冒泡排序

冒泡排序的基本思想:依次比较两个元素,如果发现前面的元素和后面的元素顺序不对,就进行交换。一趟循环走完,最值元素就放在最后的位置上了。

	public static void buttleSort(int[] array){
		// 总共比较的次数,即 n-1次
		for(int i = 0; i < array.length - 1; i++){
			// 每一趟结束后,最大值就在最后的位置上了,所以,循环比较次数会越来越少
			for(int j = 0; j < array.length - 1 - i; j++){
				if(array[j] > array[j+1]){
					int temp = array[j];
					array[j] = array[j+1];
					array[j+1] = temp;
				}	
			}
		}
	}

时间复杂度:O(n^2)

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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