论文标题
点式的半协商环
Pointwise Semicommutative Rings
论文作者
论文摘要
储层计算是预测湍流的有力工具，其简单的架构具有处理大型系统的计算效率。然而，其实现通常需要完整的状态向量测量和系统非线性知识。我们使用非线性投影函数将系统测量扩展到高维空间，然后将其输入到储层中以获得预测。我们展示了这种储层计算网络在时空混沌系统上的应用，该系统模拟了湍流的若干特征。我们表明，使用径向基函数作为非线性投影器，即使只有部分观测并且不知道控制方程，也能稳健地捕捉复杂的系统非线性。最后，我们表明，当测量稀疏、不完整且带有噪声，甚至控制方程变得不准确时，我们的网络仍然可以产生相当准确的预测，从而为实际湍流系统的无模型预测铺平了道路。
We call a ring R pointwise semicommutative if for any element a in R either l(a) or r(a) is an ideal of R. A class of pointwise semicommutative rings is a strict generalization of semicommutative rings. Since reduced rings are pointwise semicommutative, this paper studies sufficient conditions for pointwise semicommutative rings to be reduced. For a pointwise semicommutative ring R, R is strongly regular if and only if R left SF ; R is exchange if and only if R is clean; if R is semiperiodic then R/J(R) is commutative.
