3、Erlang编程基础:数据类型、模式匹配与顺序编程

Erlang编程基础:数据类型、模式匹配与顺序编程

1. Erlang的无副作用特性与并行编程

在编程中,可修改的内存区域被称为可变状态。而Erlang作为一种函数式编程语言,具有不可变状态。这一特性在多核CPU编程中具有巨大优势。

当使用传统编程语言(如C或Java)进行多核CPU编程时,需要处理共享内存问题。为避免破坏共享内存,在访问时必须锁定内存,且操作共享内存的程序不能崩溃。但在Erlang中,不存在可变状态、共享内存和锁,这使得程序的并行化变得容易。

此外,在传统编程中,变量可能在程序的多个时间点和位置被多次修改,找出错误修改的位置非常困难。而在Erlang中,变量只能设置一次,之后不能更改。一旦发现变量错误,就能立即推断出变量绑定的位置,即错误发生的位置。如果要表达类似 X = X + 1 的操作,可以创建一个新变量(如 X1 ),并写成 X1 = X + 1

2. 浮点数运算

2.1 基本运算示例

在Erlang中进行浮点数运算时,有以下规则:

1> 5/3.
1.66667
2> 4/2.
2.00000
3> 5 div 3.
1
4> 5 rem 3.
2
5> 4 div 2.
2
6> Pi = 3.14159.
3.14159
7> R = 5.
5
8> Pi * R * R.
78.5397

需要注意的是,在

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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