delta transition
时间: 2023-09-27 20:11:16 浏览: 46
delta transition是指在Mina协议中用于证明一个区块的状态转换的证明。这个证明由一个state_hash和相应的Merkle路径证明组成。在Mina的代码中,可以使用Transition_chain_prover模块的prove函数来生成delta transition proof。其中,参数length表示Mina共识参数中的delta值,而frontier和previous_state_hash分别表示前一个区块的Transition_frontier和commitment to previous block。
当进行catchup或正常同步最新区块时,可以使用Merkle_list_verifier模块的verify函数对delta transition proof进行验证。
总结起来,delta transition proof是用于证明一个区块的状态转换的证明,它由state_hash和相应的Merkle路径证明组成。在Mina的代码中,可以使用Transition_chain_prover模块的prove函数生成delta transition proof,并可以使用Merkle_list_verifier模块的verify函数进行验证。
相关问题
#include "zf_common_headfile.h" #include "pinconfig.h" #include "imu.h" float GyrozOffset = 0; uint16_t autoComputeCounter = 0; void getGyrozOffset() { float kp = 0.005; float ki = 0.010; float error; float next_error; float delta; error = imu963ra_gyro_transition(imu963ra_gyro_z) - GyrozOffset; delta = kp*(error - next_error) + ki*error; GyrozOffset = GyrozOffset + delta; next_error = error; autoComputeCounter++; } // void getGyrozOffset(void) //IMU零飘初始化 // { // for (uint16_t i = 0; i < 100; ++i) // { // imu963ra_get_gyro(); // GyrozOffset += imu963ra_gyro_transition(imu963ra_gyro_z); // system_delay_ms(5); // 最大 1Khz // } // GyrozOffset /= 100; // }
这段代码用于计算陀螺仪的零飘偏差(GyrozOffset)。在函数`getGyrozOffset`中,使用了比例积分控制(PI控制)的方式来更新零飘偏差。具体步骤如下:
1. 定义了比例系数kp和积分系数ki,用于控制误差的修正量。
2. 初始化误差error和下一个误差next_error。
3. 计算当前陀螺仪测量值与零飘偏差的误差。
4. 根据比例控制和积分控制的公式,计算修正量delta。
5. 更新零飘偏差GyrozOffset。
6. 更新下一个误差next_error。
7. 自增autoComputeCounter用于计数。
注释部分是另一种实现方式的代码,通过多次测量陀螺仪值并求平均来初始化零飘偏差。
这段代码的作用是计算陀螺仪的零飘偏差,以便在后续的姿态解算中进行修正。如果您对这段代码有任何问题或需要进一步解释,请随时告诉我!
viterbi算法python实现实现 delta_t_i = ******
根据维特比算法的原理,可以使用动态规划的思想来实现。下面是一个简单的Python实现:
```python
def viterbi(obs, states, start_p, trans_p, emit_p):
V = [{}]
path = {}
# 初始化初始状态
for y in states:
V[0][y] = start_p[y] * emit_p[y][obs[0]]
path[y] = [y]
# 对于每个时间步
for t in range(1, len(obs)):
V.append({})
newpath = {}
# 对于每个可能的状态
for y in states:
# 找到最大的概率和对应的路径
(prob, state) = max((V[t-1][y0] * trans_p[y0][y] * emit_p[y][obs[t]], y0) for y0 in states)
V[t][y] = prob
newpath[y] = path[state] + [y]
path = newpath
# 找到最终的概率和对应的路径
(prob, state) = max((V[len(obs)-1][y], y) for y in states)
return (prob, path[state])
# 示例
states = ('Healthy', 'Fever')
observations = ('normal', 'cold', 'dizzy')
start_probability = {'Healthy': 0.6, 'Fever': 0.4}
transition_probability = {
'Healthy' : {'Healthy': 0.7, 'Fever': 0.3},
'Fever' : {'Healthy': 0.4, 'Fever': 0.6},
}
emission_probability = {
'Healthy' : {'normal': 0.5, 'cold': 0.4, 'dizzy': 0.1},
'Fever' : {'normal': 0.1, 'cold': 0.3, 'dizzy': 0.6},
}
print(viterbi(observations, states, start_probability, transition_probability, emission_probability))
```
其中,`obs`表示观测序列,`states`表示状态集合,`start_p`表示初始状态概率,`trans_p`表示状态转移概率,`emit_p`表示发射概率。`V`表示动态规划中的概率表,`path`表示路径表。在每个时间步中,对于每个可能的状态,找到最大的概率和对应的路径,更新`V`和`path`。最后找到最终的概率和对应的路径,返回结果。