5、Objective-C编程:实例变量、数据类型与表达式详解

Objective-C编程:实例变量、数据类型与表达式详解

1. 实例变量访问与数据封装

在编程中,当创建一个新对象时,每个对象都会拥有自己独立的实例变量集。例如,当调用方法将分数对象的分子设置为3时,该对象的分子实例变量就会被赋值为3。

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    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([创建对象]):::startend --> B(调用设置方法):::process
    B --> C(设置实例变量值):::process

实例方法可以直接访问其所属对象的实例变量,但类方法不能,因为类方法只处理类本身,不涉及类的实例。如果想从其他地方(如主程序)访问实例变量,不能直接进行,因为实例变量是隐藏的,这就是数据封装的概念。数据封装允许类的开发者扩展和修改类定义,而不必担心程序员会随意修改类的内部细节,为程序员和类开发者之间提供了一层隔离。

为了以一种规范的方式访问实例变量,可以编写特殊的方法来设置和获取它们的值。以分数类为例,编写了 setNumerator: setDenominator: 方法来设置分子和分母的值,同

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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