\sum_{u\in\mathcal{U}}\theta_uI\left\{a_u^t=m\right\}\le R_m\emsp\forall t,m.doxc转doc变成图片了

这个数学公式表示的是＊＊＊u在集合U中时，满足条件a_u^t=m的情况下，对应的参数θ_u的和不超过R_m。其中，I{a_u^t=m}是一个指示函数，当a_u^t=m时取值为1，否则为0。

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相关问题

v_u^*=\arg \max _{v_i \in \mathcal{V}} P\left(v_{\left|s_u\right|+1}^{(u)}=v_i \mid s_u\right)

这是一个公式，它的含义是：对于一个给定的用户u和一个已知的部分序列$s_u$，v_u^*表示在给定$s_u$的条件下，下一个最有可能出现的单词或符号。具体来说，它是通过在所有可能的单词或符号v_i中选择具有最大条件概率的一个来确定的。其中，条件概率是指给定$s_u$时，下一个单词或符号是v_i的概率。

写出下列公式的matlab代码： \begin{gathered} min F(\mathbf{x})=\alpha\left(\sum_{k\in\mathbb{N}}(t_{ko}-t_{o k})-\sum_{i\in\mathcal{F}}F u e l_i\right)^\ell \ +\beta\sum_{k\in N}\sum_{i\in F}\sum_{j\in F}d_{i j}x_{i j k}+\gamma\left(\sum_{k\in N}\sum_{j\in F}|A_{i k}-a_{i}|\right)+\theta\left(\sum_{k\in N}\sum_{j\in F}\left(x_{i j k}-\frac{N_{f}}{N_{c a r}}\right)^{2}\right)| \end{gathered}

syms alpha beta gamma theta l Nf Ncar
syms tko tok Fi dij aik ai xijk
syms F N k i j

F_cost = alpha*(symsum(tko-tok, k, 1, N))^l + beta*symsum(symsum(symsum(dij*xijk, j, F), i, F), k, 1, N) + gamma*symsum(symsum(abs(aik-ai), j, F), k, N) + theta*symsum(symsum((xijk - Nf/Ncar)^2, j, F), k, N);