23、ANTLR语法规则深度解析

ANTLR语法规则深度解析

1. 代码示例与符号引用分析

首先来看一段代码示例:

{
    int i;
    int j;
    i = 0;
    {
        int i;
        int x;
        x = 5;
    }
    x = 3;
}

运行 $ grun DynScope prog nested - input 后,输出如下:

symbols=[i, x]
undefined variable: x
symbols=[i, j]

这里出现了未定义变量 x 的错误,因为 x 的作用域仅限于内层代码块。若要访问符号实例,可通过 $ctx.getParent() 从当前上下文开始回溯调用链。

2. 词法规则详解
2.1 词法规则基础

词法语法由词法规则构成,可分为多个模式。词法规则用于定义标记,其语法与解析器规则类似,但不能有参数、返回值和局部变量,且规则名必须以大写字母开头。例如:

/** Optional document comment */
TokenName : «alternative1» | ... | «alternativeN» ;
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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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