10、JavaScript 控制流、表达式与运算符深度解析

JavaScript 控制流、表达式与运算符深度解析

1. 从数组中移除质数

在处理数组时,我们可能会遇到需要移除特定元素的情况,比如从一个大数组 bigArrayOfNumbers 中移除所有的质数。我们可以使用 splice 方法来实现这一操作, splice 方法可以用于向数组中添加或移除元素。

下面是一个看似可行但实际存在问题的代码示例:

for(let i=0; i<bigArrayOfNumbers.length; i++) {
    if(isPrime(bigArrayOfNumbers[i])) bigArrayOfNumbers.splice(i, 1);
}

这个代码存在的问题是,由于索引 i 是递增的,当我们移除元素时,可能会跳过相邻的质数。为了解决这个问题,我们可以使用递减的索引:

for(let i=bigArrayOfNumbers.length-1; i >= 0; i--) {
    if(isPrime(bigArrayOfNumbers[i])) bigArrayOfNumbers.splice(i, 1);
}

需要注意的是,我们必须从数组长度减 1 开始,因为数组的索引是从 0 开始的。并且,只要 i 大于或等于 0,循环就会继续;否则,这个循

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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