第九周项目2--对称矩阵压缩存储的实现与应用2

本文介绍了一个使用C语言实现的对称矩阵加法和乘法运算的程序。通过对矩阵进行压缩存储,有效地减少了存储空间的需求,并实现了对称矩阵的加法和乘法运算。
#include <stdio.h>    
#define N 4    
#define M 10    
int value(int a[],int i,int j);    
void madd(int a[],int b[],int c[][N]);    
void mult(int a[],int b[],int c[][N]);    
void disp1(int a[]);    
void disp2(int c[][N]);    
int main()    
{    
    int a[M]= {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};  //a表示压缩存储的对称矩阵    
    int b[M]= {1,1,1,1,1,1,1,1,1,1};    
    int c1[N][N],c2[N][N];    
    madd(a,b,c1);    
    mult(a,b,c2);    
    printf("a矩阵:\n");    
    disp1(a);    
    printf("b矩阵:\n");    
    disp1(b);    
    printf("a+b:\n");    
    disp2(c1);    
    printf("a×b:\n");    
    disp2(c2);    
    printf("\n");    
    return 0;    
}    
int value(int a[],int i,int j)    
{    
    if(i>j)    
    {    
        return a[i*(i+1)/2+j];    
    }    
    else return a[j*(j+1)/2+i];    
}    
    
    
void madd(int a[],int b[],int c[][N])    
{    
    
    int i=0,j=0;    
    while(i<N)    
    {    
        while(j<N)    
        {    
            c[i][j]=value(a,i,j)+value(b,i,j);    
            j++;    
        }    
        j=0;    
        i++;    
    
    }    
}    
void disp2(int c[][N])    
{    
    
    int i=0,j=0;    
    while(i<N)    
    {    
    
        while(j<N)    
        {    
            printf("%4d",c[i][j]);    
            j++;    
        }    
        j=0;    
        i++;    
        printf("\n");    
    
    }    
}    
void disp1(int a[])    
{    
    int i=0,j=0;    
    while(i<N)    
    {    
    
        while(j<N)    
        {    
            printf("%4d",value(a,i,j));    
            j++;    
    
        }    
        j=0;    
        i++;    
        printf("\n");    
    }    
    
}    
void mult(int a[],int b[],int c[][N])    
{    
    int i,j,k,s;    
    for (i=0; i<N; i++)    
        for (j=0; j<N; j++)    
        {    
            s=0;    
            for (k=0; k<N; k++)    
                s=s+value(a,i,k)*value(b,k,j);    
            c[i][j]=s;    
        }    

}    


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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