67、Python C API 扩展与类型定义详解

Python C API 扩展与类型定义详解

1. PyNumber 函数

1.1 基本二元函数

以下是一些常见的 PyNumber 二元函数及其 Python 等价操作:
| PyNumber 函数 | Python 等价操作 |
| — | — |
| PyNumber_TrueDivide | x / y (非截断除法) |
| PyNumber_Xor | x ^ y |

所有的二元 PyNumber 函数都有对应的原地操作版本,其名称以 PyNumber_InPlace 开头,例如 PyNumber_InPlaceAdd 。原地操作版本会尝试直接修改第一个参数,如果可能的话,并返回结果的新引用,这个结果可能是修改后的第一个参数,也可能是一个新对象。由于 Python 的内置数字是不可变的,当第一个参数是内置类型的数字时,原地操作版本的行为与普通版本相同。

1.2 特殊函数

  • PyNumber_Divmod :返回一个包含两个元素的元组(商和余数),没有对应的原地操作版本。
  • PyNumber_Power
PyObject* PyNumber_Power(PyObject* x, PyObject* y, PyObject* z);

z Py_None 时,

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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