一种基于遗忘时变特性求解方程的方法及系统

1.本发明涉及信息技术领域，具体涉及一种基于遗忘时变特性求解方程的方法及系统。


背景技术：

2.计算专用芯片软硬件设计领域具有重要的应用价值与广泛的应用前景，特别是在针对高阶方程、超越函数和高维度方程组的计算求解。对于高阶方程、超越函数和高维度方程组，常见的计算方式有：应用求根公式求解高阶方程，但对四阶及以上的方程求解时往往让人感到力不从心；newton法虽然能求解高阶方程和超越函数，但每一步迭代都需要提供方程的导数值，当函数较为复杂时，求导计算极大地增加了计算量，且newton法求解对开始值敏感，不合适的取值将导致收敛速度降低甚至不能收敛；超松弛法(successive over-relaxation,sor)虽然计算公式简单，能快速求解大型稀疏方程组，但其求解速度依赖松弛因子ω的正确选择，这往往要求操作人员拥有丰富的经验。
3.针对上述问题，现有技术提出了一种新型的计算方法：快速弦截法。该方法虽然显著提高收敛速度，但其需要的导数信息为newton法的两倍，因此同样难以计算高复杂度的方程。这是因为目前实现复杂方程求解方法普遍运行在传统通用中央处理器(cpu)上，虽然cpu的性能强劲，但它并非专为计算复杂函数而设计的，因此不能同时满足计算低能耗且能求解高复杂度方程的这两个要求。


技术实现要素：

4.本发明提供的一种基于遗忘时变特性求解方程的方法及系统，有效解决了现有的器件无法同时满足计算低能耗且能求解高复杂度方程的问题。
5.根据第一方面，一种实施例中提供一种基于遗忘时变特性求解方程的方法，包括：
6.获取并识别参与计算的函数方程组；
7.根据所述参与计算的函数方程组建立对应的初始矩阵，以所述初始矩阵的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系；
8.在所述坐标系中，对所述初始矩阵中函数方程组的每个函数方程的曲线所经过的矩阵单元施加刺激值；所述刺激值用于使所述初始矩阵中的目标矩阵单元偏离预设的初始值；
9.撤去所述刺激值，对所述初始矩阵进行遗忘运算，得到遗忘矩阵；
10.计算所述初始矩阵与所述遗忘矩阵的偏差量，得到差值矩阵；
11.选取所述差值矩阵中满足预设标准的矩阵单元作为方程组的解。
12.在一种实施方式中，所述函数方程组中未知数的数量与所述初始矩阵的维度相同。
13.在一种实施方式中，所述识别参与计算的函数方程，包括：
14.将获取的所述参与计算的函数方程组进行拆分，并将拆分后的每个函数方程分别
存入对应的函数列表中；
15.对所述函数列表中的函数方程的每一项进行遍历分析，以将所述函数方程转换为系统可识别的函数方程。
16.在一种实施方式中，所述对所述初始矩阵进行遗忘运算，包括：
17.撤去所述刺激值后，根据时间的变化，对每个所述初始矩阵中的目标矩阵单元按照预设数学规律逐步做恢复到初始值的计算。
18.在一种实施方式中，所述计算所述初始矩阵与所述遗忘矩阵的偏差量，得到差值矩阵，包括：
19.获取所述初始矩阵中矩阵单元的数值以及所述遗忘矩阵中矩阵单元的数值；
20.计算所述初始矩阵中矩阵单元的数值和所述遗忘矩阵中矩阵单元的数值之间的偏差量，根据所述偏差量得到所述差值矩阵。
21.在一种实施方式中，所述得到差值矩阵之后，所述方法还包括：
22.将所述差值矩阵中各个矩阵单元的值等比例缩放处理至预设范围内，得到所述差值矩阵中每个矩阵单元的比例值；
23.根据所述比例值将所述差值矩阵进行可视化图像输出，得到可视化图像；所述可视化图像中，不同的图像参数表示不同的比例值，所述图像参数与所述比例值成正比或反比。
24.在一种实施方式中，所述图像参数为灰度，所述根据所述比例值将所述差值矩阵进行可视化图像输出，得到可视化图像，包括：
25.将所述差值矩阵中的每个矩阵单元分别作为一个像素单元，从而生成对应的可视化图像；其中矩阵单元的位置与像素单元的位置对应，矩阵单元的比例值与像素单元的灰度值成正比或反比。
26.根据第二方面，一种实施例中提供一种基于遗忘时变特性求解方程的方法，包括：
27.获取并识别参与计算的函数方程组；
28.根据所述参与计算的函数方程组建立对应的初始矩阵，使用多个器件建立与所述初始矩阵对应的器件阵列；所述器件阵列中的各个器件分别与所述初始矩阵的各个矩阵单元一一对应；所述器件在受到刺激信号后，所述器件的参数随着时间变长而逐步趋向稳定值；
29.以所述初始矩阵的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系；在所述坐标系中，对所述初始矩阵中函数方程组的每个函数方程的曲线所经过的矩阵单元对应的器件施加刺激信号，所述刺激信号用于使目标器件的参数产生变化；
30.撤去所述刺激信号，对所述器件阵列进行遗忘处理，得到所述目标器件的参数的变化量；
31.选取满足预设参数变化量的目标器件所对应的矩阵单元作为方程组的解。
32.根据第三方面，一种实施例中提供一种基于遗忘时变特性求解方程的系统，包括：
33.第一获取识别模块，用于获取并识别参与计算的函数方程组；
34.初始矩阵建立模块，用于根据所述参与计算的函数方程组建立初始矩阵，以所述初始矩阵的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系；
35.刺激模块，用于在所述坐标系中，对所述初始矩阵中函数方程组的每个函数方程
的曲线所经过的矩阵单元施加至少一个刺激值；所述刺激值用于使所述初始矩阵中的目标矩阵单元偏离预设的初始值；
36.遗忘矩阵建立模块，用于撤去所述刺激值，对所述初始矩阵进行遗忘运算，得到遗忘矩阵；
37.差值矩阵建立模块，用于计算所述初始矩阵与所述遗忘矩阵的偏差量，得到差值矩阵；
38.求解模块，用于选取所述差值矩阵中满足预设标准的矩阵单元作为方程组的解。
39.根据第四方面，一种实施例中提供一种基于遗忘时变特性求解方程的系统，包括：
40.第二获取识别模块，用于获取并识别参与计算的函数方程组；
41.器件阵列，用于根据所述参与计算的函数方程组建立对应的初始矩阵，使用多个器件建立与所述初始矩阵对应的器件阵列；所述器件阵列中的各个器件分别与所述初始矩阵的各个矩阵单元一一对应；所述器件在受到刺激信号后，所述器件的参数随着时间变长而逐步趋向稳定值；
42.处理模块，用于：
43.以所述初始矩阵的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系；在所述坐标系中，对所述初始矩阵中函数方程组的每个函数方程的曲线所经过的矩阵单元对应的器件施加刺激信号，所述刺激信号用于使目标器件的参数产生变化；
44.撤去所述刺激信号，对所述器件阵列进行遗忘处理，得到所述目标器件的参数的变化量；
45.选取满足预设参数变化量的目标器件所对应的矩阵单元作为方程组的解。
46.据上述实施例的一种基于遗忘时变特性求解方程的方法/系统，通过获取并识别参与计算的函数方程组，然后根据识别的函数方程组建立初始矩阵，并以初始矩阵的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系，在坐标系中，对函数方程组的曲线所经过的矩阵单元施加刺激值，并将刺激到的矩阵单元作为目标矩阵单元，在施加刺激后，目标矩阵单元开始偏离预设的初始值，在撤去刺激后，系统会对初始矩阵进行遗忘运算，使目标矩阵单元由偏离状态向初始状态恢复，在遗忘过程中，选取目标时刻的遗忘矩阵，计算遗忘矩阵与初始矩阵的偏差量，得到差值矩阵，然后在差值矩阵中选取满足预设标准的矩阵单元作为方程组的解。通过采用本技术的方案，能够高效率、低能耗地实现对高自由度和高阶的复杂函数方程组的求解。
附图说明
47.图1为本实施例提供的基于遗忘时变特性求解方程的方法的流程图一；
48.图2为本实施例中识别参与计算的函数方程的流程图；
49.图3为本实施例中得到差值矩阵的流程图；
50.图4为本实施例中将差值矩阵进行可视化图像输出的流程图；
51.图5为本实施例提供的基于遗忘时变特性求解方程的方法的流程图二；
52.图6为本实施例提供的一种基于遗忘时变特性求解方程的系统的结构框图；
53.图7为本实施例提供的另一种基于遗忘时变特性求解方程的系统的结构框图；
54.图8为本实施例提供的向初始矩阵施加刺激值的结构示意图；
55.图9为本实施例提供的向初始矩阵施加刺激之后的可视化图像遗忘过程的示意图一；
56.图10为本实施例提供的向初始矩阵施加刺激之后的可视化图像遗忘过程的示意图二。
57.附图标记：1、第一获取识别模块；2、初始矩阵建立模块；3、刺激模块；4、遗忘矩阵建立模块；5、差值矩阵建立模块；6、求解模块；10、第二获取识别模块；20、器件阵列；30、处理模块；100、刺激函数；200、初始矩阵。
具体实施方式
58.下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本技术能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本技术相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本技术的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
59.另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。
60.本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本技术所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。
61.本发明提出了一种利用遗忘的时变特性来实现对函数方程进行求解的方法。所谓遗忘的时变特性，当物体处于稳定平衡态或亚稳定平衡态时，在一定限度的外力作用下，其内部各个部分的相互作用会使其偏离稳定，并在外界作用力被撤去后存在使物体回复到原始形态的趋势。这种现象在在物理学、工程学、生物学等领域中广泛存在，系统随时间的流逝逐渐恢复到稳态的过程可以被类比为遗忘的过程。而人脑的计算过程也是基于此特性。人脑能够同时接受大量的信息，但并不会将所有的信息都存储为记忆，只有在经过一定数量刺激的事件才会被存储到记忆中，其余事件会逐渐遗忘，整个过程人脑的功耗大约只有20w，却能处理大量问题。基于此，本技术的发明人将该特性应用到对复杂的数学问题求解的过程中来，提出了一种利用遗忘的时变特性来实现对函数方程进行求解的方法和系统。
62.如图1所示，本实施例提供的一种基于遗忘时变特性求解方程的方法，主要应用在计算机模拟软件中，包括如下步骤：
63.步骤100：通过第一获取识别模块获取并识别参与计算的函数方程组，具体包括如图2所示的步骤：
64.步骤101：将获取的参与计算的函数方程组进行拆分，并将拆分后的每个函数方程分别存入对应的函数列表中。
65.步骤102：对函数列表中的函数方程的每一项进行遍历分析，以将函数方程转换为
系统可识别的函数方程。
66.具体的，以文本的形式在系统中输入参与计算的数学函数方程组遗忘计算参数等必要信息，在输入后，通过计算机软件判断输入的函数以及遗忘计算参数等必要信息文本的合理性。然后，对输入的函数按照输入中断符号“；”进行拆分，并将拆分后的每个函数方程分别存入对应的函数列表中，例如，可以通过python库函数split()函数对参与计算的函数方程组进行拆分。之后，只需要计算列表的长度即可得到输入函数的个数。此外，针对于每个函数中计算机无法识别的部分需将其转为可识读的符号，例如将函数方程中的“^”替换为“**”、将“sin”替换为“math.sin”等。
67.步骤200：初始矩阵建立模块根据参与计算的函数方程组建立对应的初始矩阵，以初始矩阵的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系。
68.在本步骤中，根据参与计算的函数方程组建立对应的初始矩阵，其中，函数方程组中未知数的数量与初始矩阵的维度相同。建立好初始矩阵后，并给初始矩阵中的矩阵单元赋初始值，需说明的是，初始值可以任意赋值，并以方便计算为主。然后以初始矩阵的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系。
69.步骤300：在坐标系中，通过刺激模块对初始矩阵中函数方程组的每个函数方程的曲线所经过的矩阵单元施加刺激值；刺激值用于使初始矩阵中的目标矩阵单元偏离预设的初始值。
70.本步骤中，在坐标系中，函数方程组中的每个函数方程都对应有一条曲线，根据坐标系与初始矩阵的对应关系，将该函数方程组的曲线从坐标系中平行转移到初始矩阵中，将曲线经过初始矩阵中的矩阵单元作为目标矩阵单元，对目标矩阵单元施加刺激值，施加刺激后的目标矩阵单元会偏离预设的初始值。本实施例中，如图8所示，所施加的刺激值可以是刺激函数100，也可以是数值，若是刺激函数100，则刺激函数100为输入的函数方程。对于某一目标矩阵单元同时满足多个函数方程的曲线时，则可以对该目标矩阵单元施加多个刺激，其中，对目标矩阵单元所施加刺激值的强度与施加的刺激数目、刺激间隔相关，需注意的是，当多次刺激同时作用于一点上时，受前一次刺激的影响，后续刺激对该矩阵单元的作用(使其偏离平衡状态的幅度)可能变大，也可能降低。另外，关于刺激间隔，在一些刺激过后，遗忘矩阵经过t时间的遗忘后，施加第二次刺激，t时间的大小对第二次刺激的作用效果存在增强或抑制的效果。
71.步骤400：撤去刺激值，遗忘矩阵建立模块对初始矩阵200进行遗忘运算，得到遗忘矩阵。
72.当撤去刺激值后，根据时间的变化，对每个初始矩阵200中的目标矩阵单元按照预设数学规律逐步做恢复到初始值的计算。具体的，初始矩阵200中被刺激的目标矩阵单元开始以一定规律自发恢复至平衡状态或初始状态。在遗忘阶段，对每个偏离初始值的目标矩阵单元按一定的数学规律逐步做恢复初始值的计算，具体的，该一定的数学规律可以采用线性衰减规律，例如，每经过一个单位时间，偏离平衡位置的强度衰减0.1，那么它的偏离程度即为-0.1t；该一定的数学规律可以采用指数衰减规律，例如，每经过一个单位时间，偏离平衡位置的强度衰减e2，那么它的偏离程度即为e
(-t/0.5)
。在经过预设的时间后，将得到的偏离初始位置一定程度后的矩阵作为遗忘矩阵。
73.步骤500：通过差值矩阵建立模块计算初始矩阵200与遗忘矩阵的偏差量，得到差
值矩阵。
74.本步骤的实现如图3所示，具体通过如下方法实现：
75.步骤501：获取初始矩阵200中矩阵单元的数值以及遗忘矩阵中矩阵单元的数值。
76.步骤502：计算初始矩阵200中矩阵单元的数值和遗忘矩阵中矩阵单元的数值之间的偏差量，根据偏差量得到差值矩阵。
77.具体的，首先需要计算出遗忘矩阵中每个矩阵单元偏离初始状态的大小，因此，就需要分别获取初始矩阵200中矩阵单元的数值和遗忘矩阵中矩阵单元的数值，然后计算初始矩阵200中矩阵单元的数值的绝对值和遗忘矩阵中矩阵单元的数值的绝对值之间的偏差量，通过对遗忘矩阵和初始矩阵200作差，即遗忘矩阵减去初始矩阵200，可以得到被刺激后的目标矩阵单元的的偏差值，对该偏差值取绝对值，将由偏差值的绝对值形成的矩阵作为差值矩阵。如图9中的(a)和(b)以及图10中的(a)、(b)、(c)、(d)、(e)所示出的5x5的矩阵即为差值矩阵，每个矩阵单元中显示有数值的矩阵单元即为目标矩阵被刺激后的偏差量，由偏差量形成的差值矩阵。
78.步骤600：采用求解模块选取差值矩阵中满足预设标准的矩阵单元作为方程组的解。
79.本实施例中，按照预设的选取标准选取差值矩阵中对比其他矩阵单元而言偏离平衡位置较远的矩阵单元作为方程组的解，其中可以通过矩阵单元的具体数值反映偏离平衡位置的远近，数值越大表示偏离平衡位置越远，数值越小表示偏离平衡位置越小。例如，在差值矩阵中，将矩阵单元的数值按照大小划分为100等分，选取数值最大的1％的矩阵单元作为方程组的解。
80.本实施例通过获取并识别参与计算的函数方程组，然后根据识别的函数方程组建立初始矩阵200，并以初始矩阵200的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系，在坐标系中，对函数方程组的曲线所经过的矩阵单元施加刺激值，并将刺激到的矩阵单元作为目标矩阵单元，在施加刺激后，目标矩阵单元开始偏离预设的初始值，在撤去刺激后，系统会对初始矩阵200进行遗忘运算，使目标矩阵单元由偏离状态向初始状态恢复，在遗忘过程中，选取目标时刻的遗忘矩阵，计算遗忘矩阵与初始矩阵200的偏差量，得到差值矩阵，然后在差值矩阵中选取满足预设标准的矩阵单元作为方程组的解。通过采用本技术的方案，能够高效率、低能耗地实现对高自由度和高阶的复杂函数方程组的求解。
81.请参考图4，本实施例中，在得到差值矩阵之后，基于遗忘时变特性求解方程的方法还包括如下步骤：
82.步骤700：将差值矩阵中各个矩阵单元的值等比例缩放处理至预设范围内，得到差值矩阵中每个矩阵单元的比例值。
83.步骤800：根据比例值将差值矩阵进行可视化图像输出，得到可视化图像；可视化图像中，不同的图像参数表示不同的比例值，图像参数与比例值成正比或反比。
84.本实施例中，具体的，在得到差值矩阵之后，对差值矩阵进行等比例缩放处理，以便于将差值矩阵以可视化图像的形式输出，能够实现不同遗忘过程的可视化展示，并能够满足当前绝大部分数学问题求解的需求，以便于使用者能够直观快速地找出方程组的解。其具体方式为：将差值矩阵中的各个矩阵单元的数值进行等比例缩放处理，例如，如图9中的(a)和(c)所示的施加了一个刺激值的差值矩阵，将差值矩阵中的各个矩阵单元的数值进
行等比例缩放至0-1的范围内，得到各个矩阵单元的数值为0-1范围内的差值矩阵，然后，将0-1范围内的矩阵单元的数值通过不同图像参数来表示，并使图像参数与矩阵单元的数值之间成正比或反比。或者，如图9中的(b)和(d)所示的施加了两个刺激值的差值矩阵，将差值矩阵中的各个矩阵单元的数值进行等比例缩放至1-2的范围内，得到各个矩阵单元的数值为1-2范围内的差值矩阵，然后，将1-2范围内的矩阵单元的数值通过不同图像参数来表示，并使图像参数与矩阵单元的数值之间成正比或反比。
85.在一种实施方式中，图像参数为灰度，根据比例值将差值矩阵进行可视化图像输出，得到可视化图像，包括：
86.将差值矩阵中的每个矩阵单元分别作为一个像素单元，从而生成对应的可视化图像；其中矩阵单元的位置与像素单元的位置对应，矩阵单元的比例值与像素单元的灰度值成正比或反比。
87.具体的，图像参数为灰度，将经等比例缩放处理后的差值矩阵中的每个矩阵单元分别作为一个像素单元，根据矩阵单元的数值与像素单元灰度的对应关系，将矩阵单元的数值根据灰度值大小的颜色进行显示。例如，将差值矩阵中的各个矩阵单元的数值进行等比例缩放至0-1的范围内时，对于值为1的矩阵单元，赋予纯黑色；值为0的矩阵单元，赋予纯白色；介于0和1之间的矩阵单元，按不同的灰度定义颜色。最后按照设定的顺序输出矩阵单元所对应的像素块的颜色信息。例如，可使用python中matplotlib库中的savefig()函数输出图像。
88.此外，在差值矩阵中寻找方程组的解时，该差值矩阵随着时间的增加，差值矩阵中矩阵单元的值也按照一定的遗忘规律(该遗忘规律与输入的遗忘计算参数相关，可以通过人为设定遗忘规律)在逐渐减小，例如，如图10中的(f)、(g)、(h)、(i)、(j)所示，每经过一个单位时间，差值矩阵中矩阵单元的数值根据遗忘规律减小一定的值，然后，根据该值与灰度颜色的对应关系，将差值矩阵以可视化图像的形式显示出来，然后选取预设标准内的像素单元所对应的矩阵单元作为方程组的解。
89.如图5所示，本实施例提供了另一种基于遗忘时变特性求解方程的方法，主要应用在专用计算硬件中，如仿生突触器件等具有遗忘特性的器件，包括如下步骤：
90.步骤10：通过第二获取识别模块获取并识别参与计算的函数方程组。
91.具体的，其识别以及获取的方式在上述实施例中已进行详细说明，本实施例在此不做过多赘述。
92.步骤20：根据参与计算的函数方程组建立对应的初始矩阵200，使用多个器件建立与初始矩阵200对应的器件阵列；器件阵列中的各个器件分别与初始矩阵200的各个矩阵单元一一对应；器件在受到刺激信号后，器件的参数随着时间变长而逐步趋向稳定值。
93.本步骤中，使用具有遗忘特性的器件，遗忘特性的器件即器件在受到刺激信号后，器件的参数随着时间变长而逐步趋向稳定值。该器件能够对应将初始矩阵200中的一个矩阵单元，初始矩阵200中有多个矩阵单元，对应的，通过多个器件分别与多个矩阵单元一一对应，形成器件阵列，也即器件阵列对应初始矩阵200。
94.步骤30：处理模块中，以初始矩阵200的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系；在坐标系中，对初始矩阵200中函数方程组的每个函数方程的曲线所经过的矩阵单元对应的器件施加刺激信号，刺激信号用于使目标器件的参数产生变化。
95.在向器件阵列施加刺激时，其原理如下：以初始矩阵200的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系，在坐标系中，将待求解的函数方程组中每个函数的曲线所经过的坐标点对应至初始矩阵200中所经过的矩阵单元，然后再将所经过的矩阵单元对应至器件阵列中的器件，并将其作为目标器件，对目标器件施加刺激信号，可以是电信号或者光信号，刺激信号根据器件进行选取。目标器件受到刺激后，目标器件的参数(其体现形式可以为电压值或电流值等)会在初始的平衡状态发生变化(增大或减小)至一定值。
96.步骤40：撤去刺激信号，处理模块对器件阵列进行遗忘处理，得到目标器件的参数的变化量。
97.步骤50：选取满足预设参数变化量的目标器件所对应的矩阵单元作为方程组的解。
98.在撤去刺激信号后，目标器件的参数从一定值开始恢复到初始的平衡状态的值，其恢复的过程即为遗忘的过程，该遗忘过程中，目标器件的参数会以一定的物理或化学规律随着时间的延长自发地向平衡状态变化，然后实时记录遗忘过程中目标器件参数的变化量，选取满足需求的参数变化量的目标器件所对应的矩阵单元，并将其作为方程组的解。本实施例的方法，利用专用器件稳定平衡态的性质实现高效率、低能耗地对复杂数学函数的求解，此外能够实现不同遗忘过程的可视化展示，能够满足当前绝大部分数学问题求解的需求。
99.如图6所示，本实施例中提供一种基于遗忘时变特性求解方程的系统，包括第一获取识别模块1、初始矩阵建立模块2、刺激模块3、遗忘矩阵建立模块4、差值矩阵建立模块5以及求解模块6。其中，第一获取识别模块1用于获取并识别参与计算的函数方程组。初始矩阵建立模块2用于根据参与计算的函数方程组建立初始矩阵200，以初始矩阵200的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系。刺激模块3用于在坐标系中，对初始矩阵200中函数方程组的每个函数方程的曲线所经过的矩阵单元施加至少一个刺激值；刺激值用于使初始矩阵200中的目标矩阵单元偏离预设的初始值。遗忘矩阵建立模块4用于撤去刺激值，对初始矩阵200进行遗忘运算，得到遗忘矩阵。差值矩阵建立模块5，用于计算初始矩阵200与遗忘矩阵的偏差量，得到差值矩阵。求解模块6，用于选取差值矩阵中满足预设标准的矩阵单元作为方程组的解。
100.本实施例中的基于遗忘时变特性求解方程的系统，包括第一获取识别模块1、初始矩阵建立模块2、刺激模块3、遗忘矩阵建立模块4、差值矩阵建立模块5以及求解模块6，其中对于各模块的具体实现原理以及作用已在上述一种基于遗忘时变特性求解方程的方法的实施例中进行详细说明，本实施例在此不做过多赘述。
101.如图7所示，本实施例中提供另一种基于遗忘时变特性求解方程的系统，包括第二获取识别模块10、器件阵列20以及处理模块30。其中，第二获取识别模块10用于获取并识别参与计算的函数方程组。器件阵列20用于根据参与计算的函数方程组建立对应的初始矩阵200，使用多个器件建立与初始矩阵200对应的器件阵列20；器件阵列20中的各个器件分别与初始矩阵200的各个矩阵单元一一对应；器件在受到刺激信号后，器件的参数随着时间变长而逐步趋向稳定值。处理模块30用于：以初始矩阵200的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系；在坐标系中，对初始矩阵200中函数方程组的每个函数方程的曲线所经过的矩阵单元对应的器件施加刺激信号，刺激信号用于使目标器件的参数产生变化；撤去刺激信号，对器件
阵列20进行遗忘处理，得到目标器件的参数的变化量；选取满足预设参数变化量的目标器件所对应的矩阵单元作为方程组的解。
102.本实施例中的基于遗忘时变特性求解方程的系统，包括第二获取识别模块10、器件阵列20以及处理模块30，其中对于各模块的具体实现原理以及作用已在上述另一种基于遗忘时变特性求解方程的方法的实施例中进行详细说明，本实施例在此不做过多赘述。
103.本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。
104.以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

技术特征：
1.一种基于遗忘时变特性求解方程的方法,其特征在于，包括：获取并识别参与计算的函数方程组；根据所述参与计算的函数方程组建立对应的初始矩阵，以所述初始矩阵的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系；在所述坐标系中，对所述初始矩阵中函数方程组的每个函数方程的曲线所经过的矩阵单元施加刺激值；所述刺激值用于使所述初始矩阵中的目标矩阵单元偏离预设的初始值；撤去所述刺激值，对所述初始矩阵进行遗忘运算，得到遗忘矩阵；计算所述初始矩阵与所述遗忘矩阵的偏差量，得到差值矩阵；选取所述差值矩阵中满足预设标准的矩阵单元作为方程组的解。2.如权利要求1所述的基于遗忘时变特性求解方程的方法，其特征在于，所述函数方程组中未知数的数量与所述初始矩阵的维度相同。3.如权利要求1所述的基于遗忘时变特性求解方程的方法，其特征在于，所述识别参与计算的函数方程，包括：将获取的所述参与计算的函数方程组进行拆分，并将拆分后的每个函数方程分别存入对应的函数列表中；对所述函数列表中的函数方程的每一项进行遍历分析，以将所述函数方程转换为系统可识别的函数方程。4.如权利要求1所述的基于遗忘时变特性求解方程的方法，其特征在于，所述对所述初始矩阵进行遗忘运算，包括：撤去所述刺激值后，根据时间的变化，对每个所述初始矩阵中的目标矩阵单元按照预设数学规律逐步做恢复到初始值的计算。5.如权利要求1所述的基于遗忘时变特性求解方程的方法，其特征在于，所述计算所述初始矩阵与所述遗忘矩阵的偏差量，得到差值矩阵，包括：获取所述初始矩阵中矩阵单元的数值以及所述遗忘矩阵中矩阵单元的数值；计算所述初始矩阵中矩阵单元的数值和所述遗忘矩阵中矩阵单元的数值之间的偏差量，根据所述偏差量得到所述差值矩阵。6.如权利要求1所述的基于遗忘时变特性求解方程的方法，其特征在于，所述得到差值矩阵之后，还包括：将所述差值矩阵中各个矩阵单元的值等比例缩放处理至预设范围内，得到所述差值矩阵中每个矩阵单元的比例值；根据所述比例值将所述差值矩阵进行可视化图像输出，得到可视化图像；所述可视化图像中，不同的图像参数表示不同的比例值，所述图像参数与所述比例值成正比或反比。7.如权利要求6所述的基于遗忘时变特性求解方程的方法，其特征在于，所述图像参数为灰度，所述根据所述比例值将所述差值矩阵进行可视化图像输出，得到可视化图像，包括：将所述差值矩阵中的每个矩阵单元分别作为一个像素单元，从而生成对应的可视化图像；其中矩阵单元的位置与像素单元的位置对应，矩阵单元的比例值与像素单元的灰度值成正比或反比。8.一种基于遗忘时变特性求解方程的方法，其特征在于，包括：
获取并识别参与计算的函数方程组；根据所述参与计算的函数方程组建立对应的初始矩阵，使用多个器件建立与所述初始矩阵对应的器件阵列；所述器件阵列中的各个器件分别与所述初始矩阵的各个矩阵单元一一对应；所述器件在受到刺激信号后，所述器件的参数随着时间变长而逐步趋向稳定值；以所述初始矩阵的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系；在所述坐标系中，对所述初始矩阵中函数方程组的每个函数方程的曲线所经过的矩阵单元对应的器件施加刺激信号，所述刺激信号用于使目标器件的参数产生变化；撤去所述刺激信号，对所述器件阵列进行遗忘处理，得到所述目标器件的参数的变化量；选取满足预设参数变化量的目标器件所对应的矩阵单元作为方程组的解。9.一种基于遗忘时变特性求解方程的系统，其特征在于，包括：第一获取识别模块，用于获取并识别参与计算的函数方程组；初始矩阵建立模块，用于根据所述参与计算的函数方程组建立初始矩阵，以所述初始矩阵的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系；刺激模块，用于在所述坐标系中，对所述初始矩阵中函数方程组的每个函数方程的曲线所经过的矩阵单元施加至少一个刺激值；所述刺激值用于使所述初始矩阵中的目标矩阵单元偏离预设的初始值；遗忘矩阵建立模块，用于撤去所述刺激值，对所述初始矩阵进行遗忘运算，得到遗忘矩阵；差值矩阵建立模块，用于计算所述初始矩阵与所述遗忘矩阵的偏差量，得到差值矩阵；求解模块，用于选取所述差值矩阵中满足预设标准的矩阵单元作为方程组的解。10.一种基于遗忘时变特性求解方程的系统，其特征在于，包括：第二获取识别模块，用于获取并识别参与计算的函数方程组；器件阵列，用于根据所述参与计算的函数方程组建立对应的初始矩阵，使用多个器件建立与所述初始矩阵对应的器件阵列；所述器件阵列中的各个器件分别与所述初始矩阵的各个矩阵单元一一对应；所述器件在受到刺激信号后，所述器件的参数随着时间变长而逐步趋向稳定值；处理模块，用于：以所述初始矩阵的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系；在所述坐标系中，对所述初始矩阵中函数方程组的每个函数方程的曲线所经过的矩阵单元对应的器件施加刺激信号，所述刺激信号用于使目标器件的参数产生变化；撤去所述刺激信号，对所述器件阵列进行遗忘处理，得到所述目标器件的参数的变化量；选取满足预设参数变化量的目标器件所对应的矩阵单元作为方程组的解。

技术总结
一种基于遗忘时变特性求解方程的方法及系统，涉及信息技术领域。本申请的方案通过获取并识别参与计算的函数方程组，然后根据识别的函数方程组建立初始矩阵，并以初始矩阵的各个矩阵单元为坐标点建立坐标系，在坐标系中，对函数方程组的曲线所经过的目标矩阵单元施加刺激值，在施加刺激后，目标矩阵单元开始偏离预设的初始值，在撤去刺激后，目标矩阵单元由偏离状态向初始状态恢复，在遗忘过程中，选取目标时刻的遗忘矩阵，计算遗忘矩阵与初始矩阵的偏差量，得到差值矩阵，然后在差值矩阵中选取满足预设标准的矩阵单元作为方程组的解。通过采用本申请的方案，能够高效率、低能耗地实现对高自由度和高阶的复杂函数方程组的求解。解。解。


技术研发人员：张冠张 许艺铧 李蕾
受保护的技术使用者：北京大学深圳研究生院
技术研发日：2023.04.28
技术公布日：2023/8/14