JS基础之Math函数的常用方法

本文深入讲解JavaScript中的数学函数,包括绝对值、向上向下取整、四舍五入、随机数生成、最大最小值查找、圆周率、幂运算及平方根等。通过实例演示了这些函数的具体应用。

Math 是数学函数,但又属于对象数据类型 typeof Math => ‘object’ 
console.dir(Math) 查看Math的所有函数方法。 

Math.abs()
Math.ceil() and Math.floor()
Math.round() 四舍五入 
Math.random() 取[0,1)的随机小数 
Math.max() and Max.min() 
Math.PI
Math.pow() and Math.sqrt()

1,Math.abs() 获取绝对值

Math.abs(-12) = 12

2,Math.ceil() and Math.floor() 向上取整和向下取整

console.log(Math.ceil(12.03));//13
console.log(Math.ceil(12.92));//13
console.log(Math.floor(12.3));//12
console.log(Math.floor(12.9));//12

3,Math.round() 四舍五入 
注意:正数时,包含5是向上取整,负数时包含5是向下取整。

Math.round(-16.3) = -16
Math.round(-16.5) = -16
Math.round(-16.51) = -17

4,Math.random() 取[0,1)的随机小数 
案例1:获取[0,10]的随机整数

console.log(parseInt(Math.random()*10));//未包含10
console.log(parseInt(Math.random()*10+1));//包含10

案例2:获取[n,m]之间的随机整数

Math.round(Math.random()*(m-n)+n)

5,Math.max() and Max.min() 获取一组数据中的最大值和最小值

console.log(Math.max(10,1,9,100,200,45,78));
console.log(Math.min(10,1,9,100,200,45,78));

6,Math.PI 获取圆周率π 的值

console.log(Math.PI);

7,Math.pow() and Math.sqrt() 

Math.pow()获取一个值的多少次幂 
Math.sqrt()对数值开方

Math.pow(10,2) = 100;
Math.sqrt(100) = 10;
//例子:自己定义一个对象,实现系统的max的方法
    function Mymax() {
      //添加了一个方法
      this.getMax = function () {
        //假设这个数是最大值
        var max = arguments[0];
        for (var i = 0; i < arguments.length; i++) {
          if (max < arguments[i]) {
            max = arguments[i];
          }
        }
        return max;
      };
    }
    // 实例对象
    var my = new Mymax();
    console.log(my.getMax(9, 5, 6, 32));
    console.log(Math.max(9, 5, 6, 32));

 

 

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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