boost::safe_numerics::safe_unsigned_range测试程序演示

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本文演示了如何在C++编程中利用boost::safe_numerics::safe_unsigned_range进行安全的无符号整型数值运算,防止溢出错误。通过定义数值并进行加减乘除、大小比较,以及利用辅助函数和异常处理来确保计算的正确性。

boost::safe_numerics::safe_unsigned_range测试程序演示

在C++编程中,为了避免类型溢出错误,在数字计算操作中经常使用safe_unsigned_range。本篇文章将展示一些简单的测试程序,用于验证safe_unsigned_range的正确性。

首先,我们需要定义两个无符号整型数值,分别为a和b。

#include <boost/safe_numerics/safe_integer.hpp>
#include <boost/safe_numerics/exception.hpp>

namespace safe = boost::safe_numerics;

using safe_uint = safe::safe<unsigned int>;

safe_uint a = 100;
safe_uint b = 200;

接下来,我们可以对这两个数进行一些加、减、乘、除的运算操作。

safe_uint c = a + b;
safe_uint d = a * b;
safe_uint e = b / a;

除此之外,我们也可以比较两个数的大小关系:

if(a > b) {
    std::cout << "a is greater than b" << std::endl;
}
if(a < b) {
    std::cout << "a is less than b" << std::endl;
}
if(a == b) {
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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