下面这段代码的作用是什么:for i=1:500 E1=2*(1-(t/T)); E0=2*rand()-1; %-1<E0<1 Escaping_Energy(i)=E1*(E0); t=t+1; end
时间: 2024-05-31 07:07:54 浏览: 3
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clc,clear dt=0.01; t=0:dt:2; n=length(t); G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3; 0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2; 0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1; 0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2; 0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1]; R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2; 0.1,-0.4,0.3,0.1,-0.1; 0.2,0.3,-0.5,-0.3,0.3; 0.2,0.1,-0.3,-0.3,0.3; 0.3,-0.1,-0.2,0.4,-0.4]; A1=[10,0;0,10]; A2=[10,0;0,10]; B1=[2,-0.1;-3,1.5]; B2=[2,-0.1;-3,4.5]; theta1=1; theta2=1; t_delay = @(t) exprnd(1/n); % 采用指数分布进行建模 gamma1=[1,0;0,1]; w0 = [3.4,2.5,4.1,1.5,3.3,4.6,2.7,3.2,1.6,0.9]; w1=leader(t(1),w0); numew = zeros(n,10); numew(1,:) = w0; for i=1:n numew(i,:)=w0+dt*w1; w0=numew(i,:);%赋新的初值 w1=leader(t(i),w0); end e11 = sqrt(numew(:,1).^2+numew(:,2).^2); e22 = sqrt(numew(:,3).^2+numew(:,4).^2); e33 = sqrt(numew(:,5).^2+numew(:,6).^2); e1 = (e11+e22+e33)/2; plot(t,e11,'r-.') hold on plot(t,e22,'b') hold on plot(t,e33,'y-')帮我在这段代码中加入无穷分布时滞
可以将原来的指数分布时滞改为无穷分布时滞,具体实现方法如下:
t_delay = @(t) inf; % 将原来的指数分布时滞改为无穷分布时滞
然后将修改后的代码如下:
clc,clear
dt=0.01;
t=0:dt:2;
n=length(t);
G=[-0.2,0.1,0.1,0.3,-0.3;
0.4,-0.5,0.1,-0.2,0.2;
0.3,-0.1,-0.2,0.1,-0.1;
0.2,-0.4,0.2,-0.2,0.2;
0.3,-0.2,-0.1,0.1,-0.1];
R=[-0.3,0.1,0.2,0.2,-0.2;
0.1,-0.4,0.3,0.1,-0.1;
0.2,0.3,-0.5,-0.3,0.3;
0.2,0.1,-0.3,-0.3,0.3;
0.3,-0.1,-0.2,0.4,-0.4];
A1=[10,0;0,10];
A2=[10,0;0,10];
B1=[2,-0.1;-3,1.5];
B2=[2,-0.1;-3,4.5];
theta1=1;
theta2=1;
t_delay = @(t) inf; % 采用无穷分布进行建模
gamma1=[1,0;0,1];
w0 = [3.4,2.5,4.1,1.5,3.3,4.6,2.7,3.2,1.6,0.9];
w1=leader(t(1),w0);
numew = zeros(n,10);
numew(1,:) = w0;
for i=1:n
numew(i,:)=w0+dt*w1;
w0=numew(i,:);%赋新的初值
w1=leader(t(i),w0);
end
e11 = sqrt(numew(:,1).^2+numew(:,2).^2);
e22 = sqrt(numew(:,3).^2+numew(:,4).^2);
e33 = sqrt(numew(:,5).^2+numew(:,6).^2);
e1 = (e11+e22+e33)/2;
plot(t,e11,'r-.')
hold on
plot(t,e22,'b')
hold on
plot(t,e33,'y-')
def trigonalise(M): n, p = M.shape assert n==p if n==1: return sp.eye(1) # Recherche d'un vecteur propre step1 = M.eigenvects() E1 = step1[0][2][0] # Vérification qu'on obtient une matrice inversible for i in range(n): P = sp.zeros(n, n) P[:, 0] = E1 l = list(range(n)) l.remove(i) P[:, 1:] = sp.eye(n)[:, l] if P.det() != 0: break # Récurrence Q = trigonalise((P.inv()@M@P)[1:, 1:]) QQ = sp.Matrix(sp.BlockDiagMatrix(sp.eye(1), Q)) return P@QQ这段代码在干什么
这段代码实现了一个求解实对称矩阵三角化的函数,使用了 SymPy 库。
具体来说,输入参数 $M$ 是一个实对称矩阵,函数首先判断矩阵 $M$ 的维度是否相等,如果不相等则会抛出异常。
然后,函数通过调用 SymPy 库中的 eigenvects() 函数求解 $M$ 的特征向量。如果 $M$ 的维度为1,则直接返回单位矩阵。
接下来,函数会在 $M$ 的特征向量中寻找一个特征向量 $E_1$,并检查是否可以构造一个可逆矩阵 $P$,使得 $P^{-1}MP$ 为一个形如 $\begin{bmatrix} \lambda & v^T \\ 0 & M' \end{bmatrix}$ 的矩阵,其中 $\lambda$ 是 $E_1$ 对应的特征值,$v$ 是 $E_1$,$M'$ 是一个 $n-1$ 阶实对称矩阵。
如果可以构造这样一个矩阵 $P$,那么问题就转化为对 $M'$ 进行三角化,然后将结果与 $E_1$ 组合起来,得到 $M$ 的三角形式。
具体地,函数会递归调用自身,对 $M'$ 进行三角化,然后将结果 $Q$ 与 $E_1$ 组合成一个分块矩阵 $[\begin{matrix} \lambda & v^T \\ 0 & Q \end{matrix}]$。最后,函数将 $P$ 与分块矩阵相乘,得到 $M$ 的三角形式。
需要注意的是,这个函数使用了 SymPy 库中的矩阵对象,因此使用 @ 符号来表示矩阵乘法。同时,这个函数的实现方式并不适用于大规模矩阵,因为它使用了递归来求解三角化,递归深度可能会非常大。