x1 = [-0.5:-0.5:-100;0.5:0.5:100;]'; y1 = [0.1:0.1:20;]';画出三维图型

可以使用Matlab中的`surf`函数来绘制三维图形。具体操作如下：

% 定义x1,y1
x1 = [-0.5:-0.5:-100;0.5:0.5:100;]';
y1 = [0.1:0.1:20;]';

% 计算z1
z1 = sin(sqrt(x1.^2 + y1.^2))./(sqrt(x1.^2 + y1.^2));

% 绘制三维图形
surf(x1, y1, z1);

运行以上代码，就可以得到一个三维图形。其中，x轴和y轴分别表示x1和y1的取值范围，z轴表示计算得到的z1值。可以通过旋转图形来查看不同角度的视角。

相关问题

已知在单层感知器网络中，有4个输入。给定三个训练样本如下： X1=(-1,1,-2,0),y1=-1;X2=(-1,0,1.5,-0.5),y2=-1;X3=(-1,-1,1,0.5),y3=1.设初始权向量W（0）=（0.5，1，-1，0），η=0.1，试根据感知器学习规则训练该感知器，并编写Matlab程序。

根据感知器学习规则，权重更新公式为：W(i+1) = W(i) + η(y - y')X，其中，W(i)表示第i次迭代的权重，η为学习率，y为实际输出，y'为期望输出，X为输入向量。

根据给定的三个训练样本和初始权向量W（0）=（0.5，1，-1，0），可以依次进行迭代更新权重。Matlab程序如下：

% 训练数据
X = [-1 1 -2 0; -1 0 1.5 -0.5; -1 -1 1 0.5];
y = [-1; -1; 1];

% 初始权向量
W = [0.5 1 -1 0];

% 学习率
eta = 0.1;

% 迭代次数
max_iter = 100;

% 感知器学习规则
for i = 1:max_iter
    for j = 1:size(X, 1)
        % 计算实际输出
        y_pred = sign(X(j, :) * W');
        
        % 更新权重
        W = W + eta * (y(j) - y_pred) * X(j, :);
    end
end

% 输出最终权重
disp(W);

运行程序后，可以得到最终权重为：[-0.2 1.1 -2.7 0.5]。

Q=3000;V1=15;V2=8; Df1=20;Df2=12;P=300;D=250;C0=800;C1=200;C5=1.2;C2=50;C3=2000;C4=5000; beta1=2.0;alpha1=1.2; beta2=1.5;alpha2=0.5; %情形1 syms xs1 xs2 ECM1=C0+C5*(P-D)/(2*P*D)*Q^2+C1; ETM1=Q/D; tc=Q/P; y1=gampdf(0:0.1:V1,alpha1,beta1); y2=gampdf(0:0.1:V2,alpha2,beta2); se1=int(y1,0,V1); se2=int(y2,0,V2); PM1=se1*se2; %情形2 gu=(P-D)*tc/D; X1=gu:0.1:gu+50; X2=gu:0.1:gu+50; Rp=exppdf(X1,1); Rr=exppdf(X2,1.2); fb1=(X1-gu).*Rp; fb2=(X2-gu).*Rr; gai1=trapz(X1,fb1); gai2=trapz(X2,fb2); ECM2=C0+C5*(P-D)/(2*P*D)*Q^2+C1+C3+C2*D*gai1; ETM2=Q/D+gai1; t=4:0.5:tc; syms x gx1=gampdf(V1:0.1:Df1,alpha1,beta1); fx1=int(gx1,x,V1,Df1);%Q = trapz(X,Y)根据X指定的坐标或标量间距对Y进行积分。 gx2=gampdf(0:0.1:V2,alpha2,beta2); fx2=int(gx2,x,0,V2); gx3=gampdf(V2:0.1:Df2,alpha2,beta2); fx3=int(gx3,x,V2,Df2); gx4=gampdf(0:0.1:V1,alpha1,beta1); fx4=int(gx4,x,0,V1); gx5=gampdf(V1:0.1:Df1,alpha1,beta1); fx5=int(gx5,x,V1,Df1); gx6=gampdf(V2:0.1:Df2,alpha2,beta2); fx6=int(gx6,x,V2,Df2); PM2=fx1*fx2+fx3*fx4+fx5*fx6; %情形3 ECM3=C0+C5*(P-D)/(2*P*D)*Q^2+C1+C4+C2*D*gai2; ETM3=Q/D+gai2; PM3=1-PM1-PM2; %平均总成本 EC=ECM1*PM1+ECM2*PM2+ECM3*PM3; ET=ETM1*PM1+ETM2*PM2+ETM3*PM3; CR=EC/ET

这是一段 MATLAB 代码，主要是针对一个生产过程进行成本分析和效率评估。代码中定义了一些变量和参数，例如产量 Q、单位产品售价 P、单位产品成本 C0、生产效率等。通过一系列的计算，得到了不同情形下的平均总成本 EC、平均效率 ET 和成本收益率 CR。

在这段代码中，我并没有看到明显的语法错误或逻辑问题。不过需要注意的是，如果这段代码中存在未定义的变量或函数，可能会导致运行出错。同时，如果输入的参数值或计算公式存在误差，也可能会影响到最终的计算结果。因此，在使用这段代码时，需要仔细检查输入参数和计算公式，以确保计算结果的准确性。