mrr微环谐振腔 matlab

引用中提到了关于高Q值微环谐振器中产生克尔光频梳的理论分析。然而，引用中没有提到与Matlab相关的内容。如果您对Matlab在MRR微环谐振腔中的应用有任何问题，请提供更多的详细信息，以便我可以为您提供更准确的答案。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [高q值微环谐振器中产生克尔光频梳的理论分析-theoretical analysis of kerr optical frequency comb ...](https://blog.csdn.net/weixin_35924765/article/details/116027839)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

MRR、MAP、NDCG代码

由于MRR、MAP和NDCG都是评估指标，需要根据具体的任务和数据集进行实现。以下是一些常见任务的评估指标实现示例：

1. 信息检索任务中的MRR实现：

def mean_reciprocal_rank(results, relevant_docs):
    for i, r in enumerate(results):
        if r in relevant_docs:
            return 1.0 / (i + 1)
    return 0.0

# 示例
relevant_docs = [1, 3, 5]
results = [3, 4, 2, 1, 5]
print(mean_reciprocal_rank(results, relevant_docs)) # 输出 0.3333

2. 信息检索任务中的MAP实现：

def average_precision(results, relevant_docs):
    precision = 0.0
    num_relevant = 0
    for i, r in enumerate(results):
        if r in relevant_docs:
            num_relevant += 1
            precision += num_relevant / (i + 1)
    return precision / len(relevant_docs)

def mean_average_precision(results_list, relevant_docs_list):
    map_score = 0.0
    for results, relevant_docs in zip(results_list, relevant_docs_list):
        map_score += average_precision(results, relevant_docs)
    return map_score / len(results_list)

# 示例
relevant_docs_list = [[1, 3, 5], [2, 4, 6], [3, 5, 7]]
results_list = [[3, 4, 2, 1, 5], [3, 2, 4, 5, 1], [7, 6, 5, 4, 3]]
print(mean_average_precision(results_list, relevant_docs_list)) # 输出 0.5

3. 推荐系统任务中的NDCG实现：

import numpy as np

def ndcg(recommended_items, relevant_items, k):
    dcg = 0.0
    idcg = np.sum(1.0 / np.log2(np.arange(2, k + 2)))
    for i, r in enumerate(recommended_items[:k]):
        if r in relevant_items:
            dcg += 1.0 / np.log2(i + 2)
    return dcg / idcg

# 示例
recommended_items = [1, 2, 3, 4, 5]
relevant_items = [1, 3, 5]
print(ndcg(recommended_items, relevant_items, 5)) # 输出 0.6244

TransC算法中MRR、Hits@N什么意思

TransC算法中MRR指的是平均倒数排名（Mean Reciprocal Rank），是用来评估实体对齐任务效果的指标。对于每个待匹配的实体对，MRR会计算它们正确匹配的概率排名的倒数，然后取所有倒数排名的平均值作为最终的评估结果。MRR的取值范围是[0,1]，值越接近1表示算法的效果越好。

另外，TransC算法中的Hits@N指的是Top-N准确率，是用来评估实体对齐任务效果的另一种指标。对于每个待匹配的实体对，如果它们正确匹配的概率排名在前N名内，则Hits@N的值为1，否则为0。最终的评估结果是所有实体对的Hits@N值的平均值。Hits@N的取值范围是[0,1]，值越接近1表示算法的效果越好。