package ddq; public class Course { private String courseName; private String[] students=new String[100]; private int numberOfStudents; public Course(String courseName) { this.courseName=courseName; } public void addStudent(String student) { students[numberOfStudents]=student; numberOfStudents++; } public String[] getStudent() { return students; } public int getNumberOfStudents() { return numberOfStudents; } public String getCourseName() { return courseName; } public void dropStudent(String student) { } }增加一个clone方法，实现students域的深度复制

可以在Course类中增加一个clone方法，代码如下：

@Override
public Course clone() {
    Course cloned = new Course(courseName);
    cloned.numberOfStudents = numberOfStudents;
    cloned.students = Arrays.copyOf(students, students.length);
    return cloned;
}

这个方法会创建一个新的Course对象，将原来的课程名称和学生数量复制过去，并且将学生数组进行深度复制，也就是创建一个新的数组，将原来数组中的每个元素复制到新的数组中。最后返回新的Course对象即可。

相关问题

TRAJ=[]; for i = 1:size(Qd,1)-1 [q_temp,dq_temp,ddq_temp]=jtraj(Qd(i,:),Qd(i+1,:),(0:0.01:1)); TRAJ_temp=[q_temp,dq_temp,ddq_temp]; TRAJ=[TRAJ;TRAJ_temp]; end [m,n]=size(TRAJ); TRAJ(:,[1 5 9])=[]; t=[0:0.01:(m-1)/100]'; TRAJ_t=[t,TRAJ];

根据你提供的代码，看起来你正在生成一个轨迹数组`TRAJ`，该数组包含了机械臂从一个姿态到另一个姿态的连续轨迹。

首先，你使用了一个循环来遍历`Qd`数组中的每一行（除最后一行）。`Qd`是包含多个目标姿态的数组，每行代表一个目标姿态。在每次循环中，你使用`jtraj`函数生成两个目标姿态之间的连续轨迹。该函数接受起始姿态`Qd(i,:)`和目标姿态`Qd(i+1,:)`，以及一个时间向量`(0:0.01:1)`，其中步长为0.01，用于控制轨迹中的离散点数量。返回的`q_temp`、`dq_temp`和`ddq_temp`分别表示关节角度、关节角速度和关节角加速度。

然后，你将这些轨迹数据组合成临时的轨迹数组`TRAJ_temp`。

接下来，你将临时轨迹数组`TRAJ_temp`添加到主轨迹数组`TRAJ`中。通过循环迭代，最终得到一个包含机械臂从初始姿态到最终姿态的连续轨迹。

最后，你计算出轨迹数组`TRAJ`的大小，然后通过去除不需要的列，如第1、5和9列，得到一个新的轨迹数组`TRAJ_t`。同时，你还生成了一个时间向量`t`，其中步长为0.01，与轨迹数组的长度相匹配。

这段代码的目的是生成一个连续的三维轨迹，可以用于机械臂的运动规划和控制。注意，上述代码只是一个示例，具体的轨迹生成方法和参数设置需根据实际情况进行调整和优化。

% 建立模型 syms q1 q2 dq1 dq2 ddq1 ddq2 L1 L2 m1 m2 g real % 定义质心位置 p1 = [L1/2*cos(q1); L1/2*sin(q1)]; p2 = [L1*cos(q1) + L2/2*cos(q1+q2); L1*sin(q1) + L2/2*sin(q1+q2)]; % 定义动能和势能 T = 1/2 * m1 * (dq1^2 + dq2^2) + 1/2 * m2 * (dq1^2 + dq2^2 + 2*dq1*dq2*cos(q2)) + 1/2 * I2 * dq2^2; U = m1 * g * p1(2) + m2 * g * p2(2); % 求解拉格朗日方程 L = T - U; eq1 = diff(diff(L,dq1),t) - diff(L,q1) == ddq1; eq2 = diff(diff(L,dq2),t) - diff(L,q2) == ddq2; % 将方程化简为控制方程 f1 = simplify(solve(eq1, ddq1)); f2 = simplify(solve(eq2, ddq2)); % 定义参数 L1 = 1; L2 = 0.5; m1 = 1; m2 = 0.5; g = 9.8; % 初始化神经网络 net = fitnet([10 5]); % 生成训练数据 q1 = linspace(-pi/2, pi/2, 100); q2 = linspace(-pi/2, pi/2, 100); dq1 = linspace(-pi, pi, 100); dq2 = linspace(-pi, pi, 100); ddq1 = zeros(1, 100); ddq2 = zeros(1, 100); u = zeros(1, 100); for i = 1:100 ddq1(i) = eval(subs(f1)); ddq2(i) = eval(subs(f2)); u(i) = m2 * L1 * dq1(i)^2 * sin(q2(i)) + m2 * L2 * dq2(i)^2 * sin(q2(i)) + m2 * g * L1 * cos(q1(i)) * sin(q2(i)) + m2 * g * L2 * cos(q1(i) + q2(i)) * sin(q2(i)); end % 训练神经网络 input = [q1; q2; dq1; dq2]; target = u; net = train(net, input, target); % 使用神经网络进行控制 q1 = pi/4; q2 = pi/6; dq1 = 0; dq2 = 0; t = 0; dt = 0.01; for i = 1:1000 ddq1 = eval(subs(f1)); ddq2 = eval(subs(f2)); u = sim(net, [q1; q2; dq1; dq2]); dq1 = dq1 + ddq1 * dt; dq2 = dq2 + ddq2 * dt; q1 = q1 + dq1 * dt; q2 = q2 + dq2 * dt; t = t + dt; end % 绘制结果 figure plot(q1, q2) xlabel('q1') ylabel('q2') title('Robot Trajectory')

这段代码是一个基于神经网络的双连杆机器人运动轨迹控制器。通过定义机器人的动能和势能，以及拉格朗日方程，可以求出机器人的控制方程。然后通过神经网络来学习控制方程，从而得到机器人的运动轨迹。最后通过绘制图表来展示机器人的运动轨迹。其中，训练神经网络时，生成了一些训练数据，包括机器人的位置、速度和加速度，以及机器人所受的控制力。在使用神经网络进行控制时，通过不断更新机器人的位置、速度和加速度，来控制机器人的运动轨迹。