2Kkre2*(rc2/(rk*(re12 + re22)) + 3*(re1/re2 + re2/re1)2/4 - 3)/((re12 + re22)2((re1/re2 + re2/re1)3*exp(rc2/(rk(re12 + re22)))/8 - 1)) - Kk*(-2rc**2re2/(rk*(re12 + re22)2) + 3(-2*re1/re22 + 2/re1)*(re1/re2 + re2/re1)/4)/((re12 + re22)((re1/re2 + re2/re1)**3exp(rc2/(rk*(re12 + re22)))/8 - 1)) - Kk*(rc2re2(re1/re2 + re2/re1)3*exp(rc2/(rk*(re12 + re22)))/(4rk(re12 + re22)2) - (-3*re1/re22 + 3/re1)(re1/re2 + re2/re1)**2exp(rc2/(rk*(re12 + re22)))/8)*(rc2/(rk*(re12 + re22)) + 3*(re1/re2 + re2/re1)2/4 - 3)/((re12 + re22)((re1/re2 + re2/re1)**3exp(rc2/(rk*(re12 + re2*2)))/8 - 1)**2),将该函数按C语言形式,将该函数中的指数表示为pow形式

时间: 2024-04-07 22:34:00 浏览: 21
根据您提供的表达式,将指数表示为C语言中的pow形式,可以如下所示: ```c #include <math.h> double calculate_function(double Kk, double re1, double re2, double rc, double rk) { double result = 2 * Kk * re2 * (pow(rc, 2) / (rk * (pow(re1, 2) + pow(re2, 2))) + 3 * pow((re1 / re2 + re2 / re1), 2) / 4 - 3) / ((pow(re1, 2) + pow(re2, 2)) * (pow((re1 / re2 + re2 / re1), 3) * exp(pow(rc, 2) / (rk * (pow(re1, 2) + pow(re2, 2)))) / 8 - 1)) - Kk * (-2 * pow(rc, 2) * re2 / (rk * pow((pow(re1, 2) + pow(re2, 2)), 2)) + 3 * (-2 * re1 / pow(re2, 2) + 2 / re1) * (re1 / re2 + re2 / re1) / 4) / ((pow(re1, 2) + pow(re2, 2)) * (pow((re1 / re2 + re2 / re1), 3) * exp(pow(rc, 2) / (rk * (pow(re1, 2) + pow(re2, 2)))) / 8 - 1)) - Kk * (pow(rc, 2) * re2 * pow((re1 / re2 + re2 / re1), 3) * exp(pow(rc, 2) / (rk * (pow(re1, 2) + pow(re2, 2)))) / (4 * rk * pow((pow(re1, 2) + pow(re2, 2)), 2)) - (-3 * re1 / pow(re2, 2) + 3 / re1) * pow((re1 / re2 + re2 / re1), 2) * exp(pow(rc, 2) / (rk * (pow(re1, 2) + pow(re2, 2)))) / 8) * (pow(rc, 2) / (rk * (pow(re1, 2) + pow(re2, 2))) + 3 * pow((re1 / re2 + re2 / re1), 2) / 4 - 3) / ((pow(re1, 2) + pow(re2, 2)) * (pow((re1 / re2 + re2 / re1), 3) * exp(pow(rc, 2) / (rk * (pow(re1, 2) + pow(re2, 2)))) / 8 - 1)); return result; } ``` 在这个C语言函数中,我将指数部分使用`pow`函数来表示。您可以将所需的输入参数传递给`calculate_function`函数,并将返回的结果作为计算结果。请确保您在使用之前包含了`math.h`头文件。

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clear all; % TODO: Edit this to point to the folder your caffe mex file is in. % path_to_matcaffe = '/data/jkrause/cs231b/caffe-rc2/matlab/caffe'; path_to_matcaffe = 'C:/Users/DELL/Downloads/caffe-master/windows'; addpath(path_to_matcaffe) % Load up the image im = imread('peppers.png'); % Get some random image regions (format of each row is [x1 y1 x2 y2]) % Note: If you want to change the number of regions you extract features from, % then you need to change the first input_dim in cnn_deploy.prototxt. regions = [ 1 1 100 100; 100 50 400 250; 1 1 512 284; 200 200 230 220 100 100 300 200]; % Convert image from RGB to BGR and single, which caffe requires. im = single(im(:,:,[3 2 1])); % Get the image mean and crop it to the center mean_data = load('ilsvrc_2012_mean.mat'); image_mean = mean_data.image_mean; cnn_input_size = 227; % Input size to the cnn we trained. off = floor((size(image_mean,1) - cnn_input_size)/2)+1; image_mean = image_mean(off:off+cnn_input_size-1, off:off+cnn_input_size-1, :); % Extract each region ims = zeros(cnn_input_size, cnn_input_size, 3, size(regions, 1), 'single'); for i = 1:size(regions, 1) r = regions(i,:); reg = im(r(2):r(4), r(1):r(3), :); % Resize to input CNN size and subtract mean reg = imresize(reg, [cnn_input_size, cnn_input_size], 'bilinear', 'antialiasing', false); reg = reg - image_mean; % Swap dims 1 and 2 to work with caffe ims(:,:,:,i) = permute(reg, [2 1 3]); end % Initialize caffe with our network. % -cnn_deploy.prototxt gives the structure of the network we're using for % extracting features and is how we specify we want fc6 features. % -cnn512.caffemodel is the binary network containing all the learned weights. % -'test' indicates that we're only going to be extracting features and not % training anything init_key = caffe('init', 'cnn_deploy.prototxt', 'cnn512.caffemodel', 'test'); caffe('set_device', 0); % Specify which gpu we want to use. In this case, let's use the first gpu. caffe('set_mode_gpu'); %caffe('set_mode_cpu'); % Use if you want to use a cpu for whatever reason % Run the CNN f = caffe('forward', {ims}); % Convert the features to (num. dims) x (num. regions) feat = single(reshape(f{1}(:), [], size(ims, 4)));

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