9、Swift 编程中的可选类型与函数式编程

Swift 编程中的可选类型与函数式编程

1. 可选类型基础

在 Swift 编程里,可选类型是一个关键概念,它为表示没有值的变量提供了有效途径。下面我们先来看一个文件系统相关的示例:

private func loadContents() -> [FileSystemItem] {
    // Do some loading
    return []
}

这里定义了一个超类 FileSystemItem File Directory 都继承自它。目录的内容是一个 FileSystemItem 类型的列表。我们将内容定义为一个计算变量,并将实际值存储在 realContents 属性中。计算属性会检查 realContents 是否已经加载了值,如果没有,就加载内容并将其存入 realContents 属性。基于这个逻辑,我们能确定在返回语句执行时, realContents 中肯定有值,所以使用强制解包是安全的。

2. 可选类型的解包方法
2.1 空合并运算符

除了可选绑定和强制解包,Swift 还提供了空合并运算符( ?? )来解包可选类型。这个运算符能为变量或操作结果提供默认值,避免其为 nil 。示例如下:

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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