100以内质数

for(int i = 1; i < 100; i++)
{
int j = 2;
for( ; j < i; j++)
{
if(i%j == 0)
{
break;
}
}
if( i == 1 || i == j)
{
System.out.println(i);
}
}

1. ArrayList<Integer> al = new ArrayList<Integer>();
2. al.add(2);
3.System.out.println(2);
4. for (int i = 2; i <= 50000; i++) {
5. boolean ok = true;
6. for (int t : al) { //用已有质数集作判断,减少比较次数
7. if (i % t == 0) {
8. ok = false;
9. break;
10. }
11. if (t > i / 2) {
12. break;
13. }
14. }
15. if (ok) {
16. System.out.println(i);
17. al.add(i);
18. }
19. }


long start3 = System.currentTimeMillis();
3. int[] temp = { 2, 3, 5, 7 };
4. label2: for (int i = 2; i <= 100000; i++) {
5. for (int j = 0; j < temp.length; j++) {
6. if (i % temp[j] == 0)
7. continue label2;
8. }
9. // System.out.print(i + " ");
10. }
11. long end3 = System.currentTimeMillis();
12. System.out.println("Time is " + (end3 - start3) + " milliseconds");// 15 milliseconds
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学解、正向动力学控制,采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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