h = {x1, x2, u1, x1-x21, x2-x22, x1-x31, x2-x32}; 这个程序怎么看出是无向图的啊
时间: 2024-06-06 18:05:48 浏览: 12
这个程序中的变量h表示一个向量,其中的每个分量都代表一个节点或者边。具体来说,x1和x2代表两个节点,u1代表一条边连接的两个节点,x1-x21、x2-x22、x1-x31和x2-x32则代表了四条边,每条边连接了两个节点。
由于这些变量没有明确地给出节点之间的方向,也没有给出边的方向,因此我们无法判断这个程序所表示的图是有向图还是无向图。实际上,程序中的变量可以表示任意类型的图,包括有向图、无向图、带权图等等。
相关问题
如果存在x1、x2两个自变量,如何最小二乘法求系数
如果存在两个自变量 $x_1$ 和 $x_2$,可以使用 `polyfit` 函数的高阶形式来进行多元线性回归,求解出多项式的系数向量 $p$。假设有一个 $n$ 维的数据集,其中 $x_1$ 和 $x_2$ 为自变量,$y$ 为因变量,需要拟合出一个 $m$ 次多项式模型,可以使用以下代码:
```matlab
x1 = [x11, x12, ..., x1n]; % 自变量 x1 向量
x2 = [x21, x22, ..., x2n]; % 自变量 x2 向量
y = [y1, y2, ..., yn]; % 因变量向量
m = 3; % 多项式次数
X = [ones(size(x1)), x1, x2, x1.^2, x1.*x2, x2.^2, ... , x1.^m, x1.^(m-1).*x2, ..., x2.^m]; % 构造多项式矩阵
p = X \ y; % 求解多元线性回归系数向量
```
其中 `x1` 和 `x2` 分别为自变量 $x_1$ 和 $x_2$ 的向量,`y` 是因变量向量,`m` 是多项式的次数。`X` 是由多项式中各项的组合构成的矩阵,其中第一列全为 1,用于计算截距项。`p` 是拟合多项式后得到的系数向量。注意,这里使用了矩阵除法符号 `\` 来求解多元线性回归系数向量。
(?=[\x21-\x7e]+)
这个正则表达式使用了正向前瞻断言来匹配包含可见ASCII字符的字符串。[\x21-\x7e]代表可见ASCII字符的范围,从十进制值33(十六进制值0x21)对应的字符"!",到十进制值126(十六进制值0x7e)对应的字符"~"。正向前瞻断言 (?=) 用于在匹配位置之前查找满足特定条件的内容,这里的条件是包含至少一个可见ASCII字符。
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