22、深入理解Objective - C线程与运行循环

深入理解Objective - C线程与运行循环

1. 线程概述

在多核、多处理器计算机系统普及的当下,高效的多线程编程对程序开发至关重要。Java是最早直接支持线程和线程同步的编程语言之一,而Objective - C在这方面也有出色表现,并且广泛使用运行循环将线程转变为事件处理器。

2. 线程API对比

线程管理和控制主要围绕Objective - C的 NSThread 类,它与Java的 java.lang.Thread 类很相似。以下是它们等效方法的对比:
| java.lang.Thread | NSThread | 描述 |
| — | — | — |
| currentThread() | +currentThread | 当前正在执行线程的线程对象 |
| start() | -start | 启动一个线程 |
| run() | -main | 要执行的代码 |
| isAlive() | -isExecuting, -isFinished | 判断线程是否已启动或结束 |
| sleep(long) | +sleepUntilDate:, +sleepForTimeInterval: | 使线程暂停一段时间 |
| getPriority() | +threadPriority | 线程的优先级 |
| setPriority(int) | +setThreadPriority | 更改线程的优先级 |
| getName() | -name | 线程的名称 |
| setName(St

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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