/home/zks/slam_in_autonomous_driving/src/ch5/bfnn.cc:6:10: fatal error: execution: 没有那个文件或目录 #include <execution> ^~~~~~~~~~~

您遇到的错误是由于在文件 "/home/zks/slam_in_autonomous_driving/src/ch5/bfnn.cc" 中缺少了名为 "execution" 的文件或目录。在 C++ 中，<execution> 是一个标准库头文件，它提供了并行算法的支持。

要解决这个错误，您需要检查您的编译环境是否正确配置，并确保该头文件可用。首先，您可以确认是否正确安装了 C++ 编译器和标准库。如果您使用的是 GCC 编译器，可以尝试更新到较新的版本，因为 <execution> 头文件是在较新的 C++ 标准中引入的。

如果您的编译环境已经正确配置，但仍然找不到该头文件，可能是因为您的编译器不支持 <execution> 头文件。在某些情况下，这可能是因为您的编译器版本过低或者不完全符合 C++ 17 标准。

如果您需要使用 <execution> 头文件中的特定功能，您可以尝试使用其他方法实现相同的功能，或者考虑更新您的编译器版本。另外，还可以查找其他库或框架，它们可能提供了与 <execution> 类似的功能。

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for ii=1:zks/2 %钻孔数 for b1=1:jy %计算点 Tj(:,:,:,zks+1-ii,:,jy+1-b1)= Tj(:,:,:,ii,:,b1); end end优化

这是一段 MATLAB 代码，用于对 Tj 的维度进行操作，具体来说是将 Tj 的第 4 个维度（zks+1-ii）与第 6 个维度（jy+1-b1）进行交换，同时将第 2 个维度（ii）和第 5 个维度（ii）进行交换。这个操作可以使得 Tj 的存储方式更加符合实际物理情况，同时也可以优化计算速度。

这一段代码中的循环嵌套比较复杂，但也可以通过向量化的方式进行改写。具体实现如下： 复制 [a1, b1] = meshgrid(1:jx, 1:jy); JSX = a1*gj-r0; JSY = b1*gj; SLX = ZK(:,1); SLY = ZK(:,2); SLX = repmat(SLX, 1, jx*jy); SLY = repmat(SLY, 1, jx*jy); r = sqrt((SLX-JSX(:)').^2 + (SLY-JSY(:)').^2); rr = reshape(r, [], 1); Xt = repmat(JSX(:)'-SLX, nj*LL, 1); z = (0:nj)*dz; z = repmat(z', 1, jx*jy); z = reshape(z, [], 1); a = (2*(1:nj)-3)*dz*0.5; b = (2*(1:nj)-1)*dz*0.5; a = repmat(a', 1, jx*jy); b = repmat(b', 1, jx*jy); a = reshape(a, [], 1); b = reshape(b, [], 1); Tj = zeros(LL, jx*jy); for ii = 1:zks for j = 1:nj if (j == 1) zj = 1; elseif (j == nj) zj = H-1; else zj = (j-1)*dz; end zj = repmat(zj, 1, jx*jy); Z1 = rr.^2 + (z-zj).^2; Z2 = rr.^2 + (z+zj).^2; aa = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(-v * sqrt(Z1)*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(Z1) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t))./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd); ab = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(v*sqrt(Z1)*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(Z1) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t))./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd); ac = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap).*exp(-v * sqrt(Z2)*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(Z2) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t))./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd); ad = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap).*exp(v*sqrt(Z2)*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(Z2) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t))./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd); Tj(:, :) = Tj(:, :) + (aa + ab - ac - ad); end end Tj = reshape(Tj, LL, jx, jy);向量化这段代码

可以将循环嵌套的部分替换为矩阵运算，从而实现向量化。具体实现如下：

[a1, b1] = meshgrid(1:jx, 1:jy);
JSX = a1*gj-r0;
JSY = b1*gj;
SLX = ZK(:,1);
SLY = ZK(:,2);
SLX = repmat(SLX, 1, jx*jy);
SLY = repmat(SLY, 1, jx*jy);
r = sqrt((SLX-JSX(:)').^2 + (SLY-JSY(:)').^2);
rr = reshape(r, [], 1);
Xt = repmat(JSX(:)'-SLX, nj*LL, 1);
z = (0:nj)*dz;
z = repmat(z', 1, jx*jy);
z = reshape(z, [], 1);
a = (2*(1:nj)-3)*dz*0.5;
b = (2*(1:nj)-1)*dz*0.5;
a = repmat(a', 1, jx*jy);
b = repmat(b', 1, jx*jy);
a = reshape(a, [], 1);
b = reshape(b, [], 1);

ZJ = repmat((1:nj)', 1, jx*jy);
ZJ(ZJ == 1) = 0;
ZJ(ZJ == nj) = H-1;
zj = ZJ*dz;
zj = repmat(zj, LL, 1);

Z1 = rr.^2 + (z-zj(:)').^2;
Z2 = rr.^2 + (z+zj(:)').^2;
exp1 = exp(v*Xt*0.5 / Rap);
exp2 = exp(v*Xt*0.5 / Iap);
sqrt1 = sqrt(Z1)*0.5 / Rap;
sqrt2 = sqrt(Z2)*0.5 / Iap;
erfc1 = erfc((sqrt(Z1) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t));
erfc2 = erfc((sqrt(Z1) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t));
erfc3 = erfc((sqrt(Z2) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t));
erfc4 = erfc((sqrt(Z2) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t));
aa = trapz(x, 0.25*exp1.*exp(-v*sqrt1).*erfc1./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd);
ab = trapz(x, 0.25*exp1.*exp(v*sqrt1).*erfc2./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd);
ac = trapz(x, 0.25*exp2.*exp(-v*sqrt2).*erfc3./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd);
ad = trapz(x, 0.25*exp2.*exp(v*sqrt2).*erfc4./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd);
Tj = reshape(aa + ab - ac - ad, LL, jx*jy);
Tj = sum(Tj, 2);
Tj = reshape(Tj, LL, jx, jy);

这样，循环嵌套的部分就被替换为矩阵运算，可以大大提高代码的效率。