11、中间代码翻译:原理与实践

中间代码翻译:原理与实践

1. 中间表示的重要性

在编译器的语义分析阶段,需要将抽象语法转换为抽象机器代码。虽然可以直接将代码翻译为真实机器代码,但这会影响可移植性和模块化。例如,若要为 N 种不同的源语言编写针对 M 种不同机器的编译器,理论上需要 N · M 个编译器,这是一项庞大的实现任务。

中间表示(IR)是一种抽象机器语言,它能表达目标机器的操作,同时又不过多依赖于特定机器的细节,并且独立于源语言的细节。编译器的前端负责词法分析、语法分析、语义分析以及转换为中间表示;后端则对中间表示进行优化并转换为机器语言。

使用中间表示的可移植编译器,只需 N 个前端和 M 个后端,这样的实现任务更为合理。即使只构建一个前端和一个后端,好的中间表示也能将任务模块化,使前端不被特定机器的细节所困扰,后端也无需处理特定源语言的信息。在本编译器中,选择了简单的表达式树作为中间表示。

1.1 中间表示树的特性

一个好的中间表示应具备以下特性:
- 便于语义分析阶段生成。
- 便于为所有目标机器转换为真实机器语言。
- 每个构造必须有清晰简单的含义,以便于对中间表示进行优化转换的指定和实现。

由于抽象语法的单个部分和真实机器指令都可能很复杂,且抽象语法的复杂部分不一定与机器能执行的复杂指令完全对应,因此中间表示的各个组件应只描述极其简单的操作,如单个取数、存储、加法、移动或跳转。这样,任何抽象语法的复杂部分都能转换为合适的抽象机器指令集,而抽象机器指令组可以组合成真实机器指令。

1.2 树运算符的含义

树语言的表达式(T_exp)表示某种值的计算(可能有副作

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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