计算机的特点有哪些 控制算法有哪些？
控制算法分为模糊PID控制算法和自适应控制算法。其特点如下：模糊PID控制算法的特点：1。简化了系统设计的复杂性，特别适用于非线性、时变、时滞、不完全模型系统的控制。2它不依赖于被控对象的精确数学模型。三。控制律用来描述系统变量之间的关系。4算法是对问题解决方案的准确而完整的描述。它是一系列解决问题的明确指示。算法代表了系统地解决问题的策略和机制。也就是说，对于一定的标准输入，它可以在有限的时间内得到所需的输出。如果一个算法有缺陷或不适合某个问题，执行该算法将不能解决问题。不同的算法可能使用不同的时间、空间或效率来完成相同的任务。算法的优缺点可以用空间复杂度和时间复杂度来衡量。形式算法的概念部分来自于Hilbert提出的解决决策问题的尝试，然后形成于定义有效可计算性或有效方法的尝试。这些尝试包括库尔特·戈德尔、雅克·赫布兰德和斯蒂芬·科尔·克莱因在1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·丘奇在1936年提出的lambda微积分，埃米尔·莱昂·波斯特在1936年提出的公式1和艾伦·图灵在1937年提出的图灵机。即使在目前，仍然有一些情况下，直观的想法很难被定义为正式的算法。
特点：有限性、精确性、输入项、输出项、可行性
数学对计算机算法编程非常重要。我将主要从以下两个方面来解释为什么它如此重要
数学和算法编程需要很强的逻辑思维能力。程序代码的逻辑结构、连接方式和处理方式需要较强的逻辑思维能力。如果你学好数学，有很强的逻辑思维能力，你通常会对算法编程有更深的理解。
这应该是为什么数学和算法编程更相关的一个重要原因。无论是计算机的底层还是底层，数学知识都处处体现。例如，计算机底层的二进制、机器学习和深度学习的梯度求导、SVD分解、张量分解、PCA特征值、优化问题、密码学的大数分解、概率图模型等都与数学有着密切的关系。我举两个例子来实现
代码实现如下
代码比（float）（1.0/sqrt（x））快4倍，计算性能有了质的飞跃。为此，专门有一篇论文《快速平方根逆》来解释这段代码的数学原理。感兴趣的同学可以找这篇文章学习。
如果不直接使用数学知识和搜索，时间复杂度为O（n），效率较低，很难按照目前的计算机水平进行计算。如果我们知道Brahmagupta–Fibonacci恒等式、Pollard-Rho分解法、二次同余方程的解、欧氏除法等数学知识，那么求解这个问题的时间复杂度就大大降低，结果保证在0.2秒之内。
如果工作是算法岗位，数学更重要，因为机器学习、数据挖掘、NLP等方向的基本原理基本上都离不开数学。
控制算法有哪些？
算法应具有以下五个重要特征：
1。有限性：一个算法必须保证在执行有限步之后完成；
2。准确性：算法的每一步都必须有一个精确的定义；
3。输入：一个算法有0个或多个输入来描述操作对象的初始条件。所谓的0输入意味着算法本身设置初始条件；
4。输出：一个算法有一个或多个输出来反映处理输入数据的结果。没有输出算法是没有意义的；
5。可行性：原则上，该算法运行准确，只需人用纸和笔做有限的操作即可完成
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