r2=(sum(r1.^2,2)).^(1/2)

这是一行 MATLAB 代码，用于计算矩阵 r1 中每行向量的 L2 范数，并将结果保存在 r2 向量中。具体来说，该代码将 r1 中的每个元素平方，然后对每一行的平方和进行开方运算，最后将结果保存在 r2 中。其中 .^ 运算符表示对矩阵中的每个元素执行幂运算，2 表示幂运算的指数，2 表示按照矩阵的第二个维度进行求和。因此，该代码的结果是一个列向量，其中每个元素表示 r1 中对应行向量的 L2 范数。

相关问题

r1=x1*c_x R2=r1.sum()+c_b预测值是

这段代码使用了线性回归模型对发电场数据进行了拟合，并预测了一个新的样本点的输出值。

根据代码，我们可以看出：

- r1=x1*c_x是将输入数据x1与回归系数c_x相乘，得到预测值的系数部分。
- r1.sum()+c_b是将上一步得到的系数部分与截距c_b相加，得到完整的预测值。

因此，R2的值为r1.sum()+c_b，即：

R2 = (28.4 * (-10.9194)) + (50.6 * (-0.2012)) + (1011.9 * 0.0518) + (80.54 * (-0.1551)) + 449.9047

R2 = -308.8573

所以，预测值为-308.8573。

优化代码% 定义电偶极子位置和方向 r = [0 0 0]; p = [1 0 0]; % 确定绘制坐标系 [x,y,z] = meshgrid(-2:0.2:2,-2:0.2:2,-2:0.2:2); % 计算电场分布 e0 = 8.854e-12; k = 1/(4*pi*e0); r1 = [x(:)-r(1), y(:)-r(2), z(:)-r(3)]; r2 = sqrt(r1(:,1).^2+r1(:,2).^2+r1(:,3).^2); E = k*(3*(r1*p')*p-r1)./(r2.^5); % 绘制电力线 figure; quiver3(x,y,z,E(:,1),E(:,2),E(:,3),0.5); axis equal; xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Z');

可以对代码进行如下优化：

1. 减少重复计算：可以将 `r1(:,1).^2+r1(:,2).^2+r1(:,3).^2` 这个计算结果提前计算出来，避免重复计算。

2. 合并常数计算：可以将 `k*3` 这个常数计算提前计算出来，避免重复计算。

3. 使用向量化运算：可以使用向量化运算，避免循环和条件判断等造成的性能损耗。

优化后的代码如下：

% 定义电偶极子位置和方向
r = [0 0 0];
p = [1 0 0];

% 确定绘制坐标系
[x,y,z] = meshgrid(-2:0.2:2,-2:0.2:2,-2:0.2:2);

% 计算电场分布
e0 = 8.854e-12;
k = 1/(4*pi*e0);
r1 = [x(:)-r(1), y(:)-r(2), z(:)-r(3)];
r2 = sqrt(sum(r1.^2, 2));
c = k*3;
E = c*(r1*p')*p-r1./(r2.^5);

% 绘制电力线
figure;
quiver3(x,y,z,E(:,1),E(:,2),E(:,3),0.5);
axis equal;
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');

通过减少重复计算、合并常数计算和使用向量化运算等方法，可以提高代码的运行效率。