4、C语言数据类型、常量与算术表达式全解析

C语言数据类型、常量与算术表达式全解析

1. 数据类型与常量基础

在C语言中,不同的数据类型和常量有着各自独特的表示和使用方式。
- 浮点数显示格式
- 若要以科学计数法显示数值,在 printf 格式字符串中应指定 %e
- %g 格式字符可让 printf 决定以普通浮点表示法还是科学计数法显示浮点值。其依据指数的值来判断,若指数小于 -4 或大于 5,则使用 %e (科学计数法)格式;否则,使用 %f 格式。一般建议使用 %g 来显示浮点数,它的输出更美观。
- 十六进制浮点常量 :由前缀 0x 0X 开头,后接一个或多个十进制或十六进制数字,再跟 p P ,最后是可选带符号的二进制指数。例如, 0x0.3p10 表示的值为$3/16 × 2^{10} = 192$。

2. 扩展精度类型 double

double 类型与 float 类型非常相似,但当 float 变量的范围不足时使用。声明为 double 类型的变量存储的有效数字大约是 float <

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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:具备一定机器人学、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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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