1. 动态矩阵预测控制

a6l矩阵和高清的区别是高清大灯灯和尾灯点亮有动态效果，矩阵没有，且高清大灯更亮，效果更好，灯珠更多。

2. 动态矩阵预测控制,输出的是什么

DMC：即动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control）。是一种基于计算机控制的技术，它是一种增量算法，并基于系统的单位阶跃响应，适用于稳定的线性系统。系统的动态特性中具有纯滞后不影响该算法的直接应用。DMC的控制结构主要由预测模型、滚动优化、误差校正和闭环控制形式构成。

3. 动态规划策略设计矩阵连乘

1、蒙特卡罗算法：该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时通过模拟可以来检验自己模型的正确性。

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法：比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于算法，通常使用Matlab作为工具。

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题：数学建模比赛中大多问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法解决，通常用Lindo、Lingo、Matlab等作为工具来实现。

4、图论算法：这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决。

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算法：这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到比赛中。

6、最优化理论中的三大非典型算法（模拟退火算法，神经网络，遗传算法）：这些算法是用来解决一些比较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但算法实现一些困难。

7、网络算法和穷举法：网络算法和穷举法是暴力搜索最优的算法，当比赛重点放在模型本身时可以使用这种方法。

8、一些连续离散化方法：因为很多问题是从实际中来的，所以数据是可以连续的。而计算机只认识离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。

9、数值分析算法：比赛中的数据所蕴含的信息量是非常大的，所以可以利用分析数值的方法来达到我们的目的。不过需要注意的是，如果比赛中采用高级语言进行编辑的话，那一些数值分析中常用的算法（比如：方程组求解、矩阵求解、函数积分等算法）需要额外编写库函数进行调用。

10、图像处理算法：赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也需要图形进行解释，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理。

在比赛中经常用的算法：线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、层次分析法、图论方法、拟合方法、插值方法、随机方法、微分方程方法。

4. 动态矩阵控制仿真实例

左边那个大矩阵(设为A)的表示： a=ones(N,1)*a; b=ones(N-1,1)*b; A=diag(b,1)+diag(b,-1)+diag(a); 等式右边的矩阵C： C=h*Te*ones(N,1)。 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。

它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

5. 动态矩阵预测控制参数

因为动态矩阵控制采用的是 增量算法，因此在消除稳态余差方面非常有效。 既是，它以Δu直接作为控制量在控制中包含了数字积分环节，因此即使在模型配失的情况下，也能导致无静差的控制，这是DMC算法的显著优势。

6. 动态博弈矩阵

报偿矩阵模型：是经济里博弈论经常用到的一种简单的表示博弈双方根据对方的决策,为了让自己取得最大的利益的表格. 表格中显示了双方各种选择会对应的双发的利益, 然后双方在了解信息的情况下,会根据这种利益来选择对自己最有利的决策.

7. 动态矩阵控制原理

沃尔沃xc90矩阵大灯失效的原因：

大灯随动故障要么就是传感器坏掉了，要么就是灯组的小电机坏了，建议去查下故障代码更妥当。大灯随动转向，就是方向往哪边打灯照射的方向也往哪边转！AFS又叫自适应转向大灯系统，它能够根据汽车方向盘角度、车辆偏转率和行驶速度，不断对大灯进行动态调节，适应当前的转向角，保持灯光方向与汽车的当前行驶方向一致，以确保对前方道路提供最佳照明并对驾驶员提供最佳可见度

8. 模型算法控制和动态矩阵控制

模型易拟合：收集已知的观测数据，通过近似准则进行模拟，更容易分析自变量与因变量的映射关系，并用于模型的修正完善、预测等。

通过收集数据点对，利用近似准则，对各数据点之间的关系进行分析，拟合。拟合过程中，注意原始数据变换。

模型拟合(model fit)指的是评估模型估计的方差或协方差矩阵与观察样本方差或协方差矩阵之间的差异度。