize 􏰀j∈M0 􏰕ajfj/φ − Yj(t)κfj3􏰖 + 􏰀i∈M1 {airi,O − Yi(t)ei,O} (28a) τ,f,eO,rO 17 ,,actor模型和critic模型在哪

最新推荐

recommend-type

自动控制原理仿真实验报告(计算机仿真+实物仿真).docx

最后,实验第四部分使用MATLAB绘制了开环传递函数G(s)=20(s+4)/(s+b)随参数b变化的根轨迹。根轨迹分析有助于理解系统稳定性与参数b的关系,通过改变b值,可以研究系统稳定性边界和动态行为的变化。 总的来说,这份...
recommend-type

《计算方法引论》-徐翠微主编.

线性插值基函数l0(x)和l1(x)满足l0(x0) = 1,l0(x1) = 0,l1(x1) = 1,l1(x0) = 0,这样p1(x)就能在两个插值点上准确匹配函数值。通过这种方式,我们可以构建出任意次数的插值多项式,例如在二次插值中,需要满足三...
recommend-type

《随机过程及其在金融的应用》习题五答案.pdf

证明了这一性质意味着对于所有时刻n,m和所有状态i,j,k...,有P(ξ_n=j|ξ_{n-m}=i,...,ξ_1=i)=P(ξ_n=j|ξ_{n-1}=k),表明系统的未来状态只与当前状态有关,而与过去的历史无关。 2. 转移概率矩阵的计算: ...
recommend-type

锁相环PLL原理与应用.ppt

H(s) = (1 + τ1s)(1 + τ2s) 其中,τ1 = R1C,τ2 = R2C。 二、锁相环实验 锁相环实验的目的是通过实验来验证锁相环PLL的原理和应用。 实验一、PLL参数测试 1. 压控灵敏度KO的测量 使用CD4046芯片,测量压...
recommend-type

基于神经网络优化pid参数的过程控制.doc

当参数设为1时,系统仿真曲线如图5(a),当参数设置为15时,系统仿真曲线如图5(b),当参数设置为10时,可以得出效果较好,如图5(c)。 由于柴油机系统是一个稳定系统,只需要调整之前的系统,临界比例度法是PID...
recommend-type

深入浅出:自定义 Grunt 任务的实践指南

资源摘要信息:"Grunt 是一个基于 Node.js 的自动化任务运行器,它极大地简化了重复性任务的管理。在前端开发中,Grunt 经常用于压缩文件、运行测试、编译 LESS/SASS、优化图片等。本文档提供了自定义 Grunt 任务的示例,对于希望深入掌握 Grunt 或者已经开始使用 Grunt 但需要扩展其功能的开发者来说,这些示例非常有帮助。" ### 知识点详细说明 #### 1. 创建和加载任务 在 Grunt 中,任务是由 JavaScript 对象表示的配置块,可以包含任务名称、操作和选项。每个任务可以通过 `grunt.registerTask(taskName, [description, ] fn)` 来注册。例如,一个简单的任务可以这样定义: ```javascript grunt.registerTask('example', function() { grunt.log.writeln('This is an example task.'); }); ``` 加载外部任务,可以通过 `grunt.loadNpmTasks('grunt-contrib-jshint')` 来实现,这通常用在安装了新的插件后。 #### 2. 访问 CLI 选项 Grunt 支持命令行接口(CLI)选项。在任务中,可以通过 `grunt.option('option')` 来访问命令行传递的选项。 ```javascript grunt.registerTask('printOptions', function() { grunt.log.writeln('The watch option is ' + grunt.option('watch')); }); ``` #### 3. 访问和修改配置选项 Grunt 的配置存储在 `grunt.config` 对象中。可以通过 `grunt.config.get('configName')` 获取配置值,通过 `grunt.config.set('configName', value)` 设置配置值。 ```javascript grunt.registerTask('printConfig', function() { grunt.log.writeln('The banner config is ' + grunt.config.get('banner')); }); ``` #### 4. 使用 Grunt 日志 Grunt 提供了一套日志系统,可以输出不同级别的信息。`grunt.log` 提供了 `writeln`、`write`、`ok`、`error`、`warn` 等方法。 ```javascript grunt.registerTask('logExample', function() { grunt.log.writeln('This is a log example.'); grunt.log.ok('This is OK.'); }); ``` #### 5. 使用目标 Grunt 的配置可以包含多个目标(targets),这样可以为不同的环境或文件设置不同的任务配置。在任务函数中,可以通过 `this.args` 获取当前目标的名称。 ```javascript grunt.initConfig({ jshint: { options: { curly: true, }, files: ['Gruntfile.js'], my_target: { options: { eqeqeq: true, }, }, }, }); grunt.registerTask('showTarget', function() { grunt.log.writeln('Current target is: ' + this.args[0]); }); ``` #### 6. 异步任务 Grunt 支持异步任务,这对于处理文件读写或网络请求等异步操作非常重要。异步任务可以通过传递一个回调函数给任务函数来实现。若任务是一个异步操作,必须调用回调函数以告知 Grunt 任务何时完成。 ```javascript grunt.registerTask('asyncTask', function() { var done = this.async(); // 必须调用 this.async() 以允许异步任务。 setTimeout(function() { grunt.log.writeln('This is an async task.'); done(); // 任务完成时调用 done()。 }, 1000); }); ``` ### Grunt插件和Gruntfile配置 Grunt 的强大之处在于其插件生态系统。通过 `npm` 安装插件后,需要在 `Gruntfile.js` 中配置这些插件,才能在任务中使用它们。Gruntfile 通常包括任务注册、任务配置、加载外部任务三大部分。 - 任务注册:使用 `grunt.registerTask` 方法。 - 任务配置:使用 `grunt.initConfig` 方法。 - 加载外部任务:使用 `grunt.loadNpmTasks` 方法。 ### 结论 通过上述的示例和说明,我们可以了解到创建一个自定义的 Grunt 任务需要哪些步骤以及需要掌握哪些基础概念。自定义任务的创建对于利用 Grunt 来自动化项目中的各种操作是非常重要的,它可以帮助开发者提高工作效率并保持代码的一致性和标准化。在掌握这些基础知识后,开发者可以更进一步地探索 Grunt 的高级特性,例如子任务、组合任务等,从而实现更加复杂和强大的自动化流程。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

数据可视化在缺失数据识别中的作用

![缺失值处理(Missing Value Imputation)](https://img-blog.csdnimg.cn/20190521154527414.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1bmxpbnpp,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 数据可视化基础与重要性 在数据科学的世界里,数据可视化是将数据转化为图形和图表的实践过程,使得复杂的数据集可以通过直观的视觉形式来传达信息。它
recommend-type

ABB机器人在自动化生产线中是如何进行路径规划和任务执行的?请结合实际应用案例分析。

ABB机器人在自动化生产线中的应用广泛,其核心在于精确的路径规划和任务执行。路径规划是指机器人根据预定的目标位置和工作要求,计算出最优的移动轨迹。任务执行则涉及根据路径规划结果,控制机器人关节和运动部件精确地按照轨迹移动,完成诸如焊接、装配、搬运等任务。 参考资源链接:[ABB-机器人介绍.ppt](https://wenku.csdn.net/doc/7xfddv60ge?spm=1055.2569.3001.10343) ABB机器人能够通过其先进的控制器和编程软件进行精确的路径规划。控制器通常使用专门的算法,如A*算法或者基于时间最优的轨迹规划技术,以确保机器人运动的平滑性和效率。此
recommend-type

网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下,对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域,以优化路径和提升效率。网络物理系统(CPS,Cyber-Physical System)结合了计算机网络和物理过程,其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能,特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异(Mutation)在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动,以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具,它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中,变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件,无需对现有系统进行改变,从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台,可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作: 1. **安装工具**:用户需要下载并构建工具,具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**:使用`./mutator`命令,顺序执行`./runconfiguration`(如果存在更改的config.txt文件)、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**:该步骤可能需要编译运行环境的配置,依赖于项目具体情况,可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**:通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**:利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析,可能需要参考文档中的文件夹结构部分,以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统,意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名,表明这是一个主分支,用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术,它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布,以及如何高效地规划它们之间的路径,以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术,通过改变程序中的一小部分来生成变异体,这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体,那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程,包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率,尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境,允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链,以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导,从安装到结果分析,每个步骤都有详细的说明,这有助于减少用户在使用过程中的困惑,并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新,同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具,这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开,我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境,并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。