JavaDay03-陈明泽

本文深入讲解了for循环的使用场景及语法,包括continue与break的差别。同时,详细介绍了数组的概念,定义语法,如何获取数组长度及元素。通过实例演示,帮助读者掌握循环与数组的基本操作。

今日内容总结:

1.for循环结构概述

for特点:

     适用于做循环次数明确的操作

     比如:输出1万次“好好学习,天天向上”

               求100以内偶数和

               语法:

                     for(int i=0;i<循环次数;i++){

                           循环体;

                      }

       执行流程:int i=0;只会执行一次,当for第一次执行的时候会操作int i=0;

                 i<循环次数; 执行多次

                 i++:执行多次

continue和break的作用:

      continue作用:结束本次循环使循环进入下一次

      break作用:结束循环,使循环不再继续

 

2.数组概述

数组的概念:

用来保存一组具有相同数据类型的数据的一种存储结构。

注意:数组也是一种数据类型,数组类型,属于引用数据类型

数组的定义语法:

1.数据类型[] 数组名=new 数据类型[数组中存储数据个数];-----推荐使用该语法

   例:int[] nums = new int[6];

2.数据类型 数组名[]=new 数据类型[数组中存储数据个数];

   例:int nums[] = new int[6];

获取数组的长度:

数组名.length

获取数组元素:

1.数据类型[] 数组名={值1,值2,…值n};

   例:  int[] nums = {1,2,3,4,5,6};

2.数据类型[] 数组名=new  数据类型[]{值1,值2,…值n};

    例:  int[] nums = new int[]{1,2,3,4,5,6};

注意:不能在定义长度的同时赋值

    错误示例:int[] nums = new int[6]{1,2,3,4,5,6};  这样写直接报错!

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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