【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）

由于非光滑控制和触发条件引起的混合非线性，事件驱动控制下的有限时间共识分析比连续时间控制更具挑战性。我们研究了具有单积分器动态和标量状态的智能体，并提出了一种用于有限时间共识的分布式事件驱动控制协议，并与连续时间控制进行了比较。结果表明，使用所提出的事件驱动控制方案，智能体可以在有限时间内达成共识，并且不会出现Zeno行为。我们还得到了一个关于收敛时间的估计，并证明它不仅与初始条件和网络连通性有关

LLM(大语言模型) 的本质是概率

不会类比，不懂共情(这两点一向是被计算机背景的理工群体鄙视的)，没有泛化能力，无法举一反三，不会归纳演绎，这才是 AI 的瓶颈，而不是铺天盖地的算力，以及那些以为 scale 就够了的能力，但在本质上，只要 AI 仍然是个概率预测机器，那些 scale up 也好，scale out 也好，都仍然在做概率预测，正如它们名字一样，规模扩大了而已。这个过程最精妙的结果是，在交叉熵损失和 Softmax

洛谷 P1330：封锁阳光大学 ← 染色法 + 二分图

​本题代码大部分与“AcWing 860：染色法判定二分图”相同。详见：https://blog.csdn.net/hnjzsyjyj/article/details/155323274