AM2060 2024SPSS

Java Python AM2060 Assignment 2024

1    Introduction

You are to implement Gaussian elimination to solve systems of linear equations in C#.

2    Specific requirements

1.  Create a class called GaussEliminate which implements the algorithm. Your code must include the following methods:

(a) void SetAb(double [,] A, double [] b); //allows the user to specify the problem to be solved.

(b) double  []  Solve();  //solves  the  problem,  outputs  the  formatted  answer  to screen and returns the answer to an array.

(c) void DisplayAugMatrix(); //outputs the Augmented matrix to the screen in an easy to read and well formatted way.

(d) Implement partial pivoting and scaled partial pivoting (see the notes on can- vas).   Can  you think of a way to  allow the user to choose the method of solution i.e. no pivoting, partial pivoting or scaled partial pivoting?

(e) Your code should be able to deal with a zero in t AM2060 Assignment 2024SPSS he pivot position.

(f) Your code should work for systems of equations of dimension 2 or higher.

2.  Try to deal with all potential errors e.g.  making sure matrices and vectors are correctly sized.

3.  Keep your code tidy and readable.  Put in a reasonable amount of comments but no essays. Comments should help the reader understand your code.

4. I will test your code by running code like the following against it:

GaussEliminate g = new GaussEliminate();

double [,] A1= new double[4,4]{{10,1,1,1},{1,1,2,3},{-1,1,2,1},{3,2,-1,0}};

double [] b1 = new double[4] {1,2,-10,1};

g.SetAb(A1,b1);

g.Solve();

double [,] A2= new double[3,3]{{5,1,2},{-3,9,4},{1,2,-7}};

double [] b2 = new double[3] {10,-14,-33};

g.SetAb(A2,b2);

g.Solve();

5. You are only required to submit the file containing the code for the GaussEliminate class, i.e. a code file ending in .cs         

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
评论
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