Lysee 的语法定义

Lysee 1.1.0.5511版本正式发布,该版本引入了语法定义功能,允许用户自定义语法,如repeat...until循环和for_each等,并展示了这些语法的具体实现。
很高兴今天能发布这个声明:

经过不懈努力,Lysee于今晨8:30释出1.1.0.5511版本,新版本初步实现了语法定义,帮助Lysee又向前“[b]挪了[/b]”一步!

首先向Scheme/Lisp、Haskell、Perl、Python还有其它语言表示一下尊敬:

[code]
syntax void thanks(%(you) AND %(he))
{
= "thanks!", you, "and", he;
}

thanks "scheme/lisp" AND "haskell, python, perl and others";
[/code]

“[b]syntax[/b]”是为Lysee新定义的关键字,用于向语法分析器提示有必要在后续的代码中检测并使用新定义的语法。

用“[b]syntax[/b]”定义的语法只是一个再普通不过的函数,下面是前面定义的“thanks”语法的伪代码:

[code]
public variant main(variant ARGS)
{
PUSH_FUNC main::thanks //==> 将函数thanks压栈
PUSH_STR scheme/lisp
PUSH_STR "haskell, python, perl and others"
CALL [3]
POP
RETURN
}

syntax void thanks(%(you) AND %(he)) //==> public void thanks(variant you he)
{
PUSH_STR thanks!
PUSH_VARB you
PUSH_STR and
PUSH_VARB he
PRINT [4]
}
[/code]

原理:

编译器将函数定义中[b]%(ID)[/b]和[b]%{ID}[/b]格式中的标识符登记为[b]variant[/b]类型的参数,其它符号作为占位符被抛掉。

[b]%(ID)[/b] - 表示直接计算[b]%(ID)[/b]所在位置的表达式,仅将结果传递给新函数。
[b]%{ID}[/b] - 表示在编译时将[b]%{ID}[/b]对应位置上的表达式转换为闭包。

下面定义一个略微复杂的语法,实现[b]Pascal[/b]中的[b]repeat ... until[/b]循环:

[code]
// 定义 repeat .. until 语法

syntax void repeat(%(STATEMENT) until %{FALSE})
{
do { STATEMENT() } while (not FALSE());
}

// 使用

int guess, magic = 5;
repeat {
guess = sys::random(10);
= guess, eol;
} until (guess == magic);

// 输出

7
0
3
4
2
5

[/code]

看到这儿,研究FP的朋友们应该可以会心的笑了,看看下面的伪代码就更清楚了

[code]
public variant main(variant ARGS)
{
VARB guess: int
VARB magic: int
PUSH_INT 5
SAVE_TO magic
POP
PUSH_FUNC main::repeat //==> repeat ... until
PUSH_SUBF main::main.1 //==> STATEMENT
PUSH_SUBF main::main.2 //==> FALSE
CALL [3]
POP
RETURN
}

public variant main.1() //==> STATEMENT
{
PUSH_FUNC sys::random
PUSH_INT 10
CALL [2]
SAVE_TO guess
POP
PUSH_VARB guess
PUSH EOL
PRINT [2]
RETURN
}

public variant main.2() //==> FALSE
{
PUSH_VARB guess
PUSH_VARB magic
CALC ==
RETURN [1]
}

syntax void repeat(%(STATEMENT) until %{FALSE})
{
0000:PUSH_VARB STATEMENT //==> main.1
CALL [1]
POP
PUSH_VARB FALSE //==> main.2
CALL [1]
CALC NOT
JMPT 0000: POP
}
[/code]

再举一个常见的[b]for_each[/b]语法定义,真是很简单:

[code]
syntax void for_each(%(LIST): %(PROC)) // 要求LIST必须支持each操作
{
LIST.each(PROC);
}

// 调用

for_each strlist("hello\nworld\n!"): {|string item| = item, eol};

// 输出

hello
world
!
[/code]

语法定义扎根在函数闭包上,怎么优化函数闭包的生成、使用和释放,如何节省系统资源仍然还是个大问题。

总结一下:语法定义是个好东西,但使用的代价可能不菲,特别是过分滥用时会破坏我们已有的代码。
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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