第四节 函数的概念:

函数格式:

关键字  返回值类型 函数名(参数列表)
{
    函数体;

    return 返回值; //代表函数结束调用
}

关键字:修饰函数的包括程序段,函数特点,例如inline, static...

返回值类型:声明return关键字结束函数调用之后返回一个怎样的数据类型

函数名:普通变量的命名方式是一样的,
       函数名经过编译之后就是一个地址(函数名及时地址)

参数列表:在调用函数的时候你需要传送什么样的数据给这个函数

封装函数的好处:

1,代码有效话的封装(可以增强代码的可读性)
2,降低代码的重复率
3,提高可移植性或者是兼容性
4,优化内存

函数应该注意的地方:

普通函数要定义的有价值(不要太随意)

函数的调用特点:

1,函数调用的内存存放在栈里面,
   在函数结束调用的时候才会被释放(函数内部定义的变量是针对函数的临时变量)
2,函数调用完之后的内存是不会被清零的
3,函数内部不能调用其他函数内的变量名
4,函数内部的变量叫做局部变量的原因:
       特点:随着函数的调用而诞生,随着这个函数的结束而释放
5,如果想要实现在自己函数当中改变其他函数的变量的值,需要传入这个变量的地址

随堂练习:

    1,自己写一个程序,实现通过函数调用,
       将main函数当中的x和y变量的值进行互换

回调函数:

调用其他函数的时候,这个函数回过头来调用我们自己定义的函数,称之为回调函数

递归函数:

函数调用自己本身,称之为递归

什么时候用到递归:用到同一组动作的时候

如何正确的使用递归:
    1,只需要了解你的函数究竟实现了什么功能,
       你用到这个功能就去调用这个函数(就算这个函数是自己本身)
    2,递归函数符合栈逻辑
    3,递归函数必须要有一个或者多个出口
    4,如果这个动作太多了,不建议用递归

void函数返回类型修饰函数内部不应该有出错的可能:

1,跟硬件相关
2,软件上跟内存有关的(释放内存)

函数一般出错都是返回一个负值(一般都是-1)

内联函数:

关键字:inline
内联函数相对比与普通函数的效率要高,一般情况下内联函数的代码需要比较精简,
而且不需要消耗太多的时间
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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