请十分详细地解释一下下面的代码def compute_adjacency_matrix( route_distances: np.ndarray, sigma2: float, epsilon: float ): num_routes = route_distances.shape[0] route_distances = route_distances / 10000.0 w2, w_mask = ( route_distances * route_distances, np.ones([num_routes, num_routes]) - np.identity(num_routes), ) return (np.exp(-w2 / sigma2) >= epsilon) * w_mask

这段代码是计算一个路线距离矩阵的邻接矩阵。其中，route_distances是一个二维数组，表示各个路线之间的距离；sigma2和epsilon是两个参数，分别用于控制邻接矩阵的稠密程度和阈值。在函数中，首先将route_distances除以10000，然后计算每对路线之间的距离平方和权重矩阵w2和掩码矩阵w_mask。最后，通过指定的sigma2和epsilon参数，将w2转化为邻接矩阵，返回结果。

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下面的代码你可以转化为数学公式吗def compute_adjacency_matrix( route_distances: np.ndarray, sigma2: float, epsilon: float ): num_routes = route_distances.shape[0] route_distances = route_distances / 10000.0 w2, w_mask = ( route_distances * route_distances, np.ones([num_routes, num_routes]) - np.identity(num_routes), ) return (np.exp(-w2 / sigma2) >= epsilon) * w_mask

可以，这段代码可以转化为以下数学公式：

$$
A_{i,j} = \begin{cases}
1, & \text{if } \exp\left(-\frac{d_{i,j}^2}{\sigma^2}\right) \geq \epsilon \\
0, & \text{otherwise}
\end{cases}
$$

其中，$A_{i,j}$ 表示第 $i$ 条路径和第 $j$ 条路径是否相邻，$d_{i,j}$ 表示第 $i$ 条路径和第 $j$ 条路径之间的距离，$\sigma^2$ 和 $\epsilon$ 是给定的参数。

下面的代码你可以转化为数学公式吗?以大家都能理解的图片形式输出.def compute_adjacency_matrix( route_distances: np.ndarray, sigma2: float, epsilon: float ): num_routes = route_distances.shape[0] route_distances = route_distances / 10000.0 w2, w_mask = ( route_distances * route_distances, np.ones([num_routes, num_routes]) - np.identity(num_routes), ) return (np.exp(-w2 / sigma2) >= epsilon) * w_mask

可以将这段代码转化为以下数学公式：

$$
A_{i,j} = \begin{cases}
0 & i = j \\
1 & \exp\left(-\frac{d_{i,j}^2}{\sigma^2}\right) \geq \epsilon \\
0 & \text{otherwise}
\end{cases}
$$

其中，$A_{i,j}$ 表示第 $i$ 条路径和第 $j$ 条路径之间是否存在一条边，$d_{i,j}$ 表示第 $i$ 条路径和第 $j$ 条路径之间的距离，$\sigma^2$ 和 $\epsilon$ 是两个参数。