17、C++ 中的浮点数与代码文档生成工具

C++浮点数与Doxygen文档

C++ 中的浮点数与代码文档生成工具

1. 浮点数的特殊值表示

在浮点数的世界里,IEC 60559 标准为特殊值预留了一些位模式。
- 无穷大(Infinity) :当指数位全为 1,尾数全为 0 时,该值被视为“无穷大”。它并非数学意义上的无穷大,但尽力模拟其特性。例如,任何有限值与无穷大相加,结果仍为无穷大。正无穷大始终大于任何有限值,负无穷大始终小于有限值。
- 非数(NaN) :若指数位全为 1,尾数不全为 0,则该值被视为非数(NaN)。NaN 分为两种:安静 NaN(quiet NaN)和信号 NaN(signaling NaN)。使用安静 NaN 进行算术运算,结果始终为 NaN;使用信号 NaN 会导致机器中断,程序可能会突然终止,具体情况取决于编译器实现,可查阅编译器文档了解详情。某些无意义的算术运算,如正无穷大与负无穷大相加,也会产生 NaN。可以通过调用 <cmath> 中声明的 std::isnan 函数来测试一个值是否为 NaN,还有类似的函数可用于测试无穷大及浮点数的其他属性。

2. 不同精度的浮点数类型
  • double 类型 :结构与 float 类似,但占用 64 位,其中尾数占 52 位,指数占 11 位,符号位占 1 位。同样可以表示无穷大和 NaN,结构表示方式与 float 相同(即指数位全为 1)。
  • long double 类型 :比 double 更长。I
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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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