Algorithms 4th_1.1 basic programming model

本书采用Java实现算法,并通过精简的语言框架确保算法思想的清晰传达。内容包括基本的程序结构介绍及一些实用算法示例,如最大公约数求法等。此外,还介绍了一系列自定义静态函数库,用于辅助算法的实现与测试。

             Algorithms中的算法使用java来实现的,但是作者担心java语言的细节会让读者抓不住他想表达的算法思想,故而在1.1中花费了大量的篇幅来讲这本书中用到的语言框架;这本书中用到的只是java中的一个子集(其他高级语言也含有的结构),以及作者自己写的静态函数库;

            然后介绍的是java程序的基本结构,有jva基础的就可以跳过去这一部分了;

             1.1中涉及到的算法有:

最大公约数的求法:

                      

            书中用到的java扩展库如下图片所示:

              Math类的应用:

  

  

           StdRandom


StdStats


StdStats实现:


StdIn


StdOut


StdFileOut


StdDraw



最后介绍了白名单,白名单的作用是用来验证某些算法的实用性,他提供某些大量的数据用以实践;

we provide on the book-site the files largeW.txt (1 million integers) and largeT.txt (10 million integers).

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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