26、正则表达式入门与实践

正则表达式入门与实践

1. 向量格式与范数

在默认格式下:
- v1 为 ( 1 , 32 , 5 )
- v2 为 ( 845.4 , 54.3 , -7.8 )

在科学计数法(VE)格式下:
- v1 为 ( 1.000000E+000, 3.200000E+001, 5.000000E+000 )
- v2 为 ( 8.454000E+002, 5.430000E+001, -7.800000E+000 )

它们的范数分别为:
- v1 的范数为 || 1050 ||
- v2 的范数为 || 717710.49 ||

这表明自定义的说明符被正确识别。

2. 正则表达式概述

正则表达式是一项在众多程序中极为有用,但开发者却较少使用的技术。可以将其视为一种具有特定用途的小型编程语言,主要用于在大字符串表达式中定位子字符串。它并非新技术,起源于 UNIX 环境,常用于 Perl 语言。微软将其移植到 Windows 系统,目前主要用于脚本语言。在 .NET 中, System.Text.RegularExpressions 命名空间下的多个类支持正则表达式。.NET 正则表达式引擎与 Perl 5 正则表达式基本兼容,同时具备一些额外特性。

3. 正则表达式语言特性

正则表达式语言专为字符串处理而设计,具有以下两个主要特性:
- 转义码 :用于识别特定类型的字符。例如,在 DOS 表达式中, * 字符可代表

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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