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,重点研究了正向与逆向运动学求解、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。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与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与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与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 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与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值