25、浮点数数学:从复数运算到编译时求值与泛型编程

浮点数数学:从复数运算到编译时求值与泛型编程

1. 特殊数学函数基准测试资源消耗

在一些特殊数学函数的基准测试中,不同函数的运行时间和代码大小存在差异。以下是相关数据:
| 函数 | 运行时间 [µs] | 代码大小 [byte] |
| ---- | ---- | ---- |
| (J_ν (x)) | 800 | 400 |
| (pFq\left(\left{a_p\right} ; \left{b_q\right} ; x\right)) | 1,600 | 2,600 |
| (P_ν^μ (x)) | 2,000 | 600 |

这个表格展示了不同特殊数学函数在运行时所需的时间和占用的代码空间,有助于我们在实际应用中根据资源情况选择合适的函数。

2. 复数数学运算

C++ 标准库通过模板数据类型 std::complex 支持复数数学运算。 std::complex 数据类型在 <complex> 头文件中定义,并且仅适用于内置类型 float double long double

std::complex 类的公共接口支持基本算术运算符、基本超越函数、范数、极坐标等。以下是一个简单的示例,展示了如何进行复数的除法和正弦运算:

std::complex<float
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模。该模旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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