c#————关于物体是否在水中下沉

本文介绍了一个简单的C#程序,该程序通过输入物体的重量和体积来计算物体的密度,并据此判断物体放入水中后的状态:下沉、悬浮还是漂浮。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace ConsoleApplication2
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            double zhongliang = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());
            double tiji = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());
            PhysicalObject p = new PhysicalObject(zhongliang,tiji);
            p.MyMethod();
            Console.ReadKey();
        }
    }
    class PhysicalObject
    {
        private double weight;
        private double tiji;
        double midu;
        public PhysicalObject(double w,double ti)
        {
            weight = w;
            tiji = ti;
        }
        public double get_weight()
        {
            return weight;
        }
        public double get_tiji()
        {
            return tiji;
        }
        public void MyMethod()
        {
            midu = weight / tiji;
            if (midu>1)
            {
                Console.WriteLine("物体会下沉");
            }
            else
            {
                if (midu==1)
                {
                    Console.WriteLine("物体会悬浮在水面");
                }
                else
                {
                    Console.WriteLine("物体会静止后漂浮");
                }
            }
        }
    }
}

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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