boost::geometry::promote_integral用例程序

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本文介绍了Boost.Geometry库中的promote_integral函数,用于将整数类型提升为更通用的数值类型,防止计算过程中的溢出。通过示例展示了如何在整数和浮点数计算中使用该函数,提升代码的健壮性和简洁性。

boost::geometry::promote_integral用例程序

在Geometry库中,promote_integral是一个非常重要的类型转换函数。它可以将内置整数类型推广为更一般的数值类型,以便将其用于几何计算。本文将介绍promote_integral的用法,并提供一些示例代码供参考。

在使用promote_integral之前,需要引入如下头文件:

#include <boost/geometry.hpp>

接下来我们来看一个最简单的用法示例。假设我们有两个整数类型x和y,现在需要计算它们的平均值。我们可以这样来实现:

int x = 10;
int y = 20;
using boost::geometry::promote_integral;
typedef promote_integral::type result_type;
result_type average = (x + y) / 2;

在上面的代码中,我们首先使用promote_integral将int类型转换为更通用的类型result_type,然后再进行计算。由于promote_integral可以自动推广到更高精度的类型,因此我们可以放心地使用它,而不用担心计算过程中会出现数据溢出。

除了通常的整数类型外,promote_integral还支持其他数值类型,如浮点型。下面是一个示例代码,演示如何将两个float型变量相加:

using boost::geometry::promote_integral;
typedef promote_integral::type result_type;

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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