L(i,j) = sqrt(A(i,j) - L(i,1:j-1).^2);是什么意思

时间: 2023-05-30 07:03:16 浏览: 135
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(NEW)答案2019信息学奥赛CSP-J 入门组试卷+答案+解析.docx

这个式子是用来计算矩阵L的第i行第j列元素的值的。其中A是一个对称正定矩阵，L是一个下三角矩阵，^2表示对矩阵中每个元素求平方，sqrt表示对矩阵中每个元素取平方根。L(i,1:j-1)表示矩阵L的第i行1到j-1列的元素。这个式子的意思是，矩阵L的第i行第j列的元素值等于A的第i行第j列元素值减去矩阵L的第i行前面已经计算过的元素的平方和，再对这个差值求平方根。这个式子是Cholesky分解中的一步。
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北京理工大学2007-2008学年第二学期高等数学期中试题（A卷）1

累次积分\( I = \int_1^4 \int_2^1 f(x) dy dx - \int_1^4 \int_2^1 f(y) dx dy \)交换积分次序后，积分区间的对应关系需要调整，变成\( I = \int_2^1 \int_1^4 f(x) dx dy - \int_2^1 \int_1^4 f(y) dx dy \)。...

import numpy as np from math import * def Pnm(Phi, Degree): P = np.zeros([Degree + 2, Degree + 2]) # 跨阶次正规化勒让德系数 P[1][1] = 1 P[2][1] = sin(Phi) * 3 ** 0.5 P[2][2] = sqrt(3 * (1 - sin(Phi) ** 2)) for j in range(1, 3): for i in range(3, Degree + 2): l = i - 1 m = j - 1 a = sqrt((4 * l ** 2 - 1) / (l ** 2 - m ** 2)) b = sqrt((2 * l + 1) / (2 * l - 3)) * sqrt(((l - 1) ** 2 - m ** 2) / (l ** 2 - m ** 2)) P[i][j] = a * sin(Phi) * P[i - 1][j] - b * P[i - 2][j] for j in range(3, Degree + 1): for i in range(j, j + 2): l = i - 1 m = j - 1 if (m == 2): beta = sqrt(2 * (2 * l + 1) * (l + m - 2) * (l + m - 3) / (2 * l - 3) / (l + m) / (l + m - 1)) gama = sqrt(2 * (l - m + 1) * (l - m + 2) / (l + m) / (l + m - 1)) else: beta = sqrt((2 * l + 1) * (l + m - 2) * (l + m - 3) / (2 * l - 3) / (l + m) / (l + m - 1)) gama = sqrt((l - m + 1) * (l - m + 2) / (l + m) / (l + m - 1)) P[i][j] = beta * P[i - 2][j - 2] - gama * P[i][j - 2] if ((j + 2) < Degree + 2): for i in range(j + 2, Degree + 2): l = i - 1 m = j - 1 alpha = sqrt((2 * l + 1) * (l - m) * (l - m - 1) / (2 * l - 3) / (l + m) / (l + m - 1)) if (m == 2): beta = sqrt(2 * (2 * l + 1) * (l + m - 2) * (l + m - 3) / (2 * l - 3) / (l + m) / (l + m - 1)) gama = sqrt(2 * (l - m + 1) * (l - m + 2) / (l + m) / (l + m - 1)) else: beta = sqrt((2 * l + 1) * (l + m - 2) * (l + m - 3) / (2 * l - 3) / (l + m) / (l + m - 1)) gama = sqrt((l - m + 1) * (l - m + 2) / (l + m) / (l + m - 1)) P[i][j] = alpha * P[i - 2][j] + beta * P[i - 2][j - 2] - gama * P[i][j - 2] l = Degree m = Degree beta = sqrt((2 * l + 1) * (l + m - 2) * (l + m - 3) / (2 * l - 3) / (l + m) / (l + m - 1)) gama = sqrt((l - m + 1) * (l - m + 2) / (l + m) / (l + m - 1)) P[l + 1][m + 1] = beta * P[l + 1 - 2][m + 1 - 2] - gama * P[l + 1][m + 1 - 2] return P def P_final(theta, n, m, Degree=360): Phi = pi / 2 - theta res = Pnm(Phi, Degree) return res a = P_final(radians(58), 360, 360) print(a)

for n in range(Degree): for m in range(n, Degree): if n == m: P[n, m] = sqrt((2 - 1) / 2 * factorial(n) / (4 * pi * factorial(n))) * cos(m * Phi) else: P[n, m] = sqrt((2 * n + 1) / (2 * n * (n + 1)) *

H=h./c; A=zeros(m-2,n-2);%系数矩阵，且只取内点 B=zeros(m-2,n-2);%同上 C=zeros(m-2,n-2); D=zeros(m-2,n-2); E=zeros(m-2,n-2); F=zeros(m-2,1);%右端项 P_old=ones(m,n);%初始化压力矩阵,旧值 P_new=ones(m,n);%松弛迭代之后的新值 %P(:,1)=1;P(:,n)=1;%边界条件 %P(1,2:n-1)=1;P(m,2:n-1)=1; Q=zeros(m-2,n-2);%内点的迭代过程的中间值 w=1.2; eps=1e-5; cnt=0; MAXCNT=8000; c0=0; while cnt<MAXCNT for i=2:m-1 for j=2:n-1 A(i-1,j-1)=-3*H(i,j)^2*(H(i+1,j)-H(i-1,j))/(4*deltasita^2)+H(i,j)^3/(deltasita^2); B(i-1,j-1)=3*H(i,j)^2*(H(i+1,j)-H(i-1,j))/(4*deltasita^2)+H(i,j)^3/(deltasita^2); C(i-1,j-1)=-2*R^2*H(i,j)^3/(deltay^2*L^2)-2*H(i,j)^3/(deltasita^2); D(i-1,j-1)=-3*H(i,j)^2*(H(i,j+1)-H(i,j-1))*R^2/(4*L^2*deltay^2)+R^2*H(i,j)^3/(deltay^2*L^2); E(i-1,j-1)=3*H(i,j)^2*(H(i,j+1)-H(i,j-1))*R^2/(4*L^2*deltay^2)+R^2*H(i,j)^3/(deltay^2*L^2); F(i-1,j-1)=2*lambda/sqrt(P_old(i,j))*(H(i,j)*(P_old(i+1,j)-P_old(i-1,j))/(4*deltasita)+P_old(i,j)*(H(i+1,j)-H(i-1,j))/(2*deltasita)); end end clear i j for i=2:m-1 for j=2:n-1 Q(i-1,j-1)=(A(i-1,j-1)*P_new(i-1,j)+B(i-1,j-1)*P_old(i+1,j)+D(i-1,j-1)*P_new(i,j-1)+E(i-1,j-1)*P_old(i,j+1)-F(i-1,j-1))/-C(i-1,j-1); P_new(i,j)=Q(i-1,j-1); end end P_new=w*P_new+(1-w)*P_old; P_new(:,1)=1;P_new(:,n)=1; P_new(1,2:n-1)=1;P_new(m,2:n-1)=1; P_new(P_new<0)=0; s=0; clear i j % for i=1:m % for j=1:n % s=s+((P_new(i,j)-P_old(i,j))/P_new(i,j))^2; % end % end % c0=sqrt(s); c0=sqrt(sum(sum(((P_new-P_old)./P_old).^2))); P_old=P_new; if c0<eps break; end cnt=cnt+1; end if cnt==MAXCNT disp('不收敛') else vpa(P_old,8) end P=P_old.^(1/2);%有（无？）量纲化的压力

首先，定义了一些变量和矩阵，包括系数矩阵A、B、C、D、E和右端项F，以及压力矩阵P_old和P_new。其中，系数矩阵A、B、C、D、E和右端项F是根据离散化后的方程推导得到的。压力矩阵P_old和P_new分别表示当前和下一次...

DD=xlsread('residual.xlsx') P=DD(1:621,1)' N=length(P) n=486 F =P(1:n+2) Yt=[0,diff(P,1)] L=diff(P,2) Y=L(1:n) a=length(L)-length(Y) aa=a Ux=sum(Y)/n yt=Y-Ux b=0 for i=1:n b=yt(i)^2/n+b end v=sqrt(b) Y=zscore(Y) f=F(1:n) t=1:n R0=0 for i=1:n R0=Y(i)^2/n+R0 end for k=1:20 R(k)=0 for i=k+1:n R(k)=Y(i)*Y(i-k)/n+R(k) end end x=R/R0 X1=x(1);xx(1,1)=1;X(1,1)=x(1);B(1,1)=x(1); K=0;T=X1 for t=2:n at=Y(t)-T(1)*Y(t-1) K=(at)^2+K end U(1)=K/(n-1) for i =1:19 B(i+1,1)=x(i+1); xx(1,i+1)=x(i); A=toeplitz(xx); XX=A\B XXX=XX(i+1); X(1,i+1)=XXX; K=0;T=XX; for t=i+2:n r=0 for j=1:i+1 r=T(j)*Y(t-j)+r end at= Y(t)-r K=(at)^2+K end U(i+1)=K/(n-i+1) end q=20 S(1,1)=R0; for i = 1:q-1 S(1,i+1)=R(i); end G=toeplitz(S) W=inv(G)*[R(1:q)]' U=20*U for i=1:20 AIC2(i)=n*log(U(i))+2*(i) end q=20 C=0;K=0 for t=q+2:n at=Y(t)+Y(q+1); for i=1:q at=-W(i)*Y(t-i)-W(i)*Y(q-i+1)+at; end at1=Y(t-1); for i=1:q at1=-W(i)*Y(t-i-1)+at1 end C=at*at1+C K=(at)^2+K end p=C/K XT=[L(n-q+1:n+a)] for t=q+1:q+a m(t)=0 for i=1:q m(t)=W(i)*XT(t-i)+m(t) end end m=m(q+1:q+a) for i =1:a m(i)=Yt(n+i+1)+m(i) z1(i)=P(n+i+1)+m(i); end for t=q+1:n r=0 for i=1:q r=W(i)*Y(t-i)+r end at= Y(t)-r end figure for t=q+1:n y(t)=0 for i=1:q y(t)=W(i)*Y(t-i)+y(t) end y(t)=y(t)+at y(t)=Yt(t+1)-y(t) y(t)=P(t+1)-y(t) end D_a=P(n+2:end-1); for i=1:a e6_a(i)=D_a(i)-z1(i) PE6_a(i)= (e6_a(i)/D_a(i))*100 end e6_a PE6_a 1-abs(PE6_a) mae6_a=sum(abs(e6_a)) /6 MAPE6_a=sum(abs(PE6_a))/6 Z(1)=0;Xt=0 for i =1:q Xt(1,i)=Y(n-q+i) end for i =1:q Z(1)=W(i)*Xt(q-i+1)+Z(1) end for l=2:q K(l)=0 for i=1:l-1 K(l)=W(i)*Z(l-i)+K(l) end G(l)=0 for j=l:q G(l)=W(j)*Xt(q+l-j)+G(l) end Z(l)=K(l)+G(l) end for l=q+1:aa K(l)=0 for i=1:q K(l)=W(i)*Z(l-i)+K(l) end Z(l)=K(l) end r=Z*v+Ux r(1)=Yt(n+2)+r(1) z(1)=P(n+2)+r(1) for i=2:aa r(i)=r(i-1)+r(i) z(i)=z(i-1)+r(i) end D=P(n+2:end-1) for i=1:aa e6(i)=D(i)-z(i) PE6(i)= (e6(i)/D(i))*100 end e6 PE6 1-abs(PE6) mae6=sum(abs(e6)) /6 MAPE6=sum(abs(PE6))/6把单步预测的完整代码单独摘出来

D_a = P(n+2:end-1); for i = 1:a e6_a(i) = D_a(i) - (P(n+i+1) + m(i)); PE6_a(i) = (e6_a(i) / D_a(i)) * 100; end mae6_a = sum(abs(e6_a)) / 6; MAPE6_a = sum(abs(PE6_a)) / 6; Z(1) = 0; Xt = 0; for i = ...

n]=size (aa); x0=ones (m, 1) ; %返回FOM算法的矩阵v和w r0=bb-aa*x0; v(,1)=r0/sart((ro'*r0));%向量单位化 mO=m-l; h=zeros (mO, mO); for j=l:m0 w(:,j)=aa*v(:,j) for i=l: i h(i,j=v(:,i)’*(：,j)： v(:,j=w(:,j)-h(i,j)*(,i; end h(i+1,j)=sqrt(w(:,j)'*w(:,3)); if h(jt1, j)==0 break end v(:,j+l)=w(:,j)/h(i+1,3);算法解释

这是一个基于FOM算法的迭代解线性方程组的代码。FOM算法是一种迭代法，每次迭代将误差向量在一组正交基上投影，以得到一个更好的近似解。具体来说，这个代码中，给定一个线性方程组的系数矩阵aa和右侧向量bb，算法...

优化以下代码mysize=size(handles.img); if numel(mysize)>2 handles.img = rgb2gray(handles.img); end I=handles.img; I=im2double(I); M=2*size(I,1);%滤波器行数 N=2*size(I,2);%滤波器列数 u=-M/2:(M/2-1); v=-N/2:(N/2-1); [U,V]=meshgrid(u,v); D=sqrt(U.^2+V.^2); D0=30;%截止频率 n=6;%巴特沃斯滤波器阶数 H=1./(1+(D0./D).^(2*n)); J=fftshift(fft2(I,size(H,1),size(H,2))); K=J.*H; L=ifft2(ifftshift(K)); L=L(1:size(I,1),1:size(I,2)); handles.img=L; axes(handles.g2); cla; imshow(handles.img); guidata(hObject,handles); updateg4_1(handles)

J = fftshift(fft2(img, size(H, 1), size(H, 2))); K = J .* H; L = ifft2(ifftshift(K)); L = L(1:M, 1:N); handles.img = L; axes(handles.g2); cla; imshow(L); guidata(hObject, handles); updateg4_1(handles...

优化以下代码mysize=size(handles.img); if numel(mysize)>2 handles.img = rgb2gray(handles.img); end I=handles.img; I=im2double(I); M=2*size(I,1); N=2*size(I,2); u=-M/2:(M/2-1); v=-N/2:(N/2-1); [U,V]=meshgrid(u,v); D=sqrt(U.^2+V.^2); D0=80; H=double(D<=D0); J=fftshift(fft2(I,size(H,1),size(H,2))); K=J.*H; L=ifft2(ifftshift(K)); L=L(1:size(I,1),1:size(I,2)); handles.img=L; axes(handles.g2); cla; imshow(handles.img); guidata(hObject,handles); updateg4_1(handles)

[u, v] = meshgrid(-N/2:N/2-1, -M/2:M/2-1); D = sqrt(u.^2 + v.^2); H = double(D <= D0); J = fftshift(fft2(img, size(H,1), size(H,2))); K = J .* H; L = ifft2(ifftshift(K)); L = L(1:M, 1:N); handles....

%% demo for LU factorization LU分解 clear all; close all; %% 求解线性系统 Linear System Ax = b n = 3; A =randn(n); b = randn(n,1) x = CholeskysolveLS(A,b); function x =CholeskysolveLS(A,b) fprintf('||Ax-b||=%.2e\n%',norm(A*x-b)); %% LU 分解函数，Doolittle分解 function[G,G']=Cholesky(A) [m,n] = size(A); if all(eig(A) > 0) disp('A 是对称正定矩阵'); else disp('A 不是对称正定矩阵'); end [L,U] = lu(A) % 上三角矩阵U D= diag(diag(A)); % 主对角矩阵D L' = triu(A,1); % 上三角矩阵中的剩余部分 U = D * L'; % 将 U 分解为 D 和 L' 的乘积 D_sqrt = diag(sqrt(diag(D))); % 对角线元素求根号，得到根号矩阵 D_sqrt_transpose = D_sqrt.'; % 求根号矩阵的转置 D = D_sqrt * D_sqrt_transpose; % 将D分解为两个根号矩阵相乘的形式 G=L*D_sqrt A=G*G' end %% LU 求解线性系统 function x = CholeskysolveLS(A,b) [G,G']=Cholesky(A); [m,n] = size(A); y = zeros(n,1); x = zeros(n,1); for i = 1:n y(i) = b(i); for j = 1:i-1 y(i) = y(i) - y(j)*G(i,j); end end for i = n:-1:1 x(i) = y(i); for j = i+1:n x(i) = x(i) - G'(i,j)*x(j); end x(i) = x(i) / G(i,i); end end文件: hw1.m 行: 13 列: 13 运算符的使用无效。

这个错误提示是因为在 Cholesky 函数中的 G=L*D_sqrt 和 A=G*G' 这两行代码中，缺少了分号，导致运算结果被输出了，从而引发了语法错误。正确的代码如下： function [G,G'] = Cholesky(A) [m,n] = size(A); ...

[X,Y]=meshgrid(-1.2:0.005:1.2,-1.2:0.005:1.2); Z=zeros(size(X)); for i=1:size(X,1) for j=1:size(Y,2) m=sign(X(i,j)); n=0.3; h=abs(Y(i,j)); Z(i,j)=sqrt(1-(X(i,j)*(1-n*Y(i,j)*m))^2-h^3); end end mesh(X,Y,real(Z) ,'MeshStyle', 'none') shading interp; colormap jet; hold on contour(X,Y,real(Z),[0.00001 0.00001],'linecolor','k','LineWidth',1,'LevelStep',0.00001,'zlocation',0.00001); for q=0:0.1:1 contour(X,Y,real(Z),[q q],'LineWidth',1,'LevelStep',q,'zlocation',q); end for k=1:20:size(X,1) plot3(X(k,:), Y(k,:), real(Z(k,:)),'k') end for l=1:20:size(Y,2) plot3(X(:,l), Y(:,l), real(Z(:,l)),'k') end

7. 使用 plot3 函数绘制 x、y、z 坐标分别对应的线段，其中 X(k,:)、Y(k,:) 和 real(Z(k,:)) 表示绘制 x=k 对应的线段，X(:,l)、Y(:,l) 和 real(Z(:,l)) 表示绘制 y=l 对应的线段。'k' 表示设置线段的颜色为黑色。

f=@(t) exp(-(t.^2)./2)./sqrt(2.*pi) PHI=zeros(1,8); CumDis=zeros(1,8); PHI(1) = 0.5; for i = 2:8 PHI(i) = PHI(i-1)+0.5; end CumDis=0.5+CumDis %输出累积分布函数值结果 for i = 1:8 [R,quad,err,h]=romber(f, 0, PHI(i), i , 1e-8); CusDis(i) = CusDis(i) + quad; end function [R,quad,err,h]=romber(f,a,b,n,tol) M = 1; h = b-1; err = 1; J = 0; R = zeros(4, 4); R(1, 1) = h*(feval(f, a)+feval(f, b))/2; while((err>tol)&(J<n))|(J<4) J = J + 1; h = h/2; s = 0; for p=1:M x=sa+h*(2*p-1); s=s+feval(f,x); end R(J+1,1)=R(J,1)/2+h*s; M=2*M; for K=1:J R(J+1,K+1)=R(J+1,K) +(R(J+1,K)-R(J,K))/(4*K-1); end err=abs(R(J,J)-R(J+1,K+1)); end quad=R(J+1,J+1); end这个代码报错：Error: You may not use the command(s) feval in your code怎么改进

for i = 2:8 PHI(i) = PHI(i-1)+0.5; end CumDis=0.5+CumDis; % 输出累积分布函数值结果 for i = 1:8 [R,quad,err,h]=romber(f, 0, PHI(i), i , 1e-8); CumDis(i) = CumDis(i) + quad; end function [R,quad,err...

用曲率把sin（x）均分x = 0:0.01:2*pi; y = sin(x); j = abs(sin(x)) ./ ((1+cos(x).^2).^(3/2)); x1 = diff(x); % 一阶导 x2 = diff(x1); % 二阶导 y1 = diff(y); y2 = diff(y1); x2(length(x1)) = x2(end); % 使数组维度一致 y2(length(y1)) = y2(end); k = abs(x1.*y2-x2.*y1) ./ (x1.^2+y1.^2).^(3/2); k(length(x)) = k(end); N = 30; deltaS = k / (N+1); posX = zeros(N + 2, 1); posY = zeros(N + 2, 1); posX(1) = x(1); posY(1) = y(1); currentArc = 0; lastArc = 0; l = 2; % 记录当前插值点的下标 for i = 2:length(x) % 计算相邻点之间的距离 dx = x(i) - x(i-1); dy = y(i) - y(i-1); d = sqrt(dx^2 + dy^2); currentArc = currentArc + d; while currentArc - lastArc >= deltaS frac = (currentArc - lastArc - deltaS) / d; posX(l) = (1-frac)*x(i-1) + frac*x(i); posY(l) = (1-frac)*y(i-1) + frac*y(i); l = l + 1; lastArc = lastArc + deltaS; end end % 将最后一个点设为曲线的末尾点 posX(end) = x(end); posY(end) = y(end); % 在图上绘制原始曲线和均分点 figure; plot(x, y, '-'); hold on; plot(posX, posY, 'r.', 'MarkerSize', 10); axis equal; xlabel('x'); ylabel('y'); legend({'原始曲线','均分点'})

首先，代码生成一个包含x坐标从0到2π的向量x，并计算相应的y坐标。然后，代码计算曲线的曲率，并将曲率值除以总长度加1得到每个点之间的距离deltaS。接下来，代码通过插值将均分点添加到posX和posY向量中，以使曲线...

%% 远距离支援干扰仿真 dread=pi/180; %角度转弧度 radeg=180/pi; %弧度转角度 Pt=1000e3; %%雷达发射功率w Gt=40; %%雷达天线主瓣方向上的增益db Gt_coef=10^(Gt/10); Pj=2000; %%干扰机发射功率w Gj=20; %%干扰机天线主瓣方向上的增益db Gj_coef=10^(Gj/10); gamaj=0.5; %%干扰信号对雷达天线的极化损失 sigma=5; %%被掩护目标的雷达有效反射面积 H=8e3; %%干扰机的天线与雷达的高度差m h=8e3; %%被保护目标相对干扰机高度m Dj=300e3; %%干扰机的天线与雷达的水平距离m Kj=10; dfjddfr=2; %%△fj和△fr分别干扰信号和雷达接收机的中频带宽 theta_mid=5; k=0.1; A=sqrt((Pt*Gt_coef*sigma*Kj*dfjddfr)/(4*pi*Pj*Gj_coef*gamaj)); Ht=H-h; Dt0=zeros(1,360); for i=1:length(Dj) Rj=sqrt(Dj(i)^2+H^2); for theta=-179:1:180 if(0<=abs(theta)&&abs(theta)<=theta_mid/2) Dt0(:,theta+180)=sqrt(A*Rj-Ht^2); elseif(theta_mid/2<abs(theta)&& abs(theta)<=90) Dt0(:,theta+180)=sqrt((A*Rj/(sqrt(k)*theta_mid))*abs(theta)-Ht^2); else Dt0(:,theta+180)=sqrt(90*(A*Rj/(sqrt(k)*theta_mid))-Ht^2); end end figure theta=(-179:1:180)*dread; polarplot(theta,Dt0); rticks(50e3:50e3:200e3); rticklabels({'r = 50km','r = 100km','r = 150km'}) end sigma1=[5 10 20 30 40]; figure for i=1:length(sigma1) A=sqrt((Pt*Gt_coef*sigma1(i)*Kj*dfjddfr)/(4*pi*Pj*Gj_coef*gamaj)); Djj=(50:10:600)*1e3; Rmax=zeros(1,length(Djj)); for j=1:length(Djj) Rj=sqrt(Djj(j)^2+H^2); Rmax(:,j)=sqrt(90*(A*Rj/(sqrt(k)*theta_mid))-Ht^2); end scatter(Djj/1e3,Rmax/1e3); hold on end title('干扰机雷达水平距离与最大探测距离的关系'); xlabel('干扰机距雷达水平距离/km');ylabel('雷达最大探测距离/km') xlim([50,600]) legend('5','10','20','30','40') %%% fig 5 hh=0:0.2:8; Rmax1=zeros(1,length(hh)); for l=1:length(hh) Ht=H-hh(l)*1e3; Rmax1(:,l)=sqrt(90*(A*Rj/(sqrt(k)*theta_mid))-Ht^2); end figure scatter(hh,Rmax1/1e3)转换成C代码

Dt0[i] = sqrt((A * Rj / (sqrt(k) * theta_mid)) * fabs(theta) - pow(Ht, 2)); } else { Dt0[i] = sqrt(90 * (A * Rj / (sqrt(k) * theta_mid)) - pow(Ht, 2)); } } for (int i = 0; i ; i++) { double...

修改这段代码，封装为函数：%利用电感矩阵生成互感系数矩阵 %输入电感矩阵：L %输出互感系数矩阵：K function [k] = LtoK(L) k= for i=1:8 for j=1:8 K(i,j)=L(i,j)/sqrt(L(i,i)*L(j,j)); end end end

K(i, j) = L(i, j) / sqrt(L(i, i) * L(j, j)); end end end 使用方法为：将电感矩阵作为输入参数传递给函数 LtoK，即可得到互感系数矩阵作为输出结果。例如： matlab L = [1 2 3; 2 4 5; 3 5 6]; K = ...

clear;clc; % 6个工地坐标 a=[1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25]; b=[1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.75]; % 临时料场位置 x=[5 2]; y=[1 7]; % 6个工地水泥日用量 d=[3 5 4 7 6 11]; % 计算目标函数系数，即6工地与两个料场的距离，总共12个值 for i=1:6 % 对于6个工地 for j=1:2 % 接收两个料场的供用 l(i,j)=sqrt((x(j)-a(i))^2+(y(j)-b(i))^2); % 距离 end end

具体地，通过计算欧几里得距离的公式 sqrt((x(j)-a(i))^2+(y(j)-b(i))^2)，将每个工地与两个料场的距离计算出来，并存储在l矩阵中。最终，l矩阵会包含12个值，代表了6个工地与两个料场之间的距离。

function Y0=PCNN(matrix,link_arrange,np) % matrix is the input image % np default value is 300 % link_arrange default is 13.0 % you better change this parameter in your's experiment alpha_L=1.0; alpha_Theta=5.0; beta=8; vL=0.2; vTheta=20; [p, q] = size(matrix); % Generate the null matrix that could be used L=zeros(p,q); U=zeros(p,q); Y=zeros(p,q); Y0=zeros(p,q); E=ones(p,q); % Compute the linking strength. center_x=round(link_arrange/2); center_y=round(link_arrange/2); W=zeros(link_arrange,link_arrange); for i=1:link_arrange for j=1:link_arrange if (i==center_x)&&(j==center_y) W(i,j)=1; else W(i,j)=1./sqrt((i-center_x).^2+(j-center_y).^2); end end end %% F=double(matrix); for i=1:1000 work = conv2(Y,W,'same'); L = exp( -1 / alpha_L) * L + vL * work; for row=1:p for col=1:q if Y(row,col) == 0 E(row,col) = exp( -1 / alpha_Theta) * E(row,col); else E(row,col) = vTheta; end end end U = F .* (1 + beta * L); for row=1:p for col=1:q if U(row,col) > E(row,col) Y(row,col) = 1; else Y(row,col) = 0; end end end Y0 = Y0 + Y; end end阈值是哪个符号？

在段代码中，阈值并没有使用符号来表示，而是使用了变量来表示。具体来说，在代码中使用了两个参数来控制阈值的大小，分别是alpha_Theta和vTheta。其中，alpha_Theta是一个衰减系数，用于控制阈值的衰减速度；...

详细解释如下matlab中的自定义函数：function net = cnnsetup(net, x, y) assert(~isOctave() || compare_versions(OCTAVE_VERSION, '3.8.0', '>='), ['Octave 3.8.0 or greater is required for CNNs as there is a bug in convolution in previous versions. See http://savannah.gnu.org/bugs/?39314. Your version is ' myOctaveVersion]); inputmaps = 1; mapsize = size(squeeze(x(:, :, 1))); for l = 1 : numel(net.layers) % layer if strcmp(net.layers{l}.type, 's') mapsize = mapsize / net.layers{l}.scale; assert(all(floor(mapsize)==mapsize), ['Layer ' num2str(l) ' size must be integer. Actual: ' num2str(mapsize)]); for j = 1 : inputmaps net.layers{l}.b{j} = 0; end end if strcmp(net.layers{l}.type, 'c') mapsize = mapsize - net.layers{l}.kernelsize + 1; fan_out = net.layers{l}.outputmaps * net.layers{l}.kernelsize ^ 2; for j = 1 : net.layers{l}.outputmaps % output map fan_in = inputmaps * net.layers{l}.kernelsize ^ 2; for i = 1 : inputmaps % input map net.layers{l}.k{i}{j} = (rand(net.layers{l}.kernelsize) - 0.5) * 2 * sqrt(6 / (fan_in + fan_out)); net.layers{l}.dk_old{i}{j} = zeros(size(net.layers{l}.k{i}{j})); net.layers{l}.dk{i}{j} = net.layers{l}.dk_old{i}{j}; end net.layers{l}.b{j} = 0; end inputmaps = net.layers{l}.outputmaps; end end % 'onum' is the number of labels, that's why it is calculated using size(y, 1). If you have 20 labels so the output of the network will be 20 neurons. % 'fvnum' is the number of output neurons at the last layer, the layer just before the output layer. % 'ffb' is the biases of the output neurons. % 'ffW' is the weights between the last layer and the output neurons. Note that the last layer is fully connected to the output layer, that's why the size of the weights is (onum * fvnum) fvnum = prod(mapsize) * inputmaps; onum = size(y, 1); net.ffb = zeros(onum, 1); net.ffW = (rand(onum, fvnum) - 0.5) * 2 * sqrt(6 / (onum + fvnum)); end

这是一个用于设置卷积神经网络的自定义函数，函数名为“cnnsetup”，其输入参数为“net”、“x”和“y”，输出参数为“net”。该函数的目的是初始化神经网络的参数。 首先，在该函数中使用assert函数进行判断，如果...

E_pe_tot = 0 do i = 1, n_atoms-1 do j = i+1, n_atoms if (mol(i) /= mol(j)) then dx = xu(i) - xu(j) dy = yu(i) - yu(j) do while (dx > L/2.d0) dx = dx - L end do do while (dx < -L/2.d0) dx = dx + L end do do while (dy > L/2.d0) dy = dy - L end do do while (dy < -L/2.d0) dy = dy + L end do dx_min = dx dy_min = dy dis = sqrt(dx_min**2+dy_min**2) E_pe = 0 delta_d = 0 if (dis < radius(i)+radius(j)) then delta_d = (radius(i)+radius(j)-dis) r_eff = sqrt(radius(i)*radius(j)/(radius(i)+radius(j))) E_pe = 0.4d0*r_eff*Kn*(delta_d ** 2.5) end if E_pe_tot = E_pe_tot + E_pe end if end do end do

其中，mol(i)代表第i个原子所属的分子，xu(i)和yu(i)代表第i个原子的x和y坐标，L代表系统的尺寸，radius(i)代表第i个原子的半径，Kn代表弹性系数。在计算过程中，将两个原子之间的距离限制在半径之内，使用了一个6-...

% 计算距离矩阵 dist = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n dist(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2); end end % 模拟退火算法求解 T0 = 1000; % 初始温度 Tf = 1e-8; % 终止温度 L = 200; % 每个温度下的迭代次数 alpha = 0.99; % 降温系数 t = T0; % 当前温度 x_best = x; y_best = y; dist_best = dist; count_best = sum(sum(dist >= 2.5)) - n; % 满足条件的点数 while t > Tf for i = 1:L % 随机选择一个点 k = randi(n); % 生成新的坐标点 x_new = randi([1,500]); y_new = randi([1,500]); % 更新距离矩阵 dist_new = dist; dist_new(k,:) = sqrt((x_new-x).^2 + (y_new-y).^2); dist_new(:,k) = dist_new(k,:); % 计算新的满足条件的点数 count_new = sum(sum(dist_new >= 2.5)) - n; % 判断是否接受新的坐标点 if count_new > count_best || rand < exp((count_new-count_best)/t) x_best = x_new; y_best = y_new; dist_best = dist_new; count_best = count_new; end end %scatter(x_best,y_best,'filled') % 降温 t = alpha * t; end fprintf('在已经种植了一些树木的情况下，最多还可以种植 %d 棵树\n', count_best);这段代码如何输出最后结果散点图

你可以在代码最后加上以下语句来输出散点图： scatter(x_best,y_best,'filled') 这将绘制最佳解的散点图，其中被种植的树用实心点表示。

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