3、C++ 基础运算符与语句全面解析

C++ 基础运算符与语句全面解析

1. 特殊运算符

在 C++ 里,有两类特殊运算符:自增( ++ )和自减( -- )运算符。它们的作用是对操作数进行加 1 或者减 1 的操作。运算符可以放在操作数之前(前缀形式),也能放在操作数之后(后缀形式)。

int a = 1, b = 1;
++a; // 2, 前缀自增
b++; // 2, 后缀自增

前缀和后缀自增/自减存在差异。前缀形式是先进行运算,然后返回新的值;而后缀形式则是先返回原始值,再进行运算。

int a = 1, b = 1, c, d;
c = --a; // c = 0, 前缀自减
d = b--; // d = 1, 后缀自减
2. 关系运算符

C++ 中有六种关系运算符:等于( == )、不等于( != )、小于( < )、小于等于( <= )、大于( > )以及大于等于( >= )。需要注意的是,等于运算符由两个等号构成,一个等号代表赋值运算符。这些运算符返回的是逻辑值,即真( true )或者假( false )。操作数必须是整数类型或者浮点类型。


                
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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