v = 2*(ones(c,1)*aa).*(rand(c,n)-0.5) + ones(c,1)*mm;
时间: 2023-12-30 13:00:38 浏览: 23
这段代码是一个MATLAB语言的表达式,其中包括了一些矩阵运算和随机数生成。
首先,ones(c,1)表示生成一个c行1列的全为1的矩阵,aa表示一个向量或者矩阵,所以ones(c,1)*aa表示将全为1的c行1列矩阵与aa进行矩阵乘法运算。
然后,rand(c,n)表示生成一个c行n列的随机数矩阵,其中元素取值范围为0到1,再通过减去0.5将取值范围变为-0.5到0.5。
接着,将上述得到的随机数矩阵与2*(ones(c,1)*aa)进行点乘运算,得到一个尺寸与rand(c,n)相同的矩阵。
最后,将这个点乘得到的矩阵与ones(c,1)*mm进行点乘,得到最终的结果。
综上所述,这段代码主要是进行了矩阵运算和随机数生成,最终的结果是一个矩阵。
相关问题
[Q,n]=size(pp);[Q,p]=size(tt); wih=2*rand(n+1,q)-1;whj=2*rand(q+1,p)-1; wih=0.5*wih;whj=0.5*whj; deltawih=zeros(n+1,q);deltawhj=zeros(q+1,p); deltawihold=zeros(n+1,q);deltawhjold=zeros(q+1,p); si=[ones(Q,1),pp]; D=tt; sh=[1,zeros(1,q)];sy=zeros(1,p); deltao=zeros(1,p);deltah=zeros(1,q+1); sumerror=2*tol;time=0;error=[];在matlab中的意思
这段代码主要用于初始化神经网络的权重矩阵和一些相关的变量,其中:
- [Q,n]=size(pp):获取输入数据矩阵pp的行数Q和列数n,即训练数据的样本数和输入特征数;
- [Q,p]=size(tt):获取输出数据矩阵tt的行数Q和列数p,即训练数据的样本数和输出特征数;
- wih=2*rand(n+1,q)-1:初始化输入层到隐层之间的权重矩阵wih,采用[-1,1]之间的随机值初始化;
- whj=2*rand(q+1,p)-1:初始化隐层到输出层之间的权重矩阵whj,采用[-1,1]之间的随机值初始化;
- wih=0.5*wih;whj=0.5*whj;:将权重矩阵缩小0.5倍,以加快收敛速度;
- deltawih=zeros(n+1,q);deltawhj=zeros(q+1,p); deltawihold=zeros(n+1,q);deltawhjold=zeros(q+1,p);:初始化权重矩阵的增量变量,用于动量法更新权重矩阵;
- si=[ones(Q,1),pp]:构造新的输入数据矩阵si,将每个输入向量的第一维设为1,用于计算偏置项的权重;
- D=tt;:将输出数据矩阵赋值给D;
- sh=[1,zeros(1,q)]:初始化隐层状态向量sh,将第一维设为1,用于计算偏置项的权重;
- sy=zeros(1,p):初始化输出状态向量sy;
- deltao=zeros(1,p);deltah=zeros(1,q+1);:初始化输出层和隐层的误差向量;
- sumerror=2*tol;time=0;error=[];:初始化误差值的相关变量。其中,sumerror用于表示总误差,tol是误差容限,time是迭代次数,error用于记录每次迭代的误差值。
from numpy import * v=mat('1 0;0 1') e=mat('0.05;0.1') ones=mat('1;1') a= ones.T*v.I*ones b= ones.T*v.I*e c= e.T*v.I*e d=a*c-b*b a b c d #利用公式求组合权重 miu=0.075 c=0.0125 b=0.15 g= v.I*(c*ones-b*e)/d a=2.0 h= v.I*(a*e-b*ones)/d x=g+h*miu print (x) #最小方差资产组合的权重 #利用公式求方差 var=(a*miu*miu-2*b*miu+c)/d
这段代码是利用Python中的NumPy库来实现最小方差组合的权重和方差的计算。首先,创建了两个2x2的矩阵v和e,分别表示资产的协方差矩阵和预期收益率。然后,计算了a、b、c、d四个变量,这些变量是用来计算最小方差组合权重和方差的公式中的系数。接着,根据公式计算出最小方差组合的权重x和方差var。最后,输出了计算结果。
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