面向对象

函数(方法)

函数就是代码的封装(程序员的懒惰)

代码要写在方法中,一个函数就表示了一段代码

好处:1、一次编写,到处运行。2、修改一次,全部修改。3、隐藏实现的细节

函数和函数相互嵌套调用,栈溢出(自己调用自己)

API ------application program interface 应用程序接口

API 实际上就是很多的函数
普通函数

也叫普通方法,没有static修饰的方法

普通方法可直接调用静态方法

普通方法可直接调用本类中的普通方法

静态函数

使用static 修饰的方法,称为静态函数或静态方法

静态方法中只能直接调用静态方法,调用本类中静态方法可以省略掉类名(方法名();),调用其它类中静态方法需加上类名(类名.方法名();)

静态方法不能直接调用普通方法,必须new之后才能调用

只要newle 对象,可以调用所有方法

public static void main(String[] args){
  类名  s=new 类名();
  s.方法名();
}

参数

让代码更灵活

函数里面可以添加参数-----形参

里氏替换原则-----任何类型 4类8种

形参:1、规定了你替换的数据,一定要是什么类型的数据。2、规定了数据的取值范围。3、规定了数据的替换方式

public static void main(String[] args){
  main2(100);
}
public static void ,ain2(int max){
  for(int i=0;i<max;i++){
    System.out.println("hello");
  }
}

函数的二次分类

4种使用方法:1、有参数有返回值 2、有参数无返回值 3、无参数无返回值 4、无参数有返回值

eg:比较两个数的大小

public static void main(String[] args) {
	max(3, 4);
}
public static int max(int i,int j) {
	if(i>j) {
		return i;
	}
	else {
		return j;
	}
}

void也是一种返回值类型,空返回值

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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