% 参数设定 K_min = 0.1; K_max = 5; N = 1000; % K点数 tol = 1e-6; % 收敛容差 beta = 0.9; % 折现率 gamma = 0.9; % 参数 V = zeros(1,N); % 初始化V(K)为0 % 离散化K,计算初始值 K = linspace(K_min,K_max,N); C = zeros(N,N); % 存储C(K,K') for i=1:N for j=1:N if K(j) <= 0.05*K(i) C(i,j) = 0; else C(i,j) = K(i)^gamma + 0.8*K(i) - K(j); end end end U = log(C); % 效用函数 U(C<=0) = -Inf; V_new = max(U + beta * repmat(V,N,1),[],2); % 初始值 % 迭代求解V(K) while norm(V_new - V) > tol V = V_new; V_new = max(U + beta * repmat(V,N,1),[],2); end % 根据V(K)计算最优政策 [~,index] = max(U + beta * repmat(V,N,1),[],2); K_policy = K(index); % 绘制结果 figure; plot(K,V); xlabel('Capital'); ylabel('Value'); title('Value Function'); figure; plot(K,K_policy); xlabel('Capital'); ylabel('Policy'); title('Policy Function');该代码的错误是什么,如何修改

时间: 2024-03-09 17:50:43 浏览: 26
在计算初始值时,应该使用V=zeros(N,1)而非V=zeros(1,N)。另外,在计算效用函数U时,应该先计算C<=0的逻辑矩阵mask,再将其赋值为负无穷,而非直接将U(C<=0)赋值为负无穷。 下面是修改后的代码: ```matlab % 参数设定 K_min = 0.1; K_max = 5; N = 1000; % K点数 tol = 1e-6; % 收敛容差 beta = 0.9; % 折现率 gamma = 0.9; % 参数 V = zeros(N,1); % 初始化V(K)为0 % 离散化K,计算初始值 K = linspace(K_min,K_max,N)'; C = zeros(N,N); % 存储C(K,K') for i=1:N for j=1:N if K(j) <= 0.05*K(i) C(i,j) = 0; else C(i,j) = K(i)^gamma + 0.8*K(i) - K(j); end end end mask = C<=0; U = log(C); U(mask) = -Inf; V_new = max(U + beta * repmat(V,1,N),[],2); % 初始值 % 迭代求解V(K) while norm(V_new - V) > tol V = V_new; V_new = max(U + beta * repmat(V,1,N),[],2); end % 根据V(K)计算最优政策 [~,index] = max(U + beta * repmat(V,1,N),[],2); K_policy = K(index); % 绘制结果 figure; plot(K,V); xlabel('Capital'); ylabel('Value'); title('Value Function'); figure; plot(K,K_policy); xlabel('Capital'); ylabel('Policy'); title('Policy Function'); ``` 这样修改后,代码就能够正常运行了。

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把代码alpha = 0.7; beta = 0.95; delta = 0.8; y_min = 0.05; y_max = 17; k_min = 0.1; k_max = 17; % 定义状态空间 k_grid = linspace(k_min, k_max, 1000); y_grid = linspace(y_min, k_max^alpha, 1000); % 定义初始值函数 v = zeros(size(k_grid)); % 迭代贝尔曼方程直到收敛 tol = 1e-6; maxit = 1000; diff = 1; it = 1; while diff > tol && it < maxit v_new = zeros(size(k_grid)); for i = 1:length(k_grid) k = k_grid(i); v_temp = zeros(size(y_grid)); for j = 1:length(y_grid) y = y_grid(j); c = y + (1 - delta) * k - k_grid; c(c <= 0) = NaN; % 排除不可行的消费水平 u = log(c) + log(k) + beta * interp1(k_grid, v, y + delta * k - c, 'linear', 'extrap'); v_temp(j) = max(u); end [v_new(i), ~] = fminbnd(@(x) -interp1(y_grid, v_temp, x, 'linear', 'extrap'), y_min, k^alpha); end diff = max(abs(v_new - v)); v = v_new; it = it + 1; end % 计算最优政策 c_star = zeros(size(k_grid)); for i = 1:length(k_grid) k = k_grid(i); v_temp = zeros(size(y_grid)); for j = 1:length(y_grid) y = y_grid(j); c = y + (1 - delta) * k - k_grid; c(c <= 0) = NaN; % 排除不可行的消费水平 u = log(c) + log(k) + beta * interp1(k_grid, v, y + delta * k - c, 'linear', 'extrap'); v_temp(j) = max(u); end [v_star, idx] = max(v_temp); c_star(i) = y_grid(idx) + (1 - delta) * k - k_grid; end % 绘制结果 figure; subplot(2, 1, 1); plot(k_grid, v); xlabel('Capital'); ylabel('Value'); title('Value Function'); subplot(2, 1, 2); plot(k_grid, c_star); xlabel('Capital'); ylabel('Consumption'); title('Optimal Consumption Policy');修改正确

class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) # Gramian matrix has real non-negative eigenvalues. eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) # Use complex detection of small eigenvalues from pinvh. t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) # Get a mask indicating which eigenpairs are not degenerate tiny, # and create a reordering array for thresholded singular values. above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh将这段代码放入一个.py文件中,用Spyder查看,有报错,可能是缩进有问题,无法被调用,根据这个问题,给出解决办法,给出改正后的完整代码

class svd_recommender_py(): #svd矩阵推荐 def svds(A, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 #这不是解决问题的稳定方法。 solver == 'arpack' eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) #格拉米矩阵具有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复杂检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #得到一个指示哪些本征对不是退化微小的掩码, #并创建阈值奇异值的重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh这段代码主要是为了将scipy包中的SVD计算方法封装成一个自定义类,是否封装合适?如果不合适,给出修改后的完整代码

class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码, #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM,迭代器使用arpack

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): largest = self.which == 'LM' if not largest and self.which != 'SM': raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码中使用的scipy包太旧了,导致会出现报错信息为:cannot import name 'is_pydata_spmatrix' from 'scipy.sparse' (D:\Anaconda\lib\site-packages\scipy\sparse_init.py),将这段代码修改为使用最新版的scipy包

from scipy.sparse.linalg import eigsh, LinearOperator from scipy.sparse import isspmatrix, is_pydata_spmatrix class SVDRecommender: def init(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码, #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T)这段代码在largest = False处报错了,报错信息为:Local variable 'largest' is assigned to but never used (pyfLakes E)如何改正

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CD40110是一种双四线双向译码器,它的工作原理基于逻辑编码和译码技术。它将输入的二进制代码(一般为4位)转换成对应的输出信号,可以控制多达16个输出线中的任意一条。以下是CD40110的主要工作步骤: 1. **输入与编码**: CD40110的输入端有A3-A0四个引脚,每个引脚对应一个二进制位。当你给这些引脚提供不同的逻辑电平(高或低),就形成一个四位的输入编码。 2. **内部逻辑处理**: 内部有一个编码逻辑电路,根据输入的四位二进制代码决定哪个输出线应该导通(高电平)或保持低电平(断开)。 3. **输出**: 输出端Y7-Y0有16个,它们分别与输入的编码相对应。当特定的
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全国交通咨询系统C++实现源码解析

"全国交通咨询系统C++代码.pdf是一个C++编程实现的交通咨询系统,主要功能是查询全国范围内的交通线路信息。该系统由JUNE于2011年6月11日编写,使用了C++标准库,包括iostream、stdio.h、windows.h和string.h等头文件。代码中定义了多个数据结构,如CityType、TrafficNode和VNode,用于存储城市、交通班次和线路信息。系统中包含城市节点、交通节点和路径节点的定义,以及相关的数据成员,如城市名称、班次、起止时间和票价。" 在这份C++代码中,核心的知识点包括: 1. **数据结构设计**: - 定义了`CityType`为short int类型,用于表示城市节点。 - `TrafficNodeDat`结构体用于存储交通班次信息,包括班次名称(`name`)、起止时间(原本注释掉了`StartTime`和`StopTime`)、运行时间(`Time`)、目的地城市编号(`EndCity`)和票价(`Cost`)。 - `VNodeDat`结构体代表城市节点,包含了城市编号(`city`)、火车班次数(`TrainNum`)、航班班次数(`FlightNum`)以及两个`TrafficNodeDat`数组,分别用于存储火车和航班信息。 - `PNodeDat`结构体则用于表示路径中的一个节点,包含城市编号(`City`)和交通班次号(`TraNo`)。 2. **数组和变量声明**: - `CityName`数组用于存储每个城市的名称,按城市编号进行索引。 - `CityNum`用于记录城市的数量。 - `AdjList`数组存储各个城市的线路信息,下标对应城市编号。 3. **算法与功能**: - 系统可能实现了Dijkstra算法或类似算法来寻找最短路径,因为有`MinTime`和`StartTime`变量,这些通常与路径规划算法有关。 - `curPath`可能用于存储当前路径的信息。 - `SeekCity`函数可能是用来查找特定城市的函数,其参数是一个城市名称。 4. **编程语言特性**: - 使用了`#define`预处理器指令来设置常量,如城市节点的最大数量(`MAX_VERTEX_NUM`)、字符串的最大长度(`MAX_STRING_NUM`)和交通班次的最大数量(`MAX_TRAFFIC_NUM`)。 - `using namespace std`导入标准命名空间,方便使用iostream库中的输入输出操作。 5. **编程实践**: - 代码的日期和作者注释显示了良好的编程习惯,这对于代码维护和团队合作非常重要。 - 结构体的设计使得数据组织有序,方便查询和操作。 这个C++代码实现了全国交通咨询系统的核心功能,涉及城市节点管理、交通班次存储和查询,以及可能的路径规划算法。通过这些数据结构和算法,用户可以查询不同城市间的交通信息,并获取最优路径建议。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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【实战演练】使用Seaborn和Plotly进行数据可视化项目

![【实战演练】使用Seaborn和Plotly进行数据可视化项目](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-5669851/lifus0nfda.jpeg) # 1. 数据可视化的基础** 数据可视化是指将数据转换为图形或图表,以帮助人们理解和解释数据。它是一种强大的工具,可以揭示数据中的模式、趋势和异常情况,从而帮助人们做出更好的决策。 数据可视化有许多不同的类型,包括条形图、折线图、散点图和饼图。每种类型都有其独特的优点和缺点,具体选择哪种类型取决于数据类型和要传达的信息。 在创建数据可视化时,重要的是要考虑以下因素: * **受众:**
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Python的六种数据类型

Python是一种动态类型的高级编程语言,它的六种基本数据类型包括: 1. **数字类型(Numeric Types)**:主要有整型(int)、浮点型(float)、复数型(complex)。整型用于表示整数值,浮点型用于存储小数,复数型用于处理复数。 2. **字符串类型(String Type)**:用单引号('')或双引号("")包围的文本序列,用来存储文本数据。 3. **布尔类型(Boolean Type)**:只有两个值,True和False,表示逻辑判断的结果。 4. **列表类型(List Type)**:有序的可变序列,可以包含不同类型的元素。 5. **元组类型
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DFT与FFT应用:信号频谱分析实验

"数字信号处理仿真实验教程,主要涵盖DFT(离散傅里叶变换)和FFT(快速傅里叶变换)的应用,适用于初学者进行频谱分析。" 在数字信号处理领域,DFT(Discrete Fourier Transform)和FFT(Fast Fourier Transform)是两个至关重要的概念。DFT是将离散时间序列转换到频域的工具,而FFT则是一种高效计算DFT的方法。在这个北京理工大学的实验中,学生将通过实践深入理解这两个概念及其在信号分析中的应用。 实验的目的在于: 1. 深化对DFT基本原理的理解,这包括了解DFT如何将时域信号转化为频域表示,以及其与连续时间傅里叶变换(DTFT)的关系。DFT是DTFT在有限个等间隔频率点上的取样,这有助于分析有限长度的离散信号。 2. 应用DFT来分析信号的频谱特性,这对于识别信号的频率成分至关重要。在实验中,通过计算和可视化DFT的结果,学生可以观察信号的幅度谱和相位谱,从而揭示信号的频率组成。 3. 通过实际操作,深入理解DFT在频谱分析中的作用,以及如何利用它来解释现实世界的现象并解决问题。 实验内容分为几个部分: (1)首先,给出了一个5点序列x,通过计算DFT并绘制幅度和相位图,展示了DFT如何反映信号的幅度和相位特性。 (2)然后,使用相同序列x,但这次通过FFT进行计算,并用茎图展示结果。FFT相比于DFT提高了计算效率,尤其是在处理大数据集时。 (3)进一步扩展,序列x通过添加零填充至128点,再次进行FFT计算。这样做可以提高频率分辨率,使得频谱分析更为精确。 (4)最后,通过一个包含两种正弦波的11点序列,演示了DFT如何提供DTFT的近似,当N增大时,DFT的结果更接近于DTFT。 实验通过MATLAB代码实现,学生可以在实际操作中熟悉这些概念,从而增强对数字信号处理理论的理解。通过这些实验,学生不仅能够掌握DFT和FFT的基本运算,还能学会如何利用它们来分析和解析复杂的信号结构。