function c = LZ_compute(data) % Compute Lempel-Ziv complexity of input data n = length(data); blocks = 1; lengths = 1; for len = 2:n for i = 1:n-len+1 block = data(i:i+len-1); if ~any(strcmp(block, data(1:i-1))) blocks = blocks + 1; end end lengths = lengths + len-1; end c = blocks * lengths / n^2; end

这是一个 MATLAB 函数，用于计算输入数据的Lempel-Ziv复杂度。其计算过程如下：

1. 初始化块数 `blocks` 和块长度 `lengths` 均为1。
2. 对于每个子串长度 `len`，从第一个字符开始，获取长度为 `len` 的子串，并判断该子串是否在前面的子串中出现过。
3. 如果该子串未在前面的子串中出现过，则块数 `blocks` 加1。
4. 累加块长度 `lengths` 的值，每次增加 `len-1`。
5. 重复2-4步，直到遍历完成整个字符串。
6. 计算LZ复杂度 `c`，公式为 `c = blocks * lengths / n^2`，其中 `n` 为输入数据的长度。

这个函数的实现与先前提供的 Python 代码实现类似，都是采用了遍历字符串的方式，查找前面的子串并计算LZ复杂度。不同的是，该 MATLAB 函数在计算过程中先统计块数和块长度，最后再计算LZ复杂度，而 Python 代码则在遍历过程中直接计算LZ复杂度。

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/usr/local/cuda-10.0/bin/nvcc -ccbin g++ -I../../common/inc -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_75,code=compute_75 -o deviceQuery.o -c deviceQuery.cpp /usr/local/cuda-10.0/bin/nvcc -ccbin g++ -m64 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode arch=compute_50,code=sm_50 -gencode arch=compute_52,code=sm_52 -gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61 -gencode arch=compute_70,code=sm_70 -gencode arch=compute_75,code=sm_75 -gencode arch=compute_75,code=compute_75 -o deviceQuery deviceQuery.o mkdir -p ../../bin/x86_64/linux/release cp deviceQuery ../../bin/x86_64/linux/release

这是一个编译 CUDA 程序的命令，其中使用了 nvcc 编译器和 g++ 编译器。该命令编译了名为 deviceQuery.cpp 的源文件，并将其链接成名为 deviceQuery 的可执行文件。编译器还使用了多个不同的 compute capability，以便程序可以在不同的 NVIDIA GPU 上运行。最后，编译器将可执行文件复制到 ../../bin/x86_64/linux/release 目录下。

rtx1660的arch=compute_ sm_

RTX 1660的arch=compute_ sm_值为7.5。这个值代表了NVIDIA CUDA架构的计算能力。RTX 1660采用了Turing架构，具有比以往更高的计算性能和效率。其中的“arch”代表了架构，而“compute_”和“sm_”分别代表了计算和流处理器的版本号。通过查阅官方文档，我们可以了解到RTX 1660的arch=compute_ sm_值为7.5，这意味着它在进行并行计算和图形处理时拥有较高的性能表现。这个数值对于开发者和研究人员来说很重要，因为它可以帮助他们选择合适的硬件设备来进行开发和运算。在实际使用中，RTX 1660的高性能架构可以为用户提供更流畅的游戏体验和更高效的计算能力，从而满足用户对图形处理和计算性能的需求。综上所述，RTX 1660的arch=compute_ sm_值为7.5，代表着它在计算和图形处理方面拥有较高的性能表现，并且有助于满足用户对高性能硬件的需求。