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EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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