DIMENSION DATS(20000000),DATORG1(20000540),DATORG(20000000)

时间: 2023-10-07 12:11:12 浏览: 121
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数据格式1

这段Fortran代码声明了三个一维数组：DATS、DATORG1和DATORG。它们的大小分别为20000000、20000540和20000000。 这意味着你可以在程序中使用这三个数组，并且每个数组都有相应数量的元素可用。你可以根据需要在程序中对这些数组进行操作和赋值。请注意，数组的大小和名称是根据你的需求而设定的，我无法提供详细用法的具体上下文或示例。
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CALL LEVEL(DATS,NOEVT,AVGLEV2,siglev2,para) para(4)=2.0*siglev2 sum_amp_TOF1=0.0 do l=1,int(para(8)+0.5) sum_amp_TOF1=sum_amp_TOF1+dats(l) end do

然后，通过一个do循环，从l=1到int(para(8)+0.5)的范围内，对dats(l)进行累加，将累加结果赋值给sum_amp_TOF1。这段代码的作用是计算dats数组中某个范围内元素的总和，并将结果存储在sum_amp_TOF1变量中。

do i=int(TEPX+0.5),int(TEPJ+0.5) l1=l1+(i-0.5*(tepx+tepj))*log(-1.0*dats(i)) l2=l2+(i-0.5*(tepx+tepj))**2 l12=l12+log(-1.0*dats(i)) end do l11=l1/l2 l12=l12/(1-tepx+tepj)-l11*0.5*(tepx+tepj)

l1的值根据公式l1=l1+(i-0.5*(tepx+tepj))*log(-1.0*dats(i))进行更新，l2的值根据公式l2=l2+(i-0.5*(tepx+tepj))**2进行更新，l12的值根据公式l12=l12+log(-1.0*dats(i))进行更新。 最后，代码计算了...

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w0=12.5*10.0**9.0*20.0*10.0**-12.0 N=1 DO I=1,int(para(3)+0.5) RTURN(N)=i RTIM(N)=DATS(I) RTE(N)=1.0 N=N+1 END DO N=N-1

根据你提供的代码，可以看出这是一个循环语句，其中para(3)的值被转换为整数并存储在变量N中，然后在每次循环中将i赋值给RTURN(N)，将DATS(I)赋值给RTIM(N)，将1.0赋值给RTE(N)，最后N增加1。...

WRITE(*,100) AVGLEV*1000.0 WRITE(*,101) siglev*1000.0 100 FORMAT(' 平均值：',' ',F8.5,' ','mV') 101 FORMAT(' 标准偏差：',' ',F8.5,' ','mV') if(-1>0)then do m=0.0,1.0,1.0*10.0**-4.0 p1=0.0 p2=0.0 do i=1,int(para(3)+0.5) p1=p1+ DATS(I)*sin(Acos(-1.0)*2.0*m*i) p2=p2+ DATS(I)*cos(Acos(-1.0)*2.0*m*i) end do write(10,*)m,(p1**2.0+p2**2.0)/int(para(3)+0.5) end do

这段代码看起来是Fortran...然后，它进入一个if条件语句，如果-1大于0，则执行一个嵌套的do循环。在每次迭代中，它计算p1和p2的值，然后将结果写入文件10。循环变量m的范围是从0.0到1.0，步长为1.0乘以10的负4次方。

do i=start,sstop-N if(DATS(i)>TEPY) then else TEPY=DATS(i) TEPX=i end if if (TEPX>START) then if(DATS(I).GE.(TEPY*0.5))then TEPJ=i

1. 初始化变量： - i 被赋值为 start - n 被赋值为 sstop-N - tepy 未提供具体初始值 - tepx 未提供具体初始值 - tepj 未提供具体初始值 2. 进入循环： - 对于每个 i 从 start 到 sstop-N...

以下这段代码的反向传播代码是啥 xs[t] = one_hot_encode_sequence(inputs[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) ats[t] = np.tanh(np.dot(U, xs[t]) + np.dot(W, ats[t-1]) + s1) bts[t] = np.tanh(np.dot(V, ats[t]) + np.dot(R, ats[t-1]) + np.dot(T, bts[t-1]) + s2) ots[t] = np.dot(Q, bts[t]) + s3 pts[t] = np.exp(ots[t]) / np.sum(np.exp(ots[t])) # 交叉熵计算loss函数 y_class = one_hot_encode_sequence(targets[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) loss += np.sum(y_class*(-np.log(ps[t]))) # softmax (cross-entropy loss)

其中，dQ、ds3、dT、dR、dV、ds1、dU、dats_next、dbts_next、dats、dbts、dxs分别表示相应参数的梯度，每个变量的维度与对应参数相同。该代码利用反向传播算法，从最后一个时间步开始，...
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