38、iPhone分数计算器开发指南

iPhone分数计算器开发详解

iPhone分数计算器开发指南

1. 开发前的知识回顾

在开发iPhone分数计算器之前,先回顾一下 stringWithFormat: 方法。在 convertToString: 方法中使用的 stringWithFormat: 方法,它会根据给定的格式字符串(类似于 NSLog )和以逗号分隔的参数列表返回一个字符串。向接受可变数量参数的方法传递参数时,只需用逗号分隔参数,就像向 NSLog 函数传递参数一样。

2. 处理分数的计算器类

接下来,我们来看看处理分数的 Calculator 类。这个类的概念与之前开发的同名类类似,但在这个例子中,我们的计算器必须知道如何处理分数。以下是新的 Calculator 类的接口和实现文件。

2.1 Calculator.h接口文件

#import <UIKit/UIKit.h>
#import "Fraction.h"
@interface Calculator : NSObject
@property (strong, nonatomic) Fraction *operand1, *operand2, *accumulator;
-(Fraction *) performOperation: (char) op;
-(void) clear;
@end

2.

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值