多进制运算与复数矩阵计算解析

1、计算十六进制数a25aaff6、十二进制数6789aba、八进制数35671、三进制数1100221相加再减去十进制数1250,结果用五进制表示;同时计算七进制数666551与十一进制数aa199800a相乘,再加上79乘以十六进制数fffaaa125除以(四进制数33331加6)的结果,最终结果用十三进制表示。

  • 第一个运算结果用五进制表示为 342131042134
  • 第二个运算结果用十三进制表示为 BA867963C1496

2、已知复数X = 2 + 2i,Y = -7 - 3√3i,计算Y³、X²/Y⁹⁰、√Y、√(Y³)和log(X)。

Y³ = 216  
X²/Y⁹⁰ = 5.0180953422426×10⁻⁸⁵ - 7.404188256695968×10⁻⁷⁰i  
√Y = 1.22474487139159 - 2.12132034355964i  
√(Y³) = 14.69693845669907  
log(X) = 1.03972077083992 + 0.78539816339745i

3、计算以下复数运算的值:(i ^ 8 - i ^(-8)) /(7 - 4 * i) + 1,i^(sin(1 + i)),(2 + log(i))^(1/i),(1 + i)^i,i^(log(1 + i)),(1 + sqrt(3) * i)^(1 - i)。

以下为调整为 Markdown 格式的内容:


以下是复数运算的部分结果:

  • $\frac{i^8 - i^{-8}}{7 - 4i} + 1$ 的值为 1
  • $i^{\sin(1 + i)}$ 的值为 -0.16665202215166 + 0.32904139450307i
  • $(2 +
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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