Java二维数组

一、二维数组的定义
  
type arrayName[ ][ ];
type[ ][ ] arrayName;

二、二维数组的初始化
1.静态初始化

int intArray[ ][ ]={{1,2},{2,3},{3,4,5}};

2.动态初始化
1) 直接为每一维分配空间,格式如下:

int a[ ][ ] = new int[2][3];

2) 从最高维开始,分别为每一维分配空间:
int a[ ][ ] = new int[2][ ];
a[0] = new int[3];
a[1] = new int[5];

“声明”和“分配空间”是不同的,声明的时候可以不分配空间,new的时候需要分配空间。所以 int a[ ][ ] = new int[2][ ];是可以编译通过的,因为对于“数组的数组”而言,这里只是有了一个声明。
对二维复合数据类型的数组,必须首先为最高维分配引用空间,然后再顺次为低维分配空间。而且,必须为每个数组元素单独分配空间。例如:

String s[ ][ ] = new String[2][ ];
s[0]= new String[2];//为最高维分配引用空间
s[1]= new String[2]; //为最高维分配引用空间
s[0][0]= new String("Good");// 为每个数组元素单独分配空间
s[0][1]= new String("Luck");// 为每个数组元素单独分配空间
s[1][0]= new String("to");// 为每个数组元素单独分配空间
s[1][1]= new String("You");// 为每个数组元素单独分配空间

三、二维数组元素的引用

对二维数组中的每个元素,引用方式为:
arrayName[index1][index2]
例如:
num[1][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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值