循环结构之DO语句

循环结构之DO语句,根据布尔值的测试结果,执行相应代码,DO语句至少执行一次。

using System;
namespace a
{
	class Program
	{
		public static void Main(string[] args)
		{
			double balance,interestRate,targetBalance;
			Console.WriteLine("What is your current balance?");
			balance=Convert.ToDouble(Console.ReadLine());
			Console.WriteLine("What is your current annual interest rate (in %)?");
			interestRate= 1+Convert.ToDouble(Console.ReadLine())/100.0;
			Console.WriteLine("What balance would you like to have?");
			targetBalance=Convert.ToDouble(Console.ReadLine());
			int totalYears=0;
			do
			{
				balance*=interestRate;
				++totalYears;
			}
			while(balance<targetBalance);
			Console.WriteLine("In {0} year {1} you'll have a balance of {2}.",totalYears,totalYears==1?"":"s",balan00ce);
			Console.ReadKey();
		}
	}
}
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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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