12、Swift 内置简单类型详解

Swift 内置简单类型详解

1. 字符串操作

在 Swift 里,可以对字符串进行插入、删除等操作。示例代码如下:

var s = "hello"
let ix = s.index(s.startIndex, offsetBy:1)
s.insertContentsOf("ey, h", at: ix) // s is now "hey, hello"

remove(at:) 方法能删除单个字符,并且会返回该字符。若要操作更长的字符段,则需使用 Range

字符序列可直接转换为 Character 对象数组,操作如下:

let arr = Array("hello")

操作完 Character 数组后,又能将其转换回字符串。

2. Range 对象

2.1 Range 基本概念

Range 对象类型(结构体)代表一对端点。有两个运算符可用于创建 Range 字面量:
- ... (闭区间运算符): a...b 表示从 a b 的所有值,包含 b

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与预测。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与预测,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与优势。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与控制、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与预测控制设计,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,促进理论与实际结合。; 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与局限性的认识。
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