C++Primer第五版 2.1.2节练习

本文详细解析了编程练习中的运算符使用和变量操作,通过具体实例展示了不同运算符的输出结果,包括取模运算和负数运算,并提供了对应的C++代码实现,帮助读者理解和解决相关问题。

练习2.3:读程序写结果

usinged u = 10, u2 = 42;

std::cout << u2-u << std::endl;

std::cout << u –u2 <<std::endl;

 

int i = 10, i2 = 42;

std::cout << i2 – i <<std::endl;

std::cout << I –i2 <<std::endl;

std::cout << I – u <<std::endl;

std::cout << u – I << std::endl;

 

练习2.4:编写程序检查你的估计是否正确,如果不正确,请仔细阅读本节直到弄明白问题所在。

 

答:上面的结果(从上到下顺序编号)

(1)正确,输出32.

(2)正确,输出的为取模后的值

(3)正确,输出32

(4)正确,输出-32

5正确,输出0

6正确,输出0

 

/*
*
*2015-5-5 练习2.3-2.4
*
*/
#include <iostream>

int main()
{
	unsigned u = 10, u2 = 42;
	std::cout << u2 - u << std::endl;
	std::cout << u - u2 << std::endl;
	
	int i = 10, i2 = 42;
	std::cout << i2 - i << std::endl;
	std::cout << i - i2 << std::endl;
	std::cout << i - u << std::endl;
	std::cout << u - i << std::endl;
	
	return 0;
} 


内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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