高斯消元

高斯消元模板

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=100;
int n;
double eps=1e-5;
double mp[N][N];
inline bool check(double x,double y){
	if(x>y) return 1;
	return 0;
}
int main(){
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=1;j<=n+1;j++){
			scanf("%lf",&mp[i][j]);
		}
	}
	int fl=0;
	for(int i=1;i<=n;i++){
	   int u=i;
	    for(int j=i+1;j<=n;j++){
	     	if(check(mp[u][i],mp[j][i])) u=j;
	    }
	    if(u!=i) swap(mp[u],mp[i]);
	    if(mp[i][i]==0){
	        if(i<n||(mp[i][n+1])<eps) {
	        	puts("0");return 0;
			}
			else {puts("-1");return 0;}
			 
		}
	    for(int j=1;j<=n;j++){
	    	if(i==j) continue;
	    	double div=mp[j][i]/mp[i][i];
	    	for(int k=i+1;k<=n+1;k++){
	    		mp[j][k]-=mp[i][k]*div;
			}
		}
	}
	double ans[N];
	for(int i=1;i<=n;i++){
	   ans[i]=mp[i][n+1]/mp[i][i];
	}
	cerr<<fl;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(fabs(ans[i])<=eps){
			printf("x%d=%d\n",i,0);
		}
	    else  printf("x%d=%.2lf\n",i,ans[i]);
	}
	return 0;
}
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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