4、布尔算术:计算机运算的基石

布尔算术:计算机运算的基石

1. 算术运算概述

通用计算机系统需要对有符号整数执行多种算术运算,主要包括:
- 加法
- 符号转换
- 减法
- 比较
- 乘法
- 除法

其中,加法是最为基础且重要的运算。在数学和计算机科学中,数字计算机执行的所有功能,不仅仅是算术运算,都可以归结为二进制数的加法。因此,深入理解二进制加法是理解计算机硬件许多基本操作的关键。

2. 二进制数

在计算机内部,所有信息都以二进制代码表示。例如,当我们在键盘上输入 1、9 并按下回车键来回答“给出一个质数的例子”时,计算机内存中存储的是二进制代码 10011。当我们要求计算机在屏幕上显示这个值时,计算机的操作系统会先计算 10011 所代表的十进制值(即 19),将这个整数值转换为字符 1 和 9,查找当前字体并获取用于在屏幕上渲染这些字符的两个位图图像,最后让屏幕驱动程序打开和关闭相关像素,从而在屏幕上显示出 19。

计算机使用固定字长来表示整数。常见的字长有 8 位、16 位、32 位或 64 位寄存器。固定字长意味着这些寄存器所能表示的值的数量是有限的。例如,使用 8 位寄存器表示非负整数时,可以从 00000000 表示 0,00000001 表示 1,一直到 11111111 表示 255。一般来说,使用 n 位可以表示从 0 到 (2^n - 1) 的所有非负整数。

对于负数的二进制表示,后续会介绍一种非常优雅的方法——补码表示法。而对于超出固定寄存器大小允许的最大和最小值的数字,高级语言提供了处理大数字或小数字的抽象方法,通常是通过连接多个 n 位寄存器来实现。但由于

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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