素数打表

//高效率的打表看不懂..来个简单的模板
void init_prime()
{
	int i, j;
	for(i = 2;i <= sqrt(1000002.0); ++i)
	{
		if(!prime[i])
			for(j = i * i; j < 1000002; j += i)
				prime[j] = 1;
	}
	j = 0;
	for(i = 2;i <= 1000002; ++i)
		if(!prime[i]) 
			prime[j++] = i;
}


//素数打表
#include<stdio.h>
#include<math.h>

int p[100000];
int pn[100000];
void init_num()
{
	int i,j,n;
	for(i=0;i<100000;i++)
		p[i]=1;
	n = (int)sqrt(1000000.00);
	for(i=2;i<=n;i++)
	{
		for(j=i*i;j<=n;j+=i)
		{
			p[j]=0;
		}
	}
	j=1;
    for(i=1; i<=n; i++)  //把素数存储入pn[N],下表从1开始
    {
        if(p[i])
        {
            pn[j++]=i;
        }
    }
}
int main()
{
	int i;
	init_num();
	
	//打印前100个素数
	for(i=1;i<=100;i++)
		printf("%d ",pn[i]);
	return 0;
}


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求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-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求解,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)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、数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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