C的函数

本文深入探讨了C函数的概念,包括函数名的唯一性、返回值限制、嵌套定义的不可行性等特性,并通过具体实例展示了如何声明、实现和调用C函数,以及如何正确使用形参和返回表达式。
C函数的特殊:
1、函数名不能重复。
2、不能返回数组。
3、函数不可以嵌套定义。
函数:
1、函数声明。
2、函数实现。(1、2函数定义是被确定)
3、函数调用。
4、形参:类型,大小,顺序。
5、return 表达式;(返回值给调用者,结束整个函数)

6、引用时形参(函数)数组长度不能超过实参(主函数)数组长度。

(例子)

#include <stdio.h>
//函数声明:返回类型  函数名(参数列表)
//函数实现 
int power(int di,int zhi)//形参 
{
int result = 1;
int i = 0;
for(;i < zhi; i++)
{
result *= di;
}

//1、返回值给调用者;
//2、结束整个函数 
return result;

void main()
{
int result = power(3,3);
printf("%d\n",result);
result = power(2,5);
}
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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