fixed固定步长如何计算
时间: 2023-09-18 13:02:52 浏览: 165
在计算中,固定步长是指使用相同的固定数值作为步长来进行计算。计算固定步长的方法可以根据具体的情况而定,下面将介绍两种常见的计算固定步长的方法。
一种常见的方法是通过数学计算来确定固定步长的值。在某些情况下,可以根据问题的特点和要求,使用数学公式或计算方法来得到固定步长的数值。例如,在等差数列中,每一项与前一项之间的差值是固定的,可以通过计算得到这个差值作为固定步长。
另一种常见的方法是通过试验和调整来确定固定步长的值。有时候,无法通过数学计算得到固定步长的值,可以通过试验不同的步长值来进行计算,并根据计算结果进行调整,直到找到适合的固定步长。这种方法需要不断的尝试和调整,但可以灵活地根据问题的要求得到合适的固定步长。
综上所述,固定步长可以通过数学计算或试验和调整的方法来确定。无论使用哪种方法,都需要根据具体问题的要求和特点,选择合适的计算步长,以便在计算中得到准确的结果。
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# registration fixed_image = sitk.VectorIndexSelectionCast(fixed_rgb, 1) moving_image = sitk.VectorIndexSelectionCast(moving_rgb, 1) fixed_image = sitk.Cast(fixed_image, sitk.sitkFloat32) moving_image = sitk.Cast(moving_image, sitk.sitkFloat32) def command_iteration(method): if (method.GetOptimizerIteration() == 0): print("Estimated Scales: ", method.GetOptimizerScales()) print(f"{method.GetOptimizerIteration():3} = {method.GetMetricValue():7.5f} : {method.GetOptimizerPosition()}") pixelType = sitk.sitkFloat32 R = sitk.ImageRegistrationMethod() R.SetMetricAsCorrelation()#Use negative normalized cross correlation image metric. R.SetOptimizerAsRegularStepGradientDescent(learningRate=4.0, minStep=0.1, numberOfIterations=5000, gradientMagnitudeTolerance=1e-8)#Regular Step Gradient descent optimizer. R.SetOptimizerScalesFromIndexShift()#Estimate scales from maximum voxel shift in index space cause by parameter change. tx = sitk.CenteredTransformInitializer(fixed_image, moving_image, sitk.Similarity2DTransform()) R.SetInitialTransform(tx) R.SetInterpolator(sitk.sitkLinear) R.AddCommand(sitk.sitkIterationEvent, lambda: command_iteration(R)) outTx = R.Execute(fixed_image, moving_image) print("-------") print(outTx) print(f"Optimizer stop condition: {R.GetOptimizerStopConditionDescription()}") print(f" Iteration: {R.GetOptimizerIteration()}") print(f" Metric value: {R.GetMetricValue()}") resampler = sitk.ResampleImageFilter() resampler.SetReferenceImage(fixed_image) resampler.SetInterpolator(sitk.sitkLinear) resampler.SetDefaultPixelValue(1) resampler.SetTransform(outTx) out = resampler.Execute(moving_image) simg1 = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(fixed_image), sitk.sitkUInt8) simg2 = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(out), sitk.sitkUInt8) cimg = sitk.Compose(simg1, simg2, simg1 // 2. + simg2 // 2.) myshow(cimg)在这段代码中找到调整步长的地方
在这段代码中,调整步长的地方是在设置优化器时,使用了`SetOptimizerAsRegularStepGradientDescent`函数,并设置了`learningRate`参数为4.0,`minStep`参数为0.1。可以看出,这里使用的是固定步长的梯度下降优化器。具体代码如下:
```
R.SetOptimizerAsRegularStepGradientDescent(learningRate=4.0, minStep=0.1, numberOfIterations=5000, gradientMagnitudeTolerance=1e-8)
```
simulink仿真步长怎么设置
在Simulink中,可以通过以下几种方式来设置仿真步长:
1. 自动步长:Simulink默认使用自动步长(Auto)模式,它会动调整步长以保证仿真的准确性和稳定性。这是最常用的步长设置方式,特别适用于复杂系统或需要高仿真精度的情况。
2. 固定步长:可以手动设置一个固定的仿真步长。选择固定步长(Fixed)模式后,可以通过在仿真参数设置中直接指定步长值,例如0.0001s或0.01s。这种方式适用于系统较简单且对仿真速度要求较高的情况。
3. 多步长:可以使用多步长(Multirate)仿真来同时使用不同的步长值来模拟系统中的不同部分。这种方式适用于系统中存在多个时间尺度或多个子系统的情况。
4. 自适应步长:Simulink还提供了一些自适应步长(Adaptive)算法,可以根据系统的动态变化来调整仿真步长,以平衡精度和速度。这种方式适用于系统动态范围较大或存在突发性变化的情况。
根据具体的仿真需求和系统特性,选择合适的步长设置方式,并进行适当的调试和优化,以获得理想的仿真结果。