6、MATLAB 数组数学运算全解析

MATLAB 数组数学运算全解析

1. 数组的加减运算

在 MATLAB 中, + (加法)和 - (减法)运算符可用于相同大小数组(行数和列数相同)的加减,也可用于数组与标量的加减。当对两个数组进行加减时,通过对它们对应元素进行加减操作得到结果数组。

例如:

>> VectA=[8 5 4]; VectB=[10 2 7];
>> VectC=VectA+VectB
VectC =
    18     7    11
>> A=[5 -3 8; 9 2 10]
A =
     5    -3      8
     9     2     10
>> B=[10 7 4; -11 15 1]
B =
    10      7     4
   -11     15     1
>> A-B
ans =
     -5   -10     4
     20   -13     9
>> C=A+B
C =
    15     4    12
    -2    17    11
>> VectA+A
??? Error using ==> plus
Matrix dimensions must agree.

从上述代码可以看出,当尝试对不同大小的数组进行加法运算时,MATLAB 会报错。以下是操作步骤总结:
1. 定义两个数组(可以是向量或矩阵),确保它们大小相同。
2. 使用 +

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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