杨氏矩阵查找数字

这篇博客探讨了如何利用C语言有效地在杨氏矩阵中查找特定数字的方法,详细阐述了算法步骤,并通过实例代码展示了其实现过程。

杨氏矩阵查找数字

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS

#include <stdio.h>

//杨氏矩阵查找数字

int FindNum(int arr[3][3], int k, int row, int col) {
	int x = 0;
	int y = col - 1;
	while (x <= row - 1 && y >= 0) {
		if (arr[x][y] > k) {
			y--;
		}
		else if (arr[x][y] < k) {
			x++;
		}
		else {
			return 1;
		}
	}
	return 0;
}

int main() {
	int arr[3][3] = { {1,2,3},{4,5,6},{7,8,9} };
	int k = 0;
	scanf("%d", &k);
	int ret = FindNum(arr, k, 3, 3);
	if (ret == 1) {
		printf("找到了\n");
	}
	else {
		printf("找不到\n");
	}
	return 0;
}
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找到了
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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