set relaxed_in_ports [get_ports -quiet {rgx_cr* vha_cr*} -filter "direction == in"]，tcl里面这样写，这句改成sdc约束要怎么写，要求给出结果

这个 TCL 代码的作用是选择输入方向为 "in" 的端口名称以 "rgx_cr" 或 "vha_cr" 开头的端口，并将它们存储在变量 "relaxed_in_ports" 中。

如果你想将这个 TCL 代码转换成 SDC 约束，可以使用以下约束语法：

set_input_delay -clock <clock_name> -max <max_delay> [get_ports -filter {direction == "in" && (name =~ "rgx_cr.*" || name =~ "vha_cr.*")} -quiet]

其中，<clock_name> 是输入端口所连接的时钟名称，<max_delay> 是输入端口的最大延迟时间。这个约束语句将会为选择的输入端口添加最大延迟时间约束。

注意，在 SDC 中，端口方向应该使用全大写字母（IN 或 OUT）来表示，而不是 "in" 或 "out"。另外，在 SDC 中，可以使用正则表达式来过滤端口名称，使用符号 "=~" 来表示正则表达式匹配。

相关问题

new_constraint = (relaxed_A @ x <= relaxed_b)这句代码的含义

这句代码的含义是根据当前的松弛线性规划问题的解x，生成一个新的约束条件来进一步限制可行解空间。这个新的约束条件是通过计算`relaxed_A @ x <= relaxed_b`得到的，其中`@`表示矩阵乘法运算。

具体而言，`relaxed_A`是松弛线性规划问题的约束矩阵，`relaxed_b`是约束向量。通过计算矩阵乘法`relaxed_A @ x`，我们可以得到一个向量，它的每个元素都表示对应约束条件下的线性组合结果。然后，我们将这个向量与`relaxed_b`进行比较，得到一个布尔向量，其中每个元素表示对应约束条件是否满足。

最后，将这个布尔向量作为新的约束条件，将其添加到松弛线性规划问题的约束矩阵`relaxed_A`的末尾，以进一步收紧可行解空间。这样，在下一次迭代中，松弛线性规划问题将考虑这个新的约束条件，并寻找更加受限制的可行解。

希望能够清楚解释这句代码的含义，如果有更多疑问，请随时提出。

import numpy as np from scipy.optimize import linprog def integer_cutting_plane(c, A, b, bounds): relaxed_A = A relaxed_b = b while True: res = linprog(c=c, A_ub=relaxed_A, b_ub=relaxed_b, bounds=bounds) x = res.x if all(int(val) == val for val in x): return x.astype(int) new_constraint = (relaxed_A @ x <= relaxed_b) relaxed_A = np.vstack((relaxed_A, new_constraint)) def get_bounds(): return [(0, None), (0, None)] def get_c(): return np.array([40, 90]) def get_A(): return np.array([[-9, -7], [-7, -20]]) def get_b(): return np.array([-56, -70]) if __name__ == '__main__': bounds = get_bounds() integer_cutting_plane(get_c(), get_A(), get_b(), bounds)以上代码运行报错ValueError: Invalid input for linprog: b_ub must be a 1-D array; b_ub must not have more than one non-singleton dimension and the number of rows in A_ub must equal the number of values in b_ub 请解决

在你的代码中，报错是因为在调用linprog函数时，传递给参数b_ub的参数relaxed_b是一个二维数组。linprog函数要求b_ub是一个一维数组。

要解决这个问题，你可以使用numpy库的flatten()方法将relaxed_b转换为一维数组。flatten()方法会将多维数组展平为一维数组。

以下是修改后的代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import linprog


def integer_cutting_plane(c, A, b, bounds):
    relaxed_A = A
    relaxed_b = b
    while True:
        res = linprog(c=c, A_ub=relaxed_A, b_ub=relaxed_b.flatten(), bounds=bounds)
        x = res.x
        if all(int(val) == val for val in x):
            return x.astype(int)

        new_constraint = (relaxed_A @ x <= relaxed_b)
        relaxed_A = np.vstack((relaxed_A, new_constraint))


def get_bounds():
    return [(0, None), (0, None)]


def get_c():
    return np.array([40, 90])


def get_A():
    return np.array([[-9, -7], [-7, -20]])


def get_b():
    return np.array([-56, -70])


if __name__ == '__main__':
    bounds = get_bounds()
    integer_cutting_plane(get_c(), get_A(), get_b(), bounds)

通过使用flatten()方法将relaxed_b转换为一维数组，你可以解决报错问题。请注意，这里使用的是numpy库的flatten()方法，而不是reshape()方法。