4、函数式编程:纯代码的蓝图

函数式编程:纯代码的蓝图

1. 蹦床函数与记忆化递归

蹦床函数(Trampoline)允许我们模拟递归,同时避免栈溢出。以下是一个示例代码:

const max = 20000;
const addOne = (n) => {
  if (n >= max) {
    return n;
  }
  return () => addOne(n + 1);
}
const TcoExecutor = (f) => {
  while (typeof f == "function") {
    f = f();
  }
  return f;
}
let result = TcoExecutor(addOne(0)); // 20000
console.log('result: ', result);

结合记忆化(Memoization)、递归和蹦床函数,我们可以避免重复计算:

const max = 5;
// memoize a function
const memoize = (fn) => {
  let cache = {}; // Map() // WeakMap()
  return (...args) => {
    let n = args[0];
    if (n in cache) {
      console.log('Fetching from cache', n);
      return cache[n];
    }
    el
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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