数论:zoj 2481 Unique Ascending Array

【转】http://blog.youkuaiyun.com/zxy_snow/article/details/6152043

 

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main()
{
	int n,x,a[101],count,i,k,flag;
	while( scanf("%d",&n) != EOF && n )
	{
		count = 0;
		for(i=0; i<n; i++)
		{
			flag = 0;
			scanf("%d",&x);
			for(k=0; k<count; k++)
				if( a[k] == x )
				{
					flag = 1;
					break;
				}
			if( !flag ) a[count++] = x;
		}
		sort( a, a+count );
		printf("%d",a[0]);
		for(i=1; i<count; i++)
			printf(" %d",a[i]);
		printf("/n");
	}
return 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。
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