吸引子建模

MPLAB XC16 C编译器支持两种基本指针类型：数据指针和函数指针。数据指针存放可由程序间接读取，并可能间接写入的变量地址。函数指针存放可通过指针间接调用的可执行函数地址。指针与类型限定符的定义需符合ANSI C标准约定。指针可以像其他C对象一样进行限定，但应小心，因为会涉及到两个相关量。首先是实际的指针本身，它像普通的C变量一样对待，并保留存储空间。第二个量是指针引用的目标，或指针所指的目标。指针的一般形式如下：target_type_&_qualifiers * pointer’s_qualifiers pointer’s_name；指针名称旁的所有限定符与指针变量本身相关。左侧的类型

进化算法和 AP 聚类的组合，听起来是不是有点黑科技那味儿？这个叫进化吸引子传播 AP 聚类算法的东西，确实挺有意思的。它不是简单叠加两种技术，而是把遗传算法、粒子群优化这类优化手段和Affinity Propagation聚类算法揉在了一起，能有效避免 AP 卡在局部最优的问题，聚得更准，分得更稳。 初始化用的是一组随机种群，每个个体都是个潜在的聚类中心。计算相似度矩阵，再做责任和可用性消息传递，说白了就是“我适不适合当中心”和“我觉得你适不适合当中心”的互相喊话过程。挺像民主投票，但背后逻辑更复杂。 更新适应度后就是进化操作了，经典套路：选择、交叉、变异全上，挺适合你做一些自适应聚类实验。

7.3 实现定义的行为 ANSI C标准的某些特性具有实现定义的行为。这意味着一些C代码的确切行为会因编译器不同而不同。档将详细介绍MPLAB XC16 C编译器的确切行为，附录A '实现定义的行为'也对其进行了全面总结。 © 2015 Microchip Technology Inc. DS50002071E_CN第133页

讨论了洛伦兹吸引子的相关维数在Matlab开发中的应用。

在Matlab仿真中，您可以使用指定寄存器来定义局部寄存器变量。例如，通过 asm ("w8")，您可以指定寄存器的名称，如w8。这种语法与全局寄存器变量的定义相似，但适用于函数内的局部变量。请注意，尽管定义了这些寄存器变量，编译器并不保证始终将其保留在指定的寄存器中。在编译器决定其无效时，这些变量可能被重新用于其他目的。

浮点型数值的底层表示和，在模拟动力系统时挺关键的。MATLAB 里模拟吸引子，经常要用到各种精度的浮点数。这个资源讲得比较清楚，从 IEEE-754 的存储结构，到double类型在寄存器里的表现，配图加示例，还挺接地气。 编译器用的还是小端格式，像什么0x3F9E0651这种写法，新手一开始看会懵，不过文中把寄存器 w4、w5 的关系都拆出来讲了，思路清晰。还顺带提到了-fno-short-double这个编译器选项，对应平台兼容问题，老手会比较在意。 如果你是在做MATLAB 动力系统模拟，像洛伦兹吸引子之类的，建议顺手把这篇扫一遍，哪怕不全懂，理解个也有用。对了，这篇也不错，讲实现定义行

档节选自 DS50002071E_CN 第 100 页，探讨了编译器输出消息，包括错误、警告和建议性消息。附录 C “诊断”部分详细介绍了这些消息类型。关于控制编译器消息输出选项的更多信息，请参阅 5.7.4 节 “用于控制警告和错误的选项”。 需要注意的是，不存在直接控制编译器消息输出的 pragma 伪指令。

这是一组Simulink模块，用于在状态空间中实现具有吸引子的简单非线性动力系统。通用3D Simulink示波器（在s-functions sfun3d.m中编码）用于以3D形式显示模拟过程中系统的演变。目前（截至2017年1月），特色系统包括Lorenz、Van Der Pol、简单的Lotka-Volterra、竞争性ND Lotka Volterra和Henon。请注意，此模块适用于MATLAB版本2014b及更高版本。

MPLAB XC16 C编译器在结构和联合类型的支持方面提供了广泛的功能。结构和联合之间的主要区别在于它们如何处理存储器偏移量。无论是结构还是联合，它们都至少为1个字节宽，并且结构完全支持位域。此外，它们可以自由传递作为函数参数和返回值，并且支持指向它们的指针。限定符的应用使得对结构进行类型限定成为可能，例如使用const进行限定的结构在程序空间中的应用。详细介绍了结构、联合和位域的实现定义行为，以及MPLAB XC16 C编译器对这些的支持。

该存储库提供了MATLAB代码，用于根据数据估算稳定的动态系统（DS）。它在MATLAB 2016a中测试过，兼容于任何现代MATLAB版本。此代码作为优化界面，包含求解器作为子模块，也支持使用YALMIP支持的其他求解器。对于非凸问题，它依赖于EM算法。用法详见J. Medina和A. Billard在2017年举办的机器人学习会议（CoRL）上的论文 'Learning Stable Task Sequences from Demonstration with Linear Parameter Varying Systems and Hidden Markov Models'。您可以观看有