元胞自动机晶粒细化的matlab代码

时间: 2023-07-27 19:06:11 浏览: 65
以下是一个简单的 MATLAB 代码,用于实现元胞自动机晶粒细化: ```matlab clear all; close all; % 初始化参数 nx = 200; % 模拟区域的横向长度 ny = 200; % 模拟区域的纵向长度 nsteps = 100; % 模拟的步数 nucleus = [100, 100]; % 初始晶核的位置 nucleus_size = 10; % 初始晶核的大小 boundary = 0; % 边界状态 % 定义元胞自动机规则 rule = [0 1 1; 1 1 1; 1 1 0]; % 创建初始状态 state = zeros(nx, ny); state(nucleus(1)-nucleus_size:nucleus(1)+nucleus_size, nucleus(2)-nucleus_size:nucleus(2)+nucleus_size) = 1; % 进行元胞自动机模拟 for i = 1:nsteps % 计算每个元胞的下一个状态 next_state = zeros(nx, ny); for x = 2:nx-1 for y = 2:ny-1 neighbors = state(x-1:x+1,y-1:y+1); next_state(x,y) = rule(neighbors(2,2)+1, sum(neighbors(:))-neighbors(2,2)+1); end end % 更新状态并绘制图像 state = next_state; imagesc(state); colormap(gray); axis equal; axis off; pause(0.05); end ``` 在这个代码中,我们使用了一个 $200 \times 200$ 的矩阵来表示模拟区域,初始时在其中心位置放置了一个大小为 $10 \times 10$ 的晶核。在每个时间步骤中,我们计算每个元胞周围的邻居状态,并根据规则来决定它的下一个状态。最后更新状态并绘制图像,以模拟晶粒细化的过程。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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