【SICP练习】143 练习3.81

随机数生成器流式实现
本文介绍了一种不使用赋值操作的随机数生成器流式实现方法,该生成器能根据输入请求流生成新的随机数或将序列重置到指定值,确保了随机数序列的可重复性。

练习3-81

原文

Exercise 3.81. Exercise 3.6 discussed generalizing the random-number generator to allow one to reset the random-number sequence so as to produce repeatable sequences of “random” numbers. Produce a stream formulation of this same generator that operates on an input stream of requests to generate a new random number or to reset the sequence to a specified value and that produces the desired stream of random numbers. Don’t use assignment in your solution.

代码


(define (random-update x) (remainder (+ (* 13 x) 5) 24))
;Value: random-update

(define random-init (random-update (expt 2 32)))
;Value: random-init

(define (random-number-generator command-stream) (define random-number (cons-stream random-init (stream-map (lambda (number command) (cond ((null? command) the-empty-stream) ((eq? command 'generator) (random-update number)) ((and (pair? command) (eq? (car command) 'reset)) (cdr command)) (else (error "bad command -- " command)))) random-number command-stream))) random-number)
 ;Value: random-number-generator



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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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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