for m=1:1:6 Z=Z+sqrt(3)*r*exp(i*pi/6); for pp=1:1:6 for k=1:m N=N+1; n=Z++r*exp(i*theta); g1=fill(real(n),imag(n),'k'); set(g1,'FaceColor',[1,0.5,0],'edgecolor',[0.5,0,0]); Z=Z+sqrt(3)*r*exp(i*At(pp)); end end end

这段代码包含了多个嵌套的循环，用于绘制一系列填充的图形。

首先，代码中的 `Z` 变量被初始化为一个复数。然后，通过循环和对 `Z` 的操作，图形被迭代地绘制出来。

具体来说，代码的执行流程如下：

1. 第一个外层循环 `for m=1:1:6` 控制了图形的绘制次数，共进行了 6 次迭代。

2. 在每次迭代开始时，`Z` 被更新为 `Z+sqrt(3)*r*exp(i*pi/6)`，其中 `r` 是半径。

3. 紧接着是两个嵌套的循环：
- 第一个内层循环 `for pp=1:1:6` 控制了图形中每个小区域的绘制次数，也进行了 6 次迭代。
- 第二个内层循环 `for k=1:m` 控制了每个小区域中填充图形的数量，每次迭代增加 1 个填充图形。

4. 在每次迭代中，`N` 被更新为 `N+1`，然后根据 `Z` 和 `theta` 绘制一个填充图形。具体绘制的图形是通过 `fill` 函数实现的。

5. 最后，在每次迭代结束时，`Z` 被更新为 `Z+sqrt(3)*r*exp(i*At(pp))`，其中 `At` 是一个角度向量。

通过这些循环和更新操作，可以绘制一系列具有填充效果的图形。具体图形的形状、颜色等细节，可以根据代码中的参数和函数调用进行调整。

相关问题

for a2=1:zx ZKX=a2*gj; for b2=1:zy ZKY=b2*gj; r=sqrt((ZKX-JSX)^2+(ZKY-JSY)^2); Xt=abs(JSX-ZKX); %计算点到钻孔的x距离 if(a2==2&&b2==1) continue; end rbs=((ZKX-a1*gj)^2+(ZKY-b1*gj)^2)/gj^2+1; for j=1:nj if (j==1) z=1; elseif(j==nj) z=H-1; else z=(j-1)*dz; end for k=1:nj if(k==1) a=0; b=dz/2; elseif(k==nj) a=H-dz/2; b=H; else a=(2*k-3)*dz*0.5; b=(2*k-1)*dz*0.5; end rydis=(a+b)/2; jsdis=z; [v,Rap,Iap,Rlamd,Ilamd] = untitled55(rydis,jsdis); rr=r; parfor i=1:LL t=i*dt; aa=integral(@(x)0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap)*exp(-v * sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x))*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x)) - v * t)*0.5 / sqrt(Rap*t))./sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x))/(2 * 3.1415926*Rlamd),a,b); ab=integral(@(x)0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap)*exp(v*sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x))*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x)) + v * t)*0.5 / sqrt(Rap*t))./sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x))/(2 * 3.1415926*Rlamd),a,b); ac=integral(@(x)0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap)*exp(-v * sqrt(rr*rr + (z + x).*(z + x))*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(rr*rr + (z + x).*(z + x)) - v * t)*0.5 / sqrt(Iap*t))./sqrt(rr*rr + (z+ x).*(z + x))/(2 * 3.1415926*Ilamd),a,b); ad=integral(@(x)0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap)*exp(v*sqrt(rr*rr + (z + x).*(z + x))*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(rr*rr + (z + x).*(z + x)) + v * t)*0.5 / sqrt(Iap*t))./sqrt(rr*rr + (z + x).*(z + x))/(2 * 3.1415926*Ilamd),a,b); aa(isnan(aa)) = 0;ab(isnan(ab)) = 0;ac(isnan(ac)) = 0; ad(isnan(ad)) = 0; Tj(i,j,k,rbs)=(aa+ab-ac-ad); %Tj(i,j,k,rbs)=(aa+ab); end end end end end优化 代码

首先，可以考虑使用向量化的方式替代循环。例如，将 `for j=1:nj` 循环改为 `j = 1:nj` 的向量，然后使用 `parfor` 并行化计算。

另外，在循环内部可以预先计算一些固定的变量，避免重复计算。例如，可以将 `sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x))` 提取出来，存储到一个变量中，避免在后续多次使用时重复计算。

还可以使用 MATLAB 的一些内置函数来替代自己编写的函数，例如 `trapz` 函数可以用来计算定积分。

最后，可以使用 MATLAB 的 Profiler 工具来识别代码中的瓶颈，然后进行优化。

for i=1:LL t=i*dt; aa=integral(@(x)0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap)*exp(-v * sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x))*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x)) - v * t)*0.5 / sqrt(Rap*t))./sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x))/(2 * 3.1415926*Rlamd),a,b); ab=integral(@(x)0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap)*exp(v*sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x))*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x)) + v * t)*0.5 / sqrt(Rap*t))./sqrt(rr*rr + (z - x).*(z - x))/(2 * 3.1415926*Rlamd),a,b); ac=integral(@(x)0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap)*exp(-v * sqrt(rr*rr + (z + x).*(z + x))*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(rr*rr + (z + x).*(z + x)) - v * t)*0.5 / sqrt(Iap*t))./sqrt(rr*rr + (z+ x).*(z + x))/(2 * 3.1415926*Ilamd),a,b); ad=integral(@(x)0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap)*exp(v*sqrt(rr*rr + (z + x).*(z + x))*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(rr*rr + (z + x).*(z + x)) + v * t)*0.5 / sqrt(Iap*t))./sqrt(rr*rr + (z + x).*(z + x))/(2 * 3.1415926*Ilamd),a,b); aa(isnan(aa)) = 0;ab(isnan(ab)) = 0;ac(isnan(ac)) = 0; ad(isnan(ad)) = 0; Tj(i,j,k,ii,a1,b1)=(aa+ab-ac-ad); end优化代码

这段代码中存在以下可以优化的地方：

1. 使用向量化操作：可以使用向量化操作来计算积分部分的结果，而不是使用循环计算。

2. 利用缓存机制：在循环中计算的变量可能会被重复使用，可以将它们缓存起来，以减少重复计算。

3. 简化复杂表达式：例如，将某些复杂的表达式提取为函数，以提高代码的可读性和易维护性。

4. 减少内存开销：例如，可以使用稀疏矩阵或者压缩数据结构来减少内存占用。

具体优化方式需要根据代码的实际情况来确定，以下是一个可能的优化示例：

% 缓存计算变量
sqrt_rr = sqrt(rr*rr);
sqrt_rr_z = sqrt_rr + z;
sqrt_rr_zx = sqrt_rr_z - x;
sqrt_rr_zx2 = sqrt_rr_zx .^ 2;
sqrt_rr_z_x = sqrt_rr_z - v*t;
sqrt_rr_z_x2 = sqrt_rr_z_x .^ 2;

% 定义积分部分函数
f = @(x, X, R, I) 0.25 * exp(v*X*0.5 ./ R) .* exp(-v * sqrt_rr_zx2*0.5 ./ R) .* erfc(sqrt_rr_z_x ./ sqrt(R*t)) ./ sqrt_rr_zx2 ./ (2 * 3.1415926*I);
g = @(x, X, R, I) 0.25 * exp(v*X*0.5 ./ R) .* exp(v * sqrt_rr_zx2*0.5 ./ R) .* erfc(sqrt_rr_z_x ./ sqrt(R*t)) ./ sqrt_rr_zx2 ./ (2 * 3.1415926*I);

% 使用向量化操作计算积分部分
Xt = reshape(Xt, [], 1);
aa = integral(@(x)f(x, Xt, Rap, Rlamd), a, b);
ab = integral(@(x)g(x, Xt, Rap, Rlamd), a, b);
ac = integral(@(x)f(x, Xt, Iap, Ilamd), a, b);
ad = integral(@(x)g(x, Xt, Iap, Ilamd), a, b);

% 将NaN替换为0
aa(isnan(aa)) = 0;
ab(isnan(ab)) = 0;
ac(isnan(ac)) = 0;
ad(isnan(ad)) = 0;

% 计算Tj
Tj(i,j,k,ii,a1,b1) = reshape(aa+ab-ac-ad, [1,1,1,1]);

在代码中，我将计算积分部分的代码进行了向量化，使用了缓存机制来减少重复计算。同时，将积分部分的计算提取为函数，以提高代码的可读性和易维护性。