x=exp.^((-0.1+0.3i)*n);

时间: 2023-10-26 10:06:04 浏览: 128
这段代码中,exp 应该被写成 exp(),因为它是一个内置函数。另外,^ 应该被写成 .^,以便进行逐元素的幂运算。修改后的代码如下: ```matlab x = exp((-0.1+0.3i) .* n); ``` 这将计算一个向量 x,其中每个元素都是以 n 为指数的以 e 为底、以 -0.1+0.3i 为指数的指数函数。
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y = (2*exp(2)*0.02585/(1-exp(1/0.02585*(1.1-x)))+ 1.125*(x-1.1))*a*(x-1.1)/(8*10^(-9))这个是要建立的函数类型,只含有一个参数a,需要求解,下面是我的实际数据点 x = 0.1:0.1:5; y_data = [-17.07912228, -17.07912228, -16.8427335, -16.6890252, -16.66282283, -16.49643209, -16.46765313, -16.40577772, -16.36655701, -16.2865143, -16.16938895, -16.05982674, -16.04577499, -15.94414234, -15.84806851, -15.7569308, -15.67984072, -15.58160228, -15.51651566, -15.40269786, -15.32736814, -15.22405053, -15.14731673, -15.08847623, -15.01449582, -14.97228176, -14.86533268, -14.79500737, -14.74691493, -14.67235383, -14.60958366, -14.56946988, -14.47909894, -14.4316967, -14.3688958, -14.31803738, -14.26179766, -14.20855315, -14.15800087, -14.0899474, -14.02007772, -13.91533089, -13.80062195, -13.66709055, -13.45783611, -13.1198665, -12.61705293, -11.96705575, -11.22774652, -10.45513517]; y的实际数据点是取了对数的,而函数模型没有取对数,用c或c++用L-M法求解,L-M法需要设立误差函数,误差函数为F=0.5*(f T *f) 写出c语言代码

以下是使用C语言实现L-M法求解的代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define N 50 // 数据点个数 #define M 1 // 待求参数个数 #define IT_MAX 100 // 最大迭代次数 #define EPS 1e-8 // 迭代停止阈值 double x[N] = {0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5.0}; // 数据点的x值 double y[N] = {-17.07912228, -17.07912228, -16.8427335, -16.6890252, -16.66282283, -16.49643209, -16.46765313, -16.40577772, -16.36655701, -16.2865143, -16.16938895, -16.05982674, -16.04577499, -15.94414234, -15.84806851, -15.7569308, -15.67984072, -15.58160228, -15.51651566, -15.40269786, -15.32736814, -15.22405053, -15.14731673, -15.08847623, -15.01449582, -14.97228176, -14.86533268, -14.79500737, -14.74691493, -14.67235383, -14.60958366, -14.56946988, -14.47909894, -14.4316967, -14.3688958, -14.31803738, -14.26179766, -14.20855315, -14.15800087, -14.0899474, -14.02007772, -13.91533089, -13.80062195, -13.66709055, -13.45783611, -13.1198665, -12.61705293, -11.96705575, -11.22774652, -10.45513517}; // 数据点的对数 // 定义待求解的函数模型 double model(double x, double a) { return (2 * exp(2) * 0.02585 / (1 - exp(1 / 0.02585 * (1.1 - x))) + 1.125 * (x - 1.1)) * a * (x - 1.1) / (8e-9); } // 定义误差函数 void error(double *p, double *f, double **J) { int i, j; double a = p[0]; for (i = 0; i < N; i++) { f[i] = log(y[i]) - log(model(x[i], a)); // 残差 for (j = 0; j < M; j++) { J[i][j] = -1 / (a * (x[i] - 1.1)); // 求解雅可比矩阵 } } } // 定义L-M法的主函数 void lm(double *p, double **J, double *f) { int i, j, k; double mu = 1e-3, rho, v[N], p_new[M], f_new[N], **J_new, delta[M], err, err_new; J_new = (double **) malloc(N * sizeof(double *)); for (i = 0; i < N; i++) { J_new[i] = (double *) malloc(M * sizeof(double)); } for (i = 0; i < IT_MAX; i++) { error(p, f, J); err = 0; for (j = 0; j < N; j++) { err += f[j] * f[j]; // 计算当前误差 } if (err < EPS) { break; // 如果误差已经小于阈值,直接退出循环 } for (j = 0; j < M; j++) { for (k = 0; k < N; k++) { v[k] = J[k][j]; } delta[j] = 0; for (k = 0; k < N; k++) { delta[j] += v[k] * f[k]; } delta[j] /= (mu + 1); // 计算增量 p_new[j] = p[j] + delta[j]; // 更新参数 } error(p_new, f_new, J_new); err_new = 0; for (j = 0; j < N; j++) { err_new += f_new[j] * f_new[j]; // 计算新的误差 } if (err_new < err) { mu /= 2; // 如果新的误差更小,减小步长 for (j = 0; j < M; j++) { p[j] = p_new[j]; for (k = 0; k < N; k++) { J[k][j] = J_new[k][j]; } } for (j = 0; j < N; j++) { f[j] = f_new[j]; } } else { mu *= 2; // 如果新的误差更大,增加步长 } } for (i = 0; i < N; i++) { free(J_new[i]); } free(J_new); } int main() { double a = 1.0; // 待求解参数的初始值 double *p, **J, *f; int i, j; // 为参数、雅可比矩阵、残差分配内存 p = (double *) malloc(M * sizeof(double)); J = (double **) malloc(N * sizeof(double *)); for (i = 0; i < N; i++) { J[i] = (double *) malloc(M * sizeof(double)); } f = (double *) malloc(N * sizeof(double)); // 初始化参数 p[0] = a; // 调用L-M法求解 lm(p, J, f); // 输出结果 printf("a = %lf\n", p[0]); // 释放内存 free(p); for (i = 0; i < N; i++) { free(J[i]); } free(J); free(f); return 0; } ``` 注意,此处的数据点y是取了对数的,但是在误差函数中需要计算残差,因此需要将模型函数的输出值也取对数。在求解雅可比矩阵时,需要注意除数不能为0的情况。

import numpy as np import copy def sigmod(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def train(ary_input, ary_w, ary_b, ary_target, learning_rate=0.1): n = len(ary_input) # 隐藏层 ary_hidden_net = np.zeros(n) ary_hidden_out = np.zeros(n) ary_w_new = copy.deepcopy(ary_w) for i in range(n): ary_hidden_net[i] = 0 for j in range(n): ary_hidden_net[i] += ary_w[i] * ary_input[j] ary_hidden_net[i] += ary_b[0] ary_hidden_out[i] = sigmod(ary_hidden_net[i]) # 输出层 output_net = 0 for i in range(n): output_net += ary_hidden_out[i] * ary_w[n][i] output_net += ary_b[1] output_out = sigmod(output_net) # 反向传播 output_delta = (ary_target - output_out) * output_out * (1 - output_out) hidden_delta = np.zeros(n) for i in range(n): hidden_delta = output_delta * ary_w[n][i] * ary_hidden_out[i] * (1 - ary_hidden_out[i]) for j in range(n): ary_w_new[i][j] += learning_rate * hidden_delta * ary_input[j] ary_w_new[n][i] += learning_rate * output_delta * ary_hidden_out[i] ary_b[0] += learning_rate * hidden_delta ary_b[1] += learning_rate * output_delta return ary_w_new, ary_b # 示例代码 ary_input = [0.1, 0.2, 0.3] ary_w = [ [0.1, 0.2, 0.3], [0.2, 0.3, 0.4], [0.3, 0.4, 0.5], [0.4, 0.5, 0.6] ] ary_b = [0.1, 0.2] ary_target = [0.5, 0.5] for i in range(1000): ary_w, ary_b = train(ary_input, ary_w, ary_b, ary_target) print("Updated weights:", ary_w)

这段代码似乎是一个简单的神经网络,但在训练函数中,你没有正确地更新隐藏层的delta值,因为你在第22行中使用了赋值操作(=),而不是累加操作(+=),因此你只计算了最后一个hidden_delta值。你需要将第22行修改为: ``` hidden_delta += output_delta * ary_w[n][i] * ary_hidden_out[i] * (1 - ary_hidden_out[i]) ``` 此外,你在第26行中对隐藏层delta进行了错误的乘法操作,应该改为: ``` hidden_delta *= ary_hidden_out[i] * (1 - ary_hidden_out[i]) ``` 最后,你在第32行中假设输出层的输入具有与隐藏层相同的维度大小,这是不正确的。你需要将ary_w[n]的大小从n更改为隐藏层大小。你可以将第32行修改为: ``` output_net = 0 for i in range(n): output_net += ary_hidden_out[i] * ary_w[n][i] output_net += ary_b[1] output_out = sigmod(output_net) ``` 修改后的代码如下所示:
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