【SICP练习】118 练习3.45【待完成】

Louis认为当前的银行账户系统过于复杂且易出错,提议重新定义账户,使其更简洁。他的方案中,make-account和serializer不仅用于序列化账户和存款,还导出了serializer供其他过程使用。然而,这一改动在实际应用中可能引发问题,尤其是在处理serialized exchange调用时。

练习3-45

原文

Exercise 3.45. Louis Reasoner thinks our bank-account system is unnecessarily complex and error-prone now that deposits and withdrawals aren’t automatically serialized. He suggests that make-accountand-serializer should have exported the serializer (for use by such procedures as serializedexchange) in addition to (rather than instead of) using it to serialize accounts and deposits as makeaccount did. He proposes to redefine accounts as follows:

 (define (make-account-and-serializer balance) (define (withdraw amount) (if (>= balance amount) (begin (set! balance (- balance amount)) balance) "Insufficient funds")) (define (deposit amount) (set! balance (+ balance amount)) balance) (let ((balance-serializer (make-serializer))) (define (dispatch m) (cond ((eq? m 'withdraw) (balance-serializer withdraw)) ((eq? m 'deposit) (balance-serializer deposit)) ((eq? m 'balance) balance) ((eq? m 'serializer) balance-serializer) (else (error "Unknown request -- MAKE-ACCOUNT" m)))) dispatch))

Then deposits are handled as with the original make-account:

(define (deposit account amount) ((account 'deposit) amount))

Explain what is wrong with Louis’s reasoning. In particular, consider what happens when serializedexchange is called.

代码

临时发现有误,待完成。



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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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