25、计算机中的数字与字符编码知识详解

计算机中的数字与字符编码知识详解

1. 数学数字分类

在数学领域,数字依据特定层次进行分类。实数(非复数)可分为有理数和无理数。有理数能够表示为 m/n 的比例形式,其中 m 和 n 为整数。有理数的十进制表示要么是有限的,要么是循环的。而整数(包括正整数、负整数和零)属于有理数的一部分。

以下是一些数学数字的示例:
| 数字形式 | 类型 | 十进制形式 |
| ---- | ---- | ---- |
| 0 | 零整数 | 0.0 |
| 65535 | 正整数 | 65535.0 |
| -92 | 负整数 | -92.0 |
| 22/250 | 分数 | 0.088 |
| 22/7 | 分数 | 3.142857142857142857… |
| √2 | 无理数 | 1.414213562373095048… |
| π | 无理数 | 3.141592653589793238… |

可以看到,分数的十进制形式要么是有限位,要么有循环模式,而无理数的十进制形式没有循环模式。所有实数都能以十进制形式表示,但只有有理数的十进制形式的所有数位是可知的。

2. 十进制近似

大多数实数的十进制形式具有无限多位数字,因此通常需要用有限位的十进制数来近似表示。这一般通过四舍五入来实现。

例如,将 π 四舍五入到不同的有效数字位数:
| 有效数字位数 (d) | π 的近似值 |
| ---- | ---- |
| 31 | 3.141592653589793238462643383280 |

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值