62、Jython高级类特性深度解析

Jython高级类特性深度解析

在Jython编程中,特殊属性(那些以双下划线开头和结尾的标识符)在创建具有复杂行为的高度定制化对象方面起着至关重要的作用。下面将深入探讨Jython高级类的各种特性。

1. 预定义类属性

类和实例隐式地拥有某些特殊属性,这些属性在类定义执行或实例创建时会自动出现。Jython会包装Java类和实例,使其也具有特殊属性。Jython类有五个特殊属性,而Java类有其中的三个。需要注意的是,虽然所有这些属性都是可读的,但只有部分属性允许赋值。

为了进一步研究这些特殊属性,我们先定义一个简单的Jython类 LineDatum

# file: datum.py 
import java 

class LineDatum(java.util.Hashtable): 
    """Collects points that lie on a line. 
    Instantiate with line slope and intercept: e.g. LineDatum(.5, 3)""" 
    def __init__(self, slope, incpt): 
        self.slope = slope 
        self.incpt = incpt 

    def addPoint(self, x, y): 
        """addPoint(x, y) – > 1 or 0 
        Accepts coordinates for a cartesian point (x,y). If p
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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