t1=-log(runif(1))/lamda1 补充完整上述代码,使其产生15个随机变量t1,t2,...,t15并将其利用sort排序,R语言

时间: 2024-12-08 22:23:15 浏览: 8
在 R 语言中,你可以按照以下步骤补充代码来生成15个这样的随机变量,并对它们进行排序: ```R # 首先设定 lamda1 的值(这里假设 lamda1 = 2) lamda1 <- 2 # 使用 runif 函数生成15个独立的0到1之间的随机数 random_numbers <- runif(15) # 计算对应的负对数值,转换为指数分布的随机变量 t1, ..., t15 times <- -log(random_numbers) / lamda1 # 排序这些随机变量 sorted_times <- sort(times) # 输出结果 print("Sorted times:") print(sorted_times) ``` 在这个代码中,我们首先生成了15个均匀分布在[0,1]区间内的随机数,然后通过公式 `-log(runif(1))/lamda1` 转换为每个随机数对应的指数分布的随机时间。最后,`sort()` 函数用于将这些随机时间按从小到大的顺序排列。如果你想要查看前几个最小或最大的随机时间,只需改变`sorted_times`部分即可,比如用`head(sorted_times)` 或 `tail(sorted_times)`。
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K1=2^8-1; %光束的精度 lamda=800e-9; %波长 omega=2*pi*c/lamda; %角频率 k0=2*pi/lamda; %波数 w0=1e-5;% 10um %束腰半径,光束的宽度 Sr0=5e-04;% 0.5mm %光束半径 r0=6; %10um aa=0.6; sigma=1.2;

这段代码主要是定义了一些常数和变量,用于后续计算光束参数。具体解释如下: - K1=2^8-1; 定义了一个常数K1,表示光束的精度。 - lamda=800e-9; 定义了波长lamda,单位是米。 - omega=2*pi*c/lamda; 定义了角频率omega,其中c是光速。 - k0=2*pi/lamda; 定义了波数k0。 - w0=1e-5;% 10um 定义了光束的束腰半径w0,单位是米。 - Sr0=5e-04;% 0.5mm 定义了光束半径Sr0,单位是米。 - r0=6; %10um 定义了光束的半径r0,单位是米。 - aa=0.6; 定义了非线性系数aa。 - sigma=1.2; 定义了散焦系数sigma。

clear clc c=3.0e8; e=1.60210e-19; me=9.10908e-31; epsilon=8.854187818e-12; %真空介电常数 h=6.626e-34; K1=2^8-1; %光束的精度 lamda=800e-9; %波长 omega=2*pi*c/lamda; %角频率 k0=2*pi/lamda; %波数 w0=1e-5;% 10um %束腰半径,光束的宽度 Sr0=5e-04;% 0.5mm %光束半径 r0=10; %10um aa=0.75; sigma=1.2;

这段代码是MATLAB语言的代码,其中包含了一些常量的定义和赋值操作。下面是这段代码的解释: - clear clc:清空命令窗口和工作区中的所有变量。 - c=3.0e8;:将光速常数赋值为3.0e8,表示光在真空中的速度。 - e=1.60210e-19;:将元电荷赋值为1.60210e-19,表示电子的电荷量。 - me=9.10908e-31;:将电子质量赋值为9.10908e-31,表示电子的质量。 - epsilon=8.854187818e-12;:将真空介电常数赋值为8.854187818e-12,表示真空中的电场强度和电荷密度之比。 - h=6.626e-34;:将普朗克常数赋值为6.626e-34,表示量子力学中的基本常数。 - K1=2^8-1;:将K1赋值为2的8次方减1,即255,表示光束的精度。 - lamda=800e-9;:将波长赋值为800e-9,表示光的波长。 - omega=2*pi*c/lamda;:将角频率赋值为2πc/λ,其中c为光速常数,λ为波长。 - k0=2*pi/lamda;:将波数赋值为2π/λ,表示光的波数。 - w0=1e-5;:将束腰半径赋值为1e-5,表示光束的宽度。 - Sr0=5e-04;:将光束半径赋值为5e-04,表示光束的半径。 - r0=10;:将光束半径赋值为10,表示光束的半径。 - aa=0.75;:将aa赋值为0.75。 - sigma=1.2;:将sigma赋值为1.2。 这些常量和变量的定义和赋值是在后续的计算中会用到的。
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将这段代码转换为伪代码:def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the Levenberg-Marquardt algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. jacobian :function function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None # y的最小值 grad_val = None # 梯度的最后一次下降的值 x_log = [] # x的迭代值的数组,n*9,9个参数 y_log = [] # y的迭代值的数组,一维 grad_log = [] # 梯度下降的迭代值的数组 x0 = asarray(x0).flatten() if x0.ndim == 0: x0.shape = (1,) # iterations = len(x0) * 200 k = 1 xk = x0 updateJ = 1 lamda = 0.01 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) J = [None] H = [None] while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

import os import cv2 import numpy as np def gabor_kernel(ksize, sigma, gamma, lamda, alpha, psi): """ reference https://en.wikipedia.org/wiki/Gabor_filter """ sigma_x = sigma sigma_y = sigma / gamma ymax = xmax = ksize // 2 # 9//2 xmin, ymin = -xmax, -ymax # print("xmin, ymin,xmin, ymin",xmin, ymin,ymax ,xmax) # X(第一个参数,横轴)的每一列一样, Y(第二个参数,纵轴)的每一行都一样 (y, x) = np.meshgrid(np.arange(ymin, ymax + 1), np.arange(xmin, xmax + 1)) # 生成网格点坐标矩阵 # print("y\n",y) # print("x\n",x) x_alpha = x * np.cos(alpha) + y * np.sin(alpha) y_alpha = -x * np.sin(alpha) + y * np.cos(alpha) print("x_alpha[0][0]", x_alpha[0][0], y_alpha[0][0]) exponent = np.exp(-.5 * (x_alpha ** 2 / sigma_x ** 2 + y_alpha ** 2 / sigma_y ** 2)) # print(exponent[0][0]) # print(x[0],y[0]) kernel = exponent * np.cos(2 * np.pi / lamda * x_alpha + psi) print(kernel) # print(kernel[0][0]) return kernel def gabor_filter(gray_img, ksize, sigma, gamma, lamda, psi): filters = [] for alpha in np.arange(0, np.pi, np.pi / 4): print("alpha", alpha) kern = gabor_kernel(ksize=ksize, sigma=sigma, gamma=gamma, lamda=lamda, alpha=alpha, psi=psi) filters.append(kern) gabor_img = np.zeros(gray_img.shape, dtype=np.uint8) i = 0 for kern in filters: fimg = cv2.filter2D(gray_img, ddepth=cv2.CV_8U, kernel=kern) gabor_img = cv2.max(gabor_img, fimg) i += 1 p = 1.25 gabor_img = (gabor_img - np.min(gabor_img, axis=None)) ** p _max = np.max(gabor_img, axis=None) gabor_img = gabor_img / _max print(gabor_img) gabor_img = gabor_img * 255 return gabor_img.astype(dtype=np.uint8) def main(): dir_path = '7/' files = os.listdir(dir_path) for i in files: print(i) img = cv2.imread(dir_path + "/" + i) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gabor_img = gabor_filter(img_gray, ksize=9, sigma=1, gamma=0.5, lamda=5, psi=-np.pi / 2) Img_Name = "5/gabor/" + str(i) cv2.imwrite(Img_Name, gabor_img) main()

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解释:def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the Levenberg-Marquardt algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. jacobian :function function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None # y的最小值 grad_val = None # 梯度的最后一次下降的值 x_log = [] # x的迭代值的数组,n*9,9个参数 y_log = [] # y的迭代值的数组,一维 grad_log = [] # 梯度下降的迭代值的数组 x0 = asarray(x0).flatten() if x0.ndim == 0: x0.shape = (1,) # iterations = len(x0) * 200 k = 1 xk = x0 updateJ = 1 lamda = 0.01 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) J = [None] H = [None] while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

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