t=linspace(0,100,10000); %先定义时间在0-100内 p_umax=75000; k_u=0.045; p_umin=100000; %城市人口的参数 y1=p_umax.*exp(-k_u.*t)+p_umin;%城市的人口 p_smax=300000; k_s=0.08; p_0=10000; %郊区人口的参数 y2=p_smax./(1+(p_smax./p_0-1).*exp(-k_s.*t));%郊区的人口 k=find(abs(y2-1.2*y1)<=100); %找出郊区人口是城市人口1.2倍的点 x3=t(k); y3=P_city(x3); hold on plot(t,y1,"r",t,y2,"b",x3,y3,'*') xlim([0,100]) hold off %绘制出人口变化的曲线 disp(x3); disp(y1(k)); disp(y2(k)); %输出参数 这段代码的模型表达和求解方法
时间: 2024-03-26 18:37:28 浏览: 17
这段代码是通过给定城市和郊区的人口参数,分别使用指数函数和Logistic函数来模拟两个地区的人口变化,并找出郊区人口是城市人口1.2倍的时刻。具体来说,使用linspace函数生成时间范围内的等间隔时间点,然后根据城市和郊区的人口参数,分别计算出在每个时间点对应的城市和郊区的人口数量。接着,使用find函数找到郊区人口是城市人口1.2倍的时间点,并输出该时刻的城市和郊区人口数量。最后,使用plot函数将城市和郊区的人口变化曲线以及郊区人口是城市人口1.2倍的时刻用星号标注出来。
相关问题
t_sampled = linspace(0, t(end), 200);
`linspace()` 是 MATLAB 或者 Octave 中用于生成等间隔数列的函数。它的语法如下:
```
y = linspace(a, b, n)
```
其中,`a` 和 `b` 分别是数列的起点和终点,`n` 是数列的长度。`linspace()` 函数将 `[a, b]` 区间分成了 `n` 个等间隔的小区间,并返回这些小区间的端点值组成的向量。换句话说,`linspace(a, b, n)` 等价于 `a:((b-a)/(n-1)):b`。
在你提供的情况下,`t` 是一个列向量,表示路径规划中每个路径点到起点的时间。`t(end)` 表示最后一个路径点到起点的时间。`t_sampled` 表示一个等间隔的时间向量,包含了 `0` 到最后一个路径点到起点的时间之间的 `200` 个等间隔时间点。
例如,如果 `t(end)` 等于 `10`,那么 `t_sampled` 可以使用以下代码生成:
```matlab
t_sampled = linspace(0, t(end), 200);
```
其中 `t_sampled` 的长度为 `200`,包含了 `0` 到 `10` 之间的 `200` 个等间隔时间点,可以用来在整个路径上进行插值。
theta0_vals=np.linspace(-10,10,100)
这行代码是在 Python 中使用 numpy 库生成一个包含 100 个元素的一维数组,这个数组中的元素是从 -10 到 10 等间隔地分布的。具体来说,numpy 库中的 linspace 函数会生成一个等差数列,其第一个元素是 -10,最后一个元素是 10,数组长度为 100。这个数组可以用于绘制函数图像或进行一些数值计算。
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