为什么换成你的公式计算出的v变成了6840*6840 而我的是6840*1

如果你的代码是这样写的：

v = [];
for i = 1:size(u,2)
    j = srcnum == i;
    vv = Q(j,:)*u(:,i);
    v = [v;vv];
end

那么得到的 v 的大小应该是 6840*1，这是因为代码中使用了 for 循环逐个计算每个源配置对应的 v 值，最终将结果拼接成一个列向量。

如果你将代码改成了以下形式：

v = Q * u(:,srcnum);

那么得到的 v 的大小应该是 6840*6840，这是因为这里使用了矩阵乘法一次性计算了所有源配置对应的 v 值，最终得到的结果是一个 6840*6840 的矩阵，其中每一列对应一个源配置的 v 值。

因此，如果你只需要某一个源配置对应的 v 值，可以使用以下代码来提取：

v_i = v(:,i);

其中 i 是你需要提取的源配置的编号。这样得到的 v_i 是一个 6840*1 的列向量，对应于该源配置的 v 值。

相关问题

给出36dbz的回波强度转换成降雨率的计算公式和python代码

将36dBZ的雷达回波强度转换为降雨率通常涉及到气象学中的经验公式或者模型，例如Z-R关系（Rainfall Rate vs Reflectivity），这个关系并非固定的数学公式，而是根据不同地区、季节以及雷达类型可能存在差异。

一种常见的经验公式是由NRCS (美国自然资源保护服务) 提供的，它将DBZ值映射到毫米每小时的降雨速率，大致可以这样表示：

\[ Rainfall \text{(mm/h)} = a * 10^{b * Z} \]

其中 \( Z \) 是以dBZ为单位的反射率因子，\( a \) 和 \( b \) 是常数。对于36dBZ，需要查找特定的Z-R关系表来获取对应的系数。

请注意，这里给出的是一个简化版的例子，实际应用中可能需要使用更复杂的模型，比如Radar Hydrology Equation (RHE)，或者参考特定雷达系统的校准数据。

以下是一个简化的Python代码示例，用于展示如何按照上述假设的线性关系进行转换，但这并不是准确的转换过程：

# 假设已知的系数a和b
a = 0.045
b = -1.9

# 定义反射率因子
reflectivity_dbz = 36.0

# 转换为降雨率
rain_rate_mm_per_hour = a * 10 ** (b * reflectivity_dbz)
print(f"36 dBZ对应的降雨率约为 {rain_rate_mm_per_hour:.2f} mm/h")

固体颗粒的数量浓度计算公式N =B*L*H*C

固体颗粒的数量浓度计算公式是N = B L * H * C，其中：
N表示固体颗粒的数量；
B表示基准体积，通常为1立方米；
L表示样品长度；
H表示样品宽度；
C表示固体颗粒的浓度。

这个公式可以用来计算在给定的基准体积中，固体颗粒的数量。通过乘以样品的长度、宽度和浓度，可以得到固体颗粒的数量。