PHP 递归函数

递归函数是我们常用到的一类函数,最基本的特点是函数自身调用自身,但必须在调用自身前有条件判断,否则无限无限调用下去。

 

利用引用做参数

<?php
function test($a=0,&$result=array()){
	$a++;
	if ($a<10) {
	    $result[]=$a;
	    test($a,$result);
	}
	echo $a;
	return $result;
}
print_r(test());
?>

效果图:

 

利用全局变量

<?php
function test($a=0,$result=array()){
    global $result;
    $a++;
    if ($a<10) {
        $result[]=$a;
        test($a,$result);
    }
    return $result;
}
print_r(test());
?>

效果图:

 

利用静态变量

<?php
function test(){
	static $count=0;
	echo $count;
	$count++;
}
test();
test();
test();
test();
test();
?>

效果图:

 

 

 

 

 

 

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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