将c1 = 2.5+3.7i c2 = 1.6-2.8i c1 + c2 = 4.1+0.9i c1 - c2 = 0.9+6.5i c1 += c2, c1 = 4.1+0.9i c1 -= c2, c1 = 2.5+3.7i c1[0] = 2.5, c1[1] = 3.7 +c1 = 2.5+3.7i -c1 = -2.5-3.7i ++c1 = 3.5+3.7i --c1 = 2.5+3.7i c1++ = 2.5+3.7i c1-- = 3.5+3.7i c1 = 2.5+3.7i 3.5 + c1 = 6+3.7i 3.5 - c1 = 1-3.7i输出

时间: 2023-07-14 18:13:17 浏览: 57
c1 = 2.5+3.7i c2 = 1.6-2.8i c1 + c2 = 4.1+0.9i c1 - c2 = 0.9+6.5i c1 += c2, c1 = 4.1+0.9i c1 -= c2, c1 = 2.5+3.7i c1[0] = 2.5, c1[1] = 3.7 +c1 = 2.5+3.7i -c1 = -2.5-3.7i ++c1 = 3.5+3.7i --c1 = 2.5+3.7i c1++ = 2.5+3.7i c1-- = 3.5+3.7i c1 = 2.5+3.7i 3.5 + c1 = 6+3.7i 3.5 - c1 = 1-3.7i 输出:6+3.7i,1-3.7i
相关问题

选址总成本:C=C1+C2+C3+C4的MATLAB代码

### 回答1: 以下是一个简单的 MATLAB 代码示例,用于计算总成本 `C`,其中 `C1`、`C2`、`C3` 和 `C4` 分别表示不同方面的成本: ``` % 假设这里有一些变量和参数需要设置 % 例如:地块面积、建筑面积、建筑材料成本等等 % 计算 C1 成本 C1 = ...; % 根据具体情况进行计算 % 计算 C2 成本 C2 = ...; % 根据具体情况进行计算 % 计算 C3 成本 C3 = ...; % 根据具体情况进行计算 % 计算 C4 成本 C4 = ...; % 根据具体情况进行计算 % 计算总成本 C C = C1 + C2 + C3 + C4; ``` 需要根据具体情况确定变量和参数的值,并编写相应的计算逻辑来计算不同方面的成本。 ### 回答2: MATLAB代码如下: ```MATLAB C1 = 100; % 第一个选择地点的成本 C2 = 200; % 第二个选择地点的成本 C3 = 150; % 第三个选择地点的成本 C4 = 180; % 第四个选择地点的成本 C = C1 + C2 + C3 + C4; % 计算总成本 disp(['选址总成本为:', num2str(C)]); ``` 以上代码假设选择地点的成本已经给定,并且通过简单的加法运算得出总成本。最后通过`disp`函数输出选址总成本的结果。 请注意,以上代码仅为示例,实际情况下可能需要根据具体需求进行修改和完善。 ### 回答3: MATLAB代码如下: ``` C1 = 100; % 第一个位置的选址成本 C2 = 150; % 第二个位置的选址成本 C3 = 200; % 第三个位置的选址成本 C4 = 120; % 第四个位置的选址成本 C = C1 + C2 + C3 + C4; % 计算总成本 disp(['选址总成本:C = ', num2str(C)]); ``` 以上代码中,我们定义了四个位置的选址成本,分别为C1、C2、C3和C4。然后通过将这些成本相加,得到选址的总成本C。最后使用disp函数将结果显示在命令窗口中。

选址总目标:C=C1+C2+C3+C4的MATLAB代码

### 回答1: 以下是一个简单的MATLAB代码,用于计算选址总目标: ```matlab % 假设有4个候选选址点 x = [1, 2, 3, 4]; % 假设每个选址点的C1、C2、C3、C4值分别为 C1 = [5, 2, 7, 3]; C2 = [9, 4, 2, 6]; C3 = [1, 8, 3, 4]; C4 = [5, 3, 6, 2]; % 计算选址总目标 total_cost = C1 + C2 + C3 + C4; % 找到最小的选址总目标 [min_cost, idx] = min(total_cost); % 输出最小的选址总目标和对应的选址点编号 fprintf('最小的选址总目标为 %f,对应的选址点编号为 %d。', min_cost, x(idx)); ``` 请注意,此代码仅为示例用途。实际应用中,您需要根据您的具体问题和数据进行适当的修改。 ### 回答2: 选址总目标是将MATLAB代码中的变量C分别赋值为C1、C2、C3和C4。 下面是一个示例MATLAB代码,用于实现这个目标: ```matlab C1 = ... % 将C1赋值给变量C C2 = ... % 将C2赋值给变量C C3 = ... % 将C3赋值给变量C C4 = ... % 将C4赋值给变量C % 其他计算或操作使用变量C ``` 你需要根据实际需求补充代码中的省略部分,以便将相应的值赋给变量C1、C2、C3和C4。这些值可以是常量、从文件中读取的数据或通过算法计算得到的结果。 请注意,上述代码中的省略部分"..."需要被实际的赋值代码替代。根据具体需求的不同,你可以选择不同的赋值方式来完成目标。 希望这个回答能对你有所帮助!如有进一步的问题,请随时提问。 ### 回答3: 下面是使用MATLAB代码实现选址总目标的示例: ``` % 定义待选择的选址集合 C = [C1, C2, C3, C4]; % 定义距离矩阵 D = zeros(length(C), length(C)); % 计算距离矩阵中的每个元素 for i = 1:length(C) for j = 1:length(C) D(i,j) = calculateDistance(C(i,:), C(j,:)); end end % 计算选址总目标 total_objective = 0; for i = 1:length(C) for j = 1:length(C) total_objective = total_objective + D(i,j); end end % 输出选址总目标 disp(['选址总目标为:', num2str(total_objective)]); ``` 在上述代码中,首先定义了待选择的选址集合C,然后创建一个距离矩阵D来存储各个选址之间的距离。接下来,通过嵌套循环计算距离矩阵中每个元素的值。之后,通过另外两个嵌套循环计算选址总目标,即将距离矩阵中的每个元素加和。最后,使用disp函数输出选址总目标。这段代码的具体实现细节可能还需要根据具体问题进行适当调整。

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以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
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