学习总结

本文介绍了选择结构的概念及其在C语言中的应用,详细讲解了if语句和swith语句的使用方法,包括简单的if语句、if-else语句、嵌套的if语句以及swith语句的语法形式,并探讨了break语句和goto语句的作用。

                 今天学习了第五章,“选择结构的程序设计”,本章目标是理解选择结构,掌握选择结构语句if和switch的语法。

            用if语句设计选择结构程序, 简单的if语句是实现选择语句最简单、最直观的方法。它最简单的形式就是判断某个条件值是否为真,如果为真,则执行一段代码。if--else语句的功能是计算表达式的值,若表达式的值为“真”,执行语句1并跳过语句2,继续执行if-else语句的下一条语句;若表达式的值为“假”,挑过语句1,执行语句2,然后继续执行if-else语句的下一条语句。嵌套的if语句,在简单的if语句和if-else语句形式中,语句1或语句2可以是任意合法语句。若它们也是if语句,就构成嵌套的if语句。

            用swith语句设计多分支结构程序,swith语句,swith语句的语法形式如下:

                                                                                      case 常量表达式1 :语句1

                                                                                      case  常量表达式2:语句2

                                                                                      .........................

                                                                                       case  常量表达式n:语句n

                                                                                       default:语句 n+1

break语句,其功能是终止它所在的switch语句或循环语句的执行。嵌套switch语句,在switch语句中,每个case后面可以出现任意合法C语句,因此,也可以出现另一个switch语句,从而形成嵌套switch语句。

            无条件转向语句,C语言中的goto语句可以转向同一函数内任意指定位置执行,称为无条件转向语句。

            总结如下:

                            1.根据某种条件的成立与否而采用不同的程序段进行处理的程序结构称为选择结构。

                            2.C语言的选择语句包括if和switch语句。

                            3.使用break语句,可以中断switch语句的执行。

                            4.使用goto语句,可以将程序 执行流程无条件专项。

           

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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