function B = BoundMirrorExpand(A) [m,n,k] = size(A); yi = 2:m+1; B = zeros(m+2,n,k); B(yi,1:n,:) = A; B([1 end],:,:)=A([1 end],:,:);
时间: 2023-09-08 10:17:32 浏览: 33
这是一段 MATLAB 代码,实现了对一个三维数组 A 进行镜像扩展的操作,生成一个新的三维数组 B。具体实现如下:
1. 首先获取 A 的三个维度大小,分别为 m、n 和 k。
2. 定义一个新的三维数组 B,大小为 (m+2)×n×k,其中第一维比 A 的第一维多了 2,用于扩展边界。
3. 将 B 的第二维和第三维直接赋值为 A 的对应维度,即 B(yi,1:n,:) = A。
4. 对 B 的第一维进行镜像扩展,即将 A 的第一行和最后一行分别赋值到 B 的第一行和最后一行,即 B([1 end],:,:) = A([1 end],:,:)。
这个函数的作用是将一个三维数组 A 进行边界扩展,扩展后的数组 B 在第一维方向上多了两行,每一行都是原数组 A 的第一行和最后一行的镜像。在第二维和第三维方向上,B 和 A 的对应维度大小相同,对应元素直接赋值。
相关问题
function M=dgraf(A) n=size(A,1) ; M=eye(n); for i=1:n M=M+A^i; end M(M~=0)=1; % 将不为0 的元素变为1 M; end
这是一个 MATLAB 的 function,用于计算给定有向图的可达矩阵。下面是代码的解释:
```matlab
function M = dgraf(A)
% 输入参数 A 表示有向图的邻接矩阵
% 输出参数 M 表示有向图的可达矩阵
n = size(A, 1); % 节点数
M = eye(n); % 初始化可达矩阵为单位矩阵
for i = 1:n
M = M + A^i; % 计算可达矩阵
end
M(M ~= 0) = 1; % 将不为0的元素设为1
end
```
在这个 function 中,我们首先读入输入参数 A,即有向图的邻接矩阵。然后,我们初始化可达矩阵 M 为单位矩阵,并利用 for 循环计算出 M 的每一阶幂,即 M = I + A + A^2 + ... + A^n。最后,我们将 M 中所有非零元素设为 1,即 M(M ~= 0) = 1,得到最终的可达矩阵 M。
需要注意的是,这个 function 的计算方法比较简单,只适用于节点数较小的有向图。如果节点数较大,计算量会变得非常大,可能会导致计算时间过长或者内存溢出等问题。因此,在实际应用中,需要根据具体情况选择更加高效的算法和数据结构。
输入邻接矩阵A,并运行以下代码得出结果:function M=dgraf(A) n=size(A,1) ; M=eye(n); for i=1:n M=M+A^i; end M(M~=0)=1; M; end
根据你提供的代码,这是一个 MATLAB 函数,用于计算给定邻接矩阵 A 的有向图的传递闭包。具体地说,它会计算 A 的幂和,从 1 到 n,然后将结果中所有非零元素设置为 1,最后返回传递闭包矩阵 M。
对于输入邻接矩阵 A,函数首先获取其大小 n,然后初始化 M 为单位矩阵。在循环中,对于每个 i,M 都会加上 A 的 i 次幂,这相当于将从每个节点可以到达的所有节点都标记为可达。最后,函数设置所有非零元素为 1,以确保传递闭包矩阵 M 中的所有元素都表示可达性。
需要注意的是,由于该函数使用了幂和算法,因此对于大型邻接矩阵,它可能会需要较长的计算时间和内存空间。此外,该函数仅适用于有向图,对于无向图,需要使用不同的算法来计算传递闭包。