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函数名 描述 示例 结果
pi 圆周率 math.pi 3.1415926535898
abs 取绝对值 math.abs(-2012) 2012
ceil 向上取整 math.ceil(9.1) 10
floor 向下取整 math.floor(9.9) 9
max 取参数最大值 math.max(2,4,6,8) 8
min 取参数最小值 math.min(2,4,6,8) 2
pow 计算x的y次幂 math.pow(2,16) 65536
sqrt 开平方 math.sqrt(65536) 256
mod 取模 math.mod(65535,2) 1
modf 取整数和小数部分 math.modf(20.12) 20   0.12
randomseed 设随机数种子 math.randomseed(os.time())  
random 取随机数 math.random(5,90) 5~90
rad 角度转弧度 math.rad(180) 3.1415926535898
deg 弧度转角度 math.deg(math.pi) 180
exp e的x次方 math.exp(4) 54.598150033144
log 计算x的自然对数 math.log(54.598150033144) 4
log10 计算10为底,x的对数 math.log10(1000) 3
frexp 将参数拆成x * (2 ^ y)的形式 math.frexp(160) 0.625    8
ldexp 计算x * (2 ^ y) math.ldexp(0.625,8) 160
sin 正弦 math.sin(math.rad(30)) 0.5
cos 余弦 math.cos(math.rad(60)) 0.5
tan 正切 math.tan(math.rad(45)) 1
asin 反正弦 math.deg(math.asin(0.5)) 30
acos 反余弦 math.deg(math.acos(0.5)) 60
atan 反正切 math.deg(math.atan(1)) 45
函数名 描述 示例 结果
pi 圆周率 math.pi 3.1415926535898
abs 取绝对值 math.abs(-2012) 2012
ceil 向上取整 math.ceil(9.1) 10
floor 向下取整 math.floor(9.9) 9
max 取参数最大值 math.max(2,4,6,8) 8
min 取参数最小值 math.min(2,4,6,8) 2
pow 计算x的y次幂 math.pow(2,16) 65536
sqrt 开平方 math.sqrt(65536) 256
mod 取模 math.mod(65535,2) 1
modf 取整数和小数部分 math.modf(20.12) 20   0.12
randomseed 设随机数种子 math.randomseed(os.time())  
random 取随机数 math.random(5,90) 5~90
rad 角度转弧度 math.rad(180) 3.1415926535898
deg 弧度转角度 math.deg(math.pi) 180
exp e的x次方 math.exp(4) 54.598150033144
log 计算x的自然对数 math.log(54.598150033144) 4
log10 计算10为底,x的对数 math.log10(1000) 3
frexp 将参数拆成x * (2 ^ y)的形式 math.frexp(160) 0.625    8
ldexp 计算x * (2 ^ y) math.ldexp(0.625,8) 160
sin 正弦 math.sin(math.rad(30)) 0.5
cos 余弦 math.cos(math.rad(60)) 0.5
tan 正切 math.tan(math.rad(45)) 1
asin 反正弦 math.deg(math.asin(0.5)) 30
acos 反余弦 math.deg(math.acos(0.5)) 60
atan 反正切 math.deg(math.atan(1)) 45
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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