关于循环语句

今天课上,我们讲了关于c语言编程的循环语句的使用,有if,while的嵌套语句,当嵌套过多的时候我的理解就开始有些乱,总归这也是基础不牢固的表现吧,今天上课看了一道蛮有意思的题目日本某地发生了一件谋杀案,警察通过排查确定杀人凶手必为4个嫌疑犯的一个。以下为4个嫌疑犯的供词。
A说:不是我。
B说:是C。
C说:是D。
D说:C在胡说
已知3个人说了真话,1个人说的是假话。现在请根据这些信息,写一个程序来确定到底谁是凶手,以前的我们总是习惯性的用数学的思维角度去解答,现在发现用编程也是一样的方便,将他们用一个for循环语句来写,假设说真话输出为1,说假话输出0,直到四个人的值加起来为3.
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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