解释每个代码的意思r = 0:1:1000; p = normpdf(r,500,50); g1 = @(r,n)(0.25.*r-0.15.*(n-r)).*normpdf(r,500,50); g2 = @(r,n)0.25*n*normpdf(r,500,50); for n = 1:1:999 G(n) = integral(@(r)g1(r,n),0,n)+integral(@(r)g2(r,n),n+1,1000); end %a=integral(@(r)g1(r,n),0,n)+integral(@(r)g2(r,n),n+1,1000) %G = integral(g1,0,500)+integral(g2,501,1000); [p,q]=max(G) n=1:1:999; plot(n,G) xlabel('购进量n') ylabel('收入') title('报童收入')

这段代码是用来模拟一个报童的收入情况，其中：

- r = 0:1:1000; 是生成了一个 0 到 1000 的等差数列，步长为 1。
- p = normpdf(r,500,50); 是根据正态分布生成了一个概率密度函数。
- g1 = @(r,n)(0.25.*r-0.15.*(n-r)).*normpdf(r,500,50); 是一个函数句柄，用来计算收入函数的前半部分。
- g2 = @(r,n)0.25*n*normpdf(r,500,50); 是另一个函数句柄，用来计算收入函数的后半部分。
- for n = 1:1:999 和 end 之间的代码是用来循环计算每个购进量 n 对应的收入 G(n)。
- G(n) = integral(@(r)g1(r,n),0,n)+integral(@(r)g2(r,n),n+1,1000); 是计算购进量为 n 时的收入，其中 integral 函数是 MATLAB 中的积分函数。
- 最后一行代码是用来绘制收入随购进量变化的曲线图，其中 xlabel、ylabel 和 title 分别是设置 X 轴、Y 轴和标题的标签。

相关问题

function pdf_all = pdf_all_func(x, mu, sigma) % x: 输入矩阵 % mu: 均值向量 % sigma: 标准差向量 % pdf_all: 每个元素的概率密度值 pdf_all = zeros(size(x)); % 定义一个与 x 同尺寸的矩阵 for kk = 1:size(x, 2) pdf_all(:,kk) = normpdf(x(:,kk), mu(kk), sigma(kk)); end，怎么该，才能成为输入变量个数为一个的函数，此处mu，sigma已知

如果 mu 和 sigma 已知，那么可以将它们作为该函数的默认参数，然后只需要传入一个参数 x。可以按照下面的方式修改函数：

function pdf_all = pdf_all_func(x, mu, sigma)
% x: 输入矩阵
% mu: 均值向量，默认为 0
% sigma: 标准差向量，默认为 1
% pdf_all: 每个元素的概率密度值

if nargin < 2
    mu = 0;
end
if nargin < 3
    sigma = 1;
end

pdf_all = zeros(size(x)); % 定义一个与 x 同尺寸的矩阵
for kk = 1:size(x, 2)
    pdf_all(:,kk) = normpdf(x(:,kk), mu(kk), sigma(kk));
end

这样修改后，如果只传入一个参数 x，那么 mu 和 sigma 将使用默认值 0 和 1。如果需要传入自定义的 mu 和 sigma，可以将它们作为第二和第三个参数传入该函数。

muX = [1 2 3];sigmaX = [0.5 0 0; 0 1 0; 0 0 2];pi_pdf_cell = cell(n, 1); % 保存每个函数句柄的单元格数组for kk = 1:n pi_pdf_cell{kk} = @(x) normpdf(x, muX(kk), sqrt(sigmaX(kk)));end使用方法

这段代码定义了一个大小为 $n \times 1$ 的单元格数组 `pi_pdf_cell`，其中每个单元格存储了一个函数句柄，这些函数句柄实现了以不同的均值和方差对输入向量进行概率密度计算的功能。

如果要使用这些函数句柄，可以按照以下步骤进行：

1. 定义输入向量 `x`，例如 `x = [1.2 2.5 3.8]'`。

2. 调用需要的函数句柄，例如 `pdf1 = pi_pdf_cell{1}(x)` 表示调用第一个函数句柄对输入向量 `x` 进行概率密度计算。

3. 可以使用循环语句来依次调用所有的函数句柄，例如：

   pdf_all = zeros(n, 1);
   for kk = 1:n
       pdf_all(kk) = pi_pdf_cell{kk}(x);
   end

这样就可以得到一个大小为 $n \times 1$ 的概率密度向量 `pdf_all`，其中第 $k$ 个元素表示使用第 $k$ 个函数句柄对输入向量 `x` 进行概率密度计算的结果。

需要注意的是，在调用函数句柄时，输入向量的维数应该与均值向量和方差向量的维数相同。如果某个方差元素为零，可以将其替换为一个极小的正数，以避免计算中出现除以零的情况。