采用Matlab语言编程实现k=∑_(i=0)^100▒2^i
时间: 2024-02-11 13:06:25 浏览: 22
可以使用循环来实现这个求和过程。以下是一个MATLAB程序示例:
```
k = 0;
for i = 0:100
k = k + 2^i;
end
disp(k);
```
首先,我们初始化变量k为0。然后,使用for循环从i=0到i=100进行迭代。在每次迭代中,我们将2的i次方加到k中。最后,我们使用disp函数输出k的值。
运行这个程序,将得到k的值为1267650600228229401496703205375。
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以下是一个简单的 MATLAB 代码实现,其中假设已经有了数据矩阵 D 和坐标矩阵 Y:
```
n = size(D, 1); % 数据点数目
M = size(Y, 1); % 坐标数目
phi = 2; % 参数 phi
C2 = 0; % 可变成本
for j = 1:n
for i = 1:M
C2 = C2 + (exp(D(j, :) * Y(i, :)') ^ phi);
end
end
```
其中 `^` 表示幂运算,`*` 表示矩阵乘法,`'` 表示转置操作。注意,这个实现中使用了两个嵌套的循环,可能会比较慢,如果数据量很大的话可能需要优化。
选址目标函数固定成本C_1=∑_(i=1)^M▒〖(R*X_i 〗+〖f*vol〗_i的MATLAB代码
以下是选址目标函数固定成本C_1的MATLAB代码实现:
```matlab
function [C1] = fixed_cost_objective(X, R, f, vol)
% X: M*1 vector, binary decision variables
% R: scalar, fixed cost for each facility
% f: scalar, cost per unit of demand
% vol: M*1 vector, demand volume for each location
M = length(X);
C1 = R * sum(X) + f * sum(vol.*X);
end
```
其中,`X` 是决策变量向量,`R` 是每个设施的固定成本,`f` 是每个设施每单位需求量的成本,`vol` 是需求量向量。函数返回选址目标函数固定成本 `C1` 的值。