下面是一个用Python编程求阶乘和数的例子： def factorial(n): if n == 0 or n == 1: return 1 else: return n * factorial(n-1) def factorial_sum(n): digits = [int(digit) for digit in str(n)] factorial_sum = sum(factorial(digit) for digit in digits) return factorial_sum # 测试 num = 145 result = factorial_sum(num) print("阶乘和数为:", result) 运行这段代码，输出结果为： 阶乘和数为: 145 这说明145是一个阶乘和数。

渲染器的matlab仿真求代码控制 R-非线性机器人机械手 系统的运动方程为： 线性化模型 问题陈述是控制 Theta-R Robot Manipulator。 由于模型是非线性的，为了使用线性控制方法和技术控制机器人，我们围绕平衡点对系统进行线性化。 所有模拟的平衡点是[pi/4 2 0 0]'。 按极点布置的控制器设计 线性化后我们得到状态矩阵，这些矩阵的特征值位于右半平面，表明开环系统是不稳定的。 我们使用 matlab 中的 place 命令将 clodes 回路系统的极点放置在左半平面中。 控制输入​​由 (U-Ue) = K*(X-Xe) 给出，因为平衡点不为零。 然后实施线性控制器来控制非线性系统并生成动画。 我们假设一个场景，我们没有传感器来测量系统的所有状态，我们实现了一个 luenberger 观察器来估计状态。 由于我们的观察者是线性的，我们必须在将输出和控制输入提供给观察者之前再次对 Ye 和 Ue 进行sybtract。 我们使用极点放置将 (A-LC) 的极点放置在左半平面中。 根据经验，选择观察极点比系统极点快 2-6 倍。 由于我们完全控制了观察者，因此

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欧拉公式求长期率的matlab代码黎曼解算器 代码段摘自Eleuterio F. Toro的Riemann解算器和“流体动力学数值方法” ，其中详细讨论了CFD的要点。 线性对流（ch2＆ch5＆ch13） 同时检查了平滑和不连续的初始速度曲线。 确切的解决方案很简单，只是沿特征线追溯即可。 采用不同的方案进行比较： CIR 弗里德里希斯（Lax-Friedrichs） Lax-Wendroff 暖光 戈杜诺夫 WAF 用法： 编译： g++ smooth.cc -std=c++11 -o advection.out或g++ discontinuous.cc -std=c++11 -o advection.out 执行： ./advection.out 情节： python3 animate.py data1.txt data2.txt （ data1.txt和data2.txt是您要比较的两种情况） Invisid Burgers方程（ch2和ch5） 仅检查不连续的初始速度曲线。 从分析上讲，确切的解决方案是冲击波或稀疏波。 采用不同的方案进行比较： CIR 弗里德里希斯（Lax-

本人写的 数据结构的表达式求值程序 一定准确

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该资源详细描述了OMP代码的matlab程序和c语言程序（矩阵的求逆采用LU分解法），并且对两者结果进行了比较，恢复的信号可以精确到小数点5位，误差非常小，测量矩阵采用随机高斯矩阵，程序里面还有matlab和c语言版对文件的操作，并且有非常清晰的注释，对理解OMP算法有非常大的帮助！

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已知受控对象的传递函数，求对应的控制器的Youla参数化描述；系统的鲁棒镇定问题，求鲁棒镇定控制器