13、Ubuntu 系统软件管理全攻略

Ubuntu 系统软件管理全攻略

在Ubuntu系统中,软件管理是一项重要的日常操作。本文将详细介绍在Ubuntu系统中进行软件管理的各种方法和工具,包括软件安装、卸载、源配置等方面的内容。

1. 软件安装工具对比

在Ubuntu系统中,有Synaptic和Ubuntu软件中心这两种常用的软件安装工具。

1.1 Synaptic

在Synaptic中搜索软件时,搜索结果可能比较杂乱。例如,当你搜索“planetarium”时,会找到kstars、kstars - data以及一些类似的Celestia包;搜索“stars”时,结果会涵盖从kstars和stellarium到用于电影管理器集合的gcstars,甚至还有像defendguin和wing这样的街机游戏。但如果不知道具体名称,可能找不到某些软件,如OpenUniverse。

1.2 Ubuntu软件中心

Ubuntu软件中心则提供了更便捷的软件查找方式。进入科学类别,你可以轻松找到十几个天体程序。选择“OpenUniverse Space Simulator”时,会看到详细的描述、安装按钮,甚至还有网页链接。它将一些复杂的细节,如神秘的包名和所需的依赖项,都隐藏在后台。而且,由于它相对较新,用户界面可能会随着未来Ubuntu版本的发布而改变,甚至有可能最终取代Synaptic。

2. 使用计算机清理器

许多Ubuntu软件包都有依赖项。当你安装一个软件包,之后又决定卸载它时,这些依赖项可能会留在系统中。Karmic Koala版本引入了计算机清理器(通过“System ➪Administration ➪Comp

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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