36、编程应用:随机数生成、枚举与数组的实践探索

编程应用:随机数生成、枚举与数组的实践探索

1. 随机数生成与枚举基础

随机数在编程中有着广泛的应用,比如模拟游戏中的随机事件、生成随机测试数据等。在编程里,我们可以借助 Random 类来生成随机数。下面是生成随机数的几种常见方式:
- 创建 Random 对象 :要使用 Random 类生成随机数,首先得创建该类的一个对象。示例代码如下:

Dim randomObject As New Random()
  • 生成不同类型的随机数
    • 生成整数随机数 :调用 Next 方法,若不传入参数,会生成一个介于 0 到 Int32.MaxValue (即 2,147,483,647)之间的正整数;若传入一个参数,会生成 0 到该参数值(不包含该参数值)之间的正整数;若传入两个参数,则会生成第一个参数值到第二个参数值(不包含第二个参数值)之间的正整数。示例代码如下:
Dim number1 As Integer = randomObject.Next()
Dim number2 As Integer = randomObject.Next(10) '生成 0 到 9 之间的随机数
Dim nu
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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