4、ARM 64 位汇编:数据加载与算术运算详解

ARM 64 位汇编:数据加载与算术运算详解

1. 移位和循环移位基础

在汇编编程中,移位和循环移位操作是常见的位操作。主要有以下四种情况:
- 逻辑左移(Logical shift left)
- 逻辑右移(Logical shift right)
- 算术右移(Arithmetic shift right)
- 循环右移(Rotate right)

逻辑左移是将位向左移动指定的位数,右边补零,最后移出的位进入进位标志。逻辑右移则是将位向右移动,左边补零,最后移出的位进入进位标志。算术右移用于处理有符号整数,当数字为负时,左边补 1;为正时,左边补 0,以保留符号位。循环右移与普通移位不同,移出的位会从另一端重新出现。

2. 寄存器加载

在汇编中,将值加载到寄存器有多种方式。ARM 工程师为了减少指令数量,采用了指令别名(Instruction Aliases)的技术。例如,在之前的 Hello World 示例程序中使用的 MOV 指令并非真正的 ARM 汇编指令,而是一个别名。汇编器会根据用户的需求找到真正的 ARM 指令来完成任务。

ADD X0, XZR, X1

这条指令将寄存器 X1 的内容加到零寄存器,并将结果放入 X0,本质上是将 X1 移动到 X0,因此不需要 MOV X0, X1 这样的指令。实际上, MOV X0, X1 会被转换为 ORR X0, XZR, X1

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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,并在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、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,并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。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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