10、汇编语言中的符号常量与64位编程

汇编语言中的符号常量与64位编程

1. 符号常量基础

1.1 当前位置计数器

在汇编语言里, $ 是一个极为重要的符号,被称作当前位置计数器。例如:

selfPtr DWORD $

此声明定义了一个名为 selfPtr 的变量,并且用该变量的偏移值对其进行初始化。

1.2 键盘定义

程序常常会定义一些符号,用于标识常用的数字键盘代码。比如,27 是 Esc 键的 ASCII 码,我们可以这样定义:

Esc_key = 27

在后续的程序中,使用符号会让语句更具自描述性。例如:

mov  al,Esc_key ; 良好的风格

而不是:

mov  al,27 ; 较差的风格

1.3 使用 DUP 运算符

DUP 运算符可用于为数组和字符串创建存储空间。为了简化程序维护,DUP 所使用的计数器最好是一个符号常量。示例如下:

COUNT = 10
array dword COUNT DUP(0)

1.4 重新定义 <

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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