选择排序

本文深入解析了一种简单直观的排序算法——选择排序。通过详细解释其工作原理,展示了如何通过多次遍历数组找到最小元素并将其置于正确位置,从而实现对整数数组的有效排序。文章提供了完整的Java代码实现,并通过打印每轮排序后的数组状态,帮助读者理解排序过程。
public static void sort(int []arr, int length){

    int min, temp;
    for(int i=0; i<length-1; i++){
        min = i;
        for(int j=i+1; j<length; j++){
            if(arr[j]<arr[min]){
                min = j;
            }
        }
        if(min != i){

            temp = arr[i];
            arr[i] = arr[min];
            arr[min] = temp;
        }
    }
    for(int i=0; i<length; i++){
        System.out.println(arr[i]);
    }
}
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与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与动态响应性能。; 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与预测控制性能;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训练流程与模型预测控制器(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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