'speye' is not an exported object from 'namespace:spdep'

时间: 2024-01-25 17:04:27 浏览: 86
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speye-mobile-surveillance:安卓手机监控

这个错误提示表明在命名空间 `spdep` 中没有名为 `speye` 的导出对象。`speye` 是一个函数，用于创建一个稀疏的单位矩阵。可能是因为你没有正确加载或安装 `spdep` 包，或者你的代码中有语法错误导致无法正确调用 `speye` 函数。你可以检查一下是否已经正确安装了 `spdep` 包，并且是否正确调用了 `speye` 函数。如果问题仍然存在，可以提供更多的代码和错误信息，以便更好地定位问题所在。
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这些代码的意思function[grad]¼laplacian (nx,ny,dx,dy) 2 3 formatlong; 4 5 nxny¼nx*ny; 6 7 r¼zeros(1,nx); 8 r(1:2)¼[2,-1]; 9 T¼toeplitz(r); 10 11 E¼speye(nx); 12 13 grad¼-(kron(T,E)+kron(E,T));

这段代码定义了一个名为laplacian的函数，该函数接受四个参数：nx、ny、dx和dy。该函数返回一个名为grad的数组。 在函数内部，代码首先计算了nxny变量，它是nx和ny的乘积。然后，它创建一个长度为nx的名为r的数组，...

% 参数设置 grid_size = 50; % 500m * 10m land = 500; tree_area = 10; safety_radius = 2.5; heights = [5, 10, 15, 20, 25]; canopy_radius = [2.8, 5.5, 8.5, 11.9, 14.5]; % 已知的树木位置和高度 known_trees = [1, 1, 5; 2, 3, 10; 3, 5, 15]; % 每行表示一个已知树木的位置和高度 % 定义最大树木数目 maximum_trees = grid_size^2; % 网格中最多能种植的树木数目 % 添加已知的树木 x = zeros(grid_size); h = ones(grid_size) * 5; % 假设所有树的初始高度为5米 for i = 1:size(known_trees, 1) x(known_trees(i, 1), known_trees(i, 2)) = 1; h(known_trees(i, 1), known_trees(i, 2)) = known_trees(i, 3); end % 定义树冠面积 canopy_diameter = interp1(heights, canopy_radius, h); canopy_area = pi * (canopy_diameter / 2).^2; % 定义目标函数 f = -sum(canopy_area(:)); % 约束条件1：每个网格上种植的树木数目不超过1棵 Aeq = kron(speye(grid_size), ones(1, grid_size)); beq = ones(grid_size, 1); % 约束条件2：树冠不能超出土地边界 tree_indices = find(x); [row, col] = ind2sub([grid_size, grid_size], tree_indices); theta = linspace(0, 2*pi, 100); x_prime = repmat(row', 1, 100) + (canopy_diameter(tree_indices)/2) .* cos(theta); y_prime = repmat(col', 1, 100) + (canopy_diameter(tree_indices)/2) .* sin(theta); out_of_bound_indices = find(x_prime < 1 | x_prime > grid_size | y_prime < 1 | y_prime > grid_size); out_of_bound_rows = zeros(length(out_of_bound_indices), grid_size^2); out_of_bound_rows(sub2ind([length(out_of_bound_indices), grid_size^2], repmat((1:length(out_of_bound_indices))', 1, numel(tree_indices)), repmat(tree_indices(out_of_bound_indices), 1, 100))) = 1; A = sparse([out_of_bound_rows; Aeq]); b = [zeros(length(out_of_bound_indices), 1); beq]; % 约束条件3：树木之间需要保持安全距离 dist_matrix = pdist2([row, col], [row, col]); overlap_indices = find(triu(dist_matrix < 2 * safety_radius & dist_matrix > 0)); overlap_rows = zeros(length(overlap_indices), grid_size^2); overlap_rows(sub2ind([length( 对于此运算，数组的大小不兼容。

这个错误可能是由于某些数组的大小不匹配导致的。具体来说，可能出现以下几种情况： 1. 某些数组的尺寸定义与其他数组不相容，导致无法进行运算。 2. 数组的尺寸定义与约束条件不相符，例如某个数组定义的是网格中...

function [I2d_lambda_BBT] = cal_I2d_lambda_BBT(m,n,lambda) Dm = sparse(diag([0; ones(m-1, 1)]) + diag(-ones(m-1, 1), -1)); Dn = sparse(diag([0; ones(n-1, 1)]) + diag(-ones(n-1, 1), -1)); In = sparse(eye(n)); Im = sparse(eye(m)); kron1 = kron(In, Dm); kron2 = kron(Dn, Im); BBt = [kron1 * kron1', kron1*kron2'; kron2*kron1', kron2*kron2']; I2d_lambda_BBT = speye(m*n*2) - BBt*lambda; clear kron1; clear kron2; clear BBt; end

这也是一个 MATLAB 函数，用于计算一个矩阵的 I2d_lambda_BBT 值。其中，I2d_lambda_BBT 是由矩阵的 BBT 值和一个常数 lambda 计算得出的。 具体来说，该函数首先使用了 MATLAB 的 sparse 函数创建了大小为 (m-1)*m...

这段代码用GPU加速%initialize starting variables | 开始初始化变量 r = b; % -gc n = length(b); x = zeros(n,1); rho = r'*r; if ( rho == 0.0 ), rho = 1.0; end err = norm(r)/sqrt(rho); if ( err < tol ), disp('err < tol'); return, end %% 开始迭代 for iter = 1:max_it %max_it为para.init % preconditioning step | 预处理步骤%%%%%% z = matsol(0.1*speye(n) + regpar*MTX.WTW, r, 1e-6);% 解线性方程组u = A^ (-1) q rho_1 = rho; rho = (r'*z); if iter == 1, rho0 = norm(z); end if ( iter > 1 )% compute the direction vector | 计算方向矢量 beta = rho / rho_1; p = z + beta*p; else p = z; end %%%%%% Matrix times a vector |矩阵乘以一个向量 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % q = (J'*J + β*W'*W)*p | 计算公式8左侧 % regpar*W'*W*p q0 = regpar*MTX.WTW*p; % Calculate J'*J*p in 4 steps gp = calcGv(mkvc(MTX.mc), MTX.U , MTX, p); q1 = -(Qu(MTX.OBS, Asol(MTX, gp, intol),MTX.SRCNUM)); q2 = -ATsol(MTX, Qtu(MTX.OBS, q1, MTX.SRCNUM), intol); q3 = calcGvT(mkvc(MTX.mc), MTX.U , MTX ,q2); % Sum the result to get q = (J'*J + regpar*W'*W)*p q = q0 + q3; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% alpha = rho / (p'*q ); x = x + alpha * p;% update approximation vector | 更新近似向量 r = r - alpha*q;% compute residual err = norm( r ) / rho0;% check convergence | 检查收敛性 numiter = iter; fprintf(' PCG iteration %d, Relative residual = %e\n',iter, err); if ( err <= tol ) break, end res(iter) = err; end disp(' Done pcg -----');

这段代码可以通过以下步骤来使用GPU加速： 1. 将变量 r、n、x、rho、err、z、rho_1、beta、p、q0、gp、q1、q2、q3、q、alpha、numiter 和 res 转换为GPU数组，可以使用命令“gpuArray”实现。 ...
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