将下面的公式转化为图片格式$$ A_{i,j} = \begin{cases} 0 & i = j \ 1 & \exp\left(-\frac{d_{i,j}^2}{\sigma^2}\right) \geq \epsilon \ 0 & \text{otherwise} \end{cases} $$

时间: 2023-04-07 13:05:06 浏览: 63
我可以回答这个问题。这个公式可以转化为以下图片格式: ![formula](https://latex.codecogs.com/png.latex?A_%7Bi%2Cj%7D%20%3D%20%5Cbegin%7Bcases%7D%200%20%26%20%5Ctext%7Bif%20%7D%20i%20%5Cneq%20j%20%5C%5C%201%20%26%20%5Ctext%7Bif%20%7D%20i%20%3D%20j%20%5Cend%7Bcases%7D)
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用matlab 解决$$\max \sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} x_{i,j}$$ s.t. $$\sum_{i=i_0}^{i_0+9}\sum_{j=j_0}^{j_0+9} x_{i,j} \leq 1, \forall i_0,j_0,h$$ $$\sum_{i=i_0-h}^{i_0+h}\sum_{j=j_0-h}^{j_0+h} x_{i,j} \leq (2h+1)^2, \forall i_0,j_0,h$$ $$\sum_{i=i_0-d}^{i_0+d}\sum_{j=j_0-d}^{j_0+d} x_{i,j} \leq \pi(2.5)^2, \forall i_0,j_0$$ $$\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h})^2 \leq \sigma^2$$ $$\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h}_{i,j})^2 \leq \delta$$ $$\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} (10h_{i,j}+10)x_{i,j} \leq B$$ $$x_{i,j} \in {0,1}, \forall i,j$$

这是一个线性规划问题。可以使用MATLAB内置的线性规划求解器来解决。 首先,将目标函数 $\max \sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} x_{i,j}$ 转化为 $\min -\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} x_{i,j}$。 然后,根据约束条件,可以列出线性规划模型的标准形式: $$\begin{aligned} \min -\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} x_{i,j} \\ s.t. \quad \sum_{i=i_0}^{i_0+9}\sum_{j=j_0}^{j_0+9} x_{i,j} &\leq 1, \quad \forall i_0,j_0,h \\ \sum_{i=i_0-h}^{i_0+h}\sum_{j=j_0-h}^{j_0+h} x_{i,j} &\leq (2h+1)^2, \quad \forall i_0,j_0,h \\ \sum_{i=i_0-d}^{i_0+d}\sum_{j=j_0-d}^{j_0+d} x_{i,j} &\leq \pi(2.5)^2, \quad \forall i_0,j_0 \\ \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h})^2 &\leq \sigma^2 \\ \sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500}(h_{i,j}-\bar{h}_{i,j})^2 &\leq \delta \\ \sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} (10h_{i,j}+10)x_{i,j} &\leq B \\ x_{i,j} &\in \{0,1\}, \quad \forall i,j \end{aligned}$$ 其中 $\bar{h}$ 表示 $h_{i,j}$ 的均值,$N=500\times 500$,$h_{i,j}$ 是一个变量。将 $h_{i,j}$ 表示为 $10x_{i,j}+10$,则目标函数可以表示为 $\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} (10h_{i,j}+10)x_{i,j}=\sum_{i=1}^{500}\sum_{j=1}^{500} h_{i,j}+5\times 10^6$。 现在,我们可以使用MATLAB内置的线性规划求解器来解决这个问题。下面是MATLAB代码: ```matlab % 构造线性规划模型 n = 500; N = n^2; d = 2; h = 9; B = 5e7; model.A = sparse([], [], [], 5*N+2*d^2*n^2, N); model.rhs = zeros(5*N+2*d^2*n^2, 1); model.sense = repmat('<', 5*N+2*d^2*n^2, 1); model.lb = zeros(N, 1); model.ub = ones(N, 1); % 目标函数 model.obj = -ones(N, 1); idx = 1; % 约束条件1 for i = 1:n for j = 1:n for k = 0:h if i+k <= n && j+k <= n model.A(idx, (i-1)*n+j) = 1; end end model.rhs(idx) = 1; idx = idx+1; end end % 约束条件2 for i = 1:n for j = 1:n for k = 0:d if i+k <= n && i-k >= 1 && j+k <= n && j-k >= 1 model.A(idx, (i-1)*n+j) = 1; end end model.rhs(idx) = (2*d+1)^2; idx = idx+1; end end % 约束条件3 for i = 1:n for j = 1:n for k = 0:d if i+k <= n && i-k >= 1 && j+k <= n && j-k >= 1 model.A(idx, (i-1)*n+j) = 1; end end model.rhs(idx) = pi*(2.5)^2; idx = idx+1; end end % 约束条件4 for i = 1:n for j = 1:n model.A(idx, (i-1)*n+j) = 1; end model.rhs(idx) = 1; idx = idx+1; end % 约束条件5 for i = 1:n for j = 1:n model.A(idx, (i-1)*n+j) = 1; end model.rhs(idx) = delta; idx = idx+1; end % 约束条件6 for i = 1:n for j = 1:n model.A(idx, (i-1)*n+j) = 10; end model.rhs(idx) = B-5*N*10; idx = idx+1; end % 求解线性规划 options = optimoptions('linprog', 'Algorithm', 'dual-simplex', 'Display', 'iter'); [x, fval, exitflag, output] = linprog(model.obj, model.A, model.rhs, [], [], model.lb, model.ub, options); ``` 其中,`idx` 是当前约束条件的编号,`model.A` 是约束条件的系数矩阵,`model.rhs` 是约束条件的右侧向量,`model.sense` 是约束条件的符号,`model.lb` 和 `model.ub` 分别是变量的下界和上界,`options` 是线性规划求解器的选项。

always @ (*) begin reg_1 = `ZeroWord; stallreq_for_reg1_loadrelate = `NoStop; if(rst == `RstEnable) begin reg_1 = `ZeroWord; end else if(pre_inst_is_load && ex_waddr_i == raddr_1 && re_1 == 1'b1 && ex_load_addr == last_store_addr) begin reg_1 = last_store_data; //发生load冒险需要暂停流水线 end else if(pre_inst_is_load && ex_waddr_i == raddr_1 && re_1 == 1'b1 ) begin stallreq_for_reg1_loadrelate = `Stop; //ex阶段的数据直通 end else if(re_1==1'b1 && ex_we_i==1'b1 &&ex_waddr_i==raddr_1) begin reg_1 = ex_wdata_i; //mem阶段的数据直通 end else if(re_1==1'b1 && mem_we_i==1'b1 &&mem_waddr_i==raddr_1) begin reg_1 = mem_wdata_i; //正常情况 end else if(re_1 == 1'b1) begin reg_1 = rdata_1; end else if(re_1 == 1'b0) begin reg_1 = imm_o; end else begin reg_1 = `ZeroWord; end end

这是一个 Verilog 的 always 块,用于实现一个寄存器的功能。根据不同的条件,选择不同的数据来源进行寄存器的更新。其中,rst 用于重置寄存器的值,pre_inst_is_load 标志着前一条指令是否为 load 指令,ex_waddr_i、re_1、ex_load_addr、last_store_data 等变量均为上下文中定义的变量。

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\documentclass[18pt,twocolumn]{ctexart} %\usepackage{amssymb} %\usepackage{bm} %\usepackage{textcomp} %命令\textacutedbl的包,二阶导符号 % Page length commands go here in the preamble %\setlength{\oddsidemargin}{-0.25in} % Left margin of 1 in + 0 in = 1 in \setlength{\textwidth}{12in} % 纸张宽度Right margin of 8.5 in - 1 in - 6.5 in = 1 in %\setlength{\topmargin}{-.75in} % Top margin of 2 in -0.75 in = 1 in %\setlength{\textheight}{9.2in} % Lower margin of 11 in - 9 in - 1 in = 1 in %\setlength{\parindent}{0in} % 前期准备——start \makeatletter \newif\if@restonecol \makeatother \let\algorithm\relax \let\endalgorithm\relax \usepackage[linesnumbered,ruled,vlined]{algorithm2e}%[ruled,vlined]{ \usepackage{algpseudocode} \usepackage{amsmath} \renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{Input:}} % Use Input in the format of Algorithm \renewcommand{\algorithmicensure}{\textbf{Output:}} % Use Output in the format of Algorithm % 前期准备——end \begin{document} \begin{algorithm} \caption{identify Row Context} \KwIn{$r_i$, $Backgrd(T_i)$=${T_1,T_2,\ldots ,T_n}$ and similarity threshold $\theta_r$} \KwOut{$con(r_i)$} $con(r_i)= \Phi$\; \For{$j=1;j \le n;j \ne i$} { float $maxSim=0$\; $r^{maxSim}=null$\; \While{not end of $T_j$} { compute Jaro($r_i,r_m$)($r_m\in T_j$)\; \If{$(Jaro(r_i,r_m) \ge \theta_r)\wedge (Jaro(r_i,r_m)\ge r^{maxSim})$} { replace $r^{maxSim}$ with $r_m$\; } } $con(r_i)=con(r_i)\cup {r^{maxSim}}$\; } return $con(r_i)$\; \end{algorithm} \end{document}

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