day5

作业

1.输入m行n列,计算最大值和最小值
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2.使用switch实现等级判断,90-100A 80-89B 70-79C 0-69D 其他错误
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3.穷举算法:“鸡翁一值钱五,鸡母一值钱三,鸡雏三值钱一。百钱买百鸡,问鸡翁、鸡母、鸡雏各几何?”
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4. 打印图形在这里插入图片描述
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5.打印图形
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9.输入一个n个元素的一维数组,计算最大的和,最大差(不允许使用排序)
最大和:第一大值+第二大值
最大差:第一大值-最小值
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10 设float a=2, b=4, c=3; C语言表达式(1/2)+(a+b)*c的计算结果是:
思路: 1/2=0,固(1/2)+(a+b)c=0+63=18,占位符%f输出为18.000000
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思路: x=‘f’,‘a’+(x-‘a’+1)等价于(x-‘a’+1)+‘a’=x+1,x=‘f’,则x+1=‘g’;
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12. 执行语句“ k=7>>1; ”后,变量 k 的当前值是:
思路: 7的原/反/补----00000111 右移1位后为:00000011=3,固k=3;
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13. 下列程序段运行后, x 的值是:
int a=1;b=2;x=0;
if(!( --a))x-- ;
if(!b)x=7;
else ++x;
思路: --a=0,!(–a)=1,固x=x-1=-1,b=2,!b=0,固执行else,x=x+1=0;
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思维导图

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基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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