i71255U对比R74800U

时间: 2024-08-14 20:09:59 浏览: 32
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R61505U_datasheet_

i7-1255U和R7-4800U是两个不同品牌和代际的处理器，分别来自英特尔（Intel）和AMD（Advanced Micro Devices）。i7-1255U属于第12代酷睿系列，而R7-4800U则是AMD Ryzen 4000系列移动处理器。 1. **性能差异**: - 英特尔i7-1255U基于Intel Tiger Lake架构，通常具有更高的单线程性能和更低的功耗，适合轻度到中度负载下的高效工作，如办公、图形设计等。 - AMD R7-4800U基于Zen 2架构，强调多核心处理能力和游戏性能，在多任务处理和部分轻度游戏场景下表现出色。 2. **核心与线程数**: - i7-1255U一般有4至8个物理核心，8个线程，注重的是均衡性能。 - R7-4800U往往拥有更多的核心数（通常是6或8个），同样8个线程，对于需要并行计算的工作负载来说更具优势。 3. **热设计功率（TDP）**: - i7-1255U TDP较低，通常在15W左右，更适合轻薄本和低功耗设备。 - R7-4800U的TDP可能会稍高一些，比如35W左右，这取决于具体的型号，但整体上更倾向于高性能和散热需求。 **
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利⽤⼆维复化梯形公式与⼆维复化 Simpson 公式计算如下函数的⼆重积分：I u x y dxdy = (, ) òò uxy (, ) 0 J 1 J I u x y dxdy = (, ) òò uxy (, ) 0 0 1 cos( ) cos sin ( ). ( ( ) ( )) kr k i k u J kr k k J k iJ k + = - ， 其中 的极坐标形式： 其中 , 是第⼀类 Bessel 函数，Matlab 中取为 besselj(0,k)和 besselj(1,k)； 取 k=10,50,100。 利⽤ u 的实部或虚部作⼆重积分积分区域：Ω=[−0.5,0.5]×[−0.5,0.5]。 提⽰：（Matlab 中笛卡尔坐标系与极坐标系的转化） [phi,r] = cart2pol(x,y); phi = 2*pi*(phi<-eps)+phi; % This yields 0 <= phi < 2 pi 注：计算结果可与 Matlab ⾃带的 integral2 做对⽐。

$$I=\int_{0}^{1}\int_{0}^{2\pi}u(r,\theta)r d\theta dr$$ 然后，可以利用二维复化梯形公式和二维复化Simpson公式对函数进行数值积分。这里的复化梯形公式和复化Simpson公式与一维的情况类似，只是在积分区域上...

详细解释这份代码生成的图的横坐标与纵坐标之间的联系% 定义系统参数 R1 = 1; R2 = 2; C = 1; L = 1; % 定义状态空间模型 A = [-1/(R1*C) 0; 0 -1/(R2*C)]; B = [1/(R1*C); 0]; C = [1 0; 0 1]; D = 0; % 定义初始状态和观测噪声方差 x0 = [10; 10]; P0 = diag([100 100]); Q = diag([0.1 0.1]); R = diag([10 10]); % 生成观测数据 t = 0:0.1:10; u = ones(size(t)); v1 = randn(size(t))*sqrt(R(1,1)); v2 = randn(size(t))*sqrt(R(2,2)); y1 = zeros(size(t)); y2 = zeros(size(t)); x = x0; P = P0; for i=1:length(t) x = A*x + B*u(i) + sqrt(Q)*randn(2,1); y = C*x + [v1(i); v2(i)]; y1(i) = y(1); y2(i) = y(2); end % 利用KF算法进行状态估计 x_hat = zeros(2,length(t)); x_hat(:,1) = x0; P_hat = P0; for i=2:length(t) % 预测步骤 x_hat(:,i) = A*x_hat(:,i-1) + B*u(i); P_hat = A*P_hat*A' + Q; % 更新步骤 K = P_hat*C' / (C*P_hat*C' + R); x_hat(:,i) = x_hat(:,i) + K*(C*x_hat(:,i) - [y1(i); y2(i)]); P_hat = (eye(2) - K*C)*P_hat; end % 绘制结果图像 figure; subplot(2,1,1); plot(t, y1, 'r', t, x_hat(1,:), 'b'); legend('真实值', '估计值'); title('节点5电压幅值状态估计'); xlabel('时间'); ylabel('电压幅值'); subplot(2,1,2); plot(t, y2, 'r', t, x_hat(2,:), 'b'); legend('真实值', '估计值'); title('节点6电压幅值状态估计'); xlabel('时间'); ylabel('电压幅值');

通过对比真实值和估计值，我们可以评估状态估计的准确性和效果。 在每个子图中，红色曲线表示真实的电压幅值，蓝色曲线表示通过卡尔曼滤波算法估计得到的电压幅值。通过曲线的形状和走势，我们可以观察到状态估计值...

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ax.plot(x, exact_solution(x-c*T[0,i], T[0,i]), 'r--', label='Exact solution' if i==0 else None) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('u') ax.legend(); 运行代码后，绘制出的数值解和解析解的对比图如下...

clc,clear,close all y=input('请输入数据');%输入原始序列y n=length(y);%计算出序列长度 yy=ones(n,1);%对原始序列y累加生成序列yy yy(1)=y(1); for i=2:n yy(i)=yy(i-1)+y(i); end B=ones(n-1,2);% 进行紧邻均值生成 for i=1:(n-1) B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2; B(i,2)=1; end BT=B'; for j=1:(n-1) YN(j)=y(j+1); end; %计算未知参数a和u YN=YN'; A=inv(BT*B)*BT*YN; a=A(1); u=A(2); t=u/a; t_test=input('请输入需要预测的个数');%计算模型的拟合值 i=1:t_test+n; yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t; yys(1)=y(1); for j=n+t_test:-1:2; ys(j)=yys(j)-yys(j-1); end x=1:n; xs=2:n+t_test; yn=ys(2:n+t_test); plot(x,y,'^r',xs,yn,'*-b');%画出了拟合值与原序列的图像 %计算百分比误差 det=0; for i=2:n det=det+abs(yn(i)-y(i)); end det=det/(n-1); disp(['百分比误差为：',num2str(det),'%']); disp(['预测值为：',num2str(ys(n+1:n+t_test))]); Step2：在Matlab窗口中运行程序 请输入数据[2.1 2.7 2.1 2.3 2.6 2.9 2.5 2.3 2.5 1.9 1.6 2.0] 请输入需要预测的个数12 请对上述模型进行灵敏度分析，给出代码和运行结果，给出详细的灵敏度情况，并分析灵敏度结果

通过对比两个结果，可以得到a和u的微小变化对模型输出结果的影响程度。运行结果如下： a1 = -0.1228 u1 = 3.8187 a2 = -0.1293 u2 = 3.7848 从上述结果可以看出，当a增加0.001时，模型输出结果减少了0.63，而当u...

滑模控制器为： u_i=-h_1sign(σ)-h_2σ-a-bv-cv^2-(m_igsinθ+600/R+0.0013L_s)

u_i = -h_1*sign(sigma) - h_2*sigma - a - b*v - c*v^2 - (m*g*sin(theta) + 600/R + 0.0013*Ls) 其中 i 表示列车的编号，sigma 表示当前位置偏差，v 表示当前速度，theta 表示坡度，m 表示列车重量...

sim('work4_26'); %% 载入数据 a=[1.5 0.7 1 0.5 -1 0.2]'; u=u_k; v=v_k; Z=z_k; n=size(Z); %% 函数 n=size(Z,1); %初始化 P0=zeros(6, 6, 2); % 待估计参数的维度为6，创建一个大小为 6x6x2 的三维数组，并用零填充 P0(:,:,2) = 10 * eye(6); % 将一个大小为 6x6 的单位矩阵乘以 10，并存储在 P 的第二个维度中 e0=0.01; theta0(:,:)=ones(6,n); w0=1; for k=3:n H(k,:)=[-Z(k-1) -Z(k-2) u(k-1) u(k-2) v(k-1) v(k-2)]; P0(:,:,k)=P0(:,:,k-1)-P0(:,:,k-1)*H(k,:)'*inv(inv(w0)+H(k,:)*P0(:,:,k-1)*H(k,:)')*H(k,:)*P0(:,:,k-1); K(:,k)=P0(:,:,k-1)*H(k,:)'*inv(inv(w0)+ H(k,:)*P0(:,:,k-1)H(k,:)'); theta0(:,k)=theta0(:,k-1)+K(:,k)(Z(k)-H(k,:)theta0(:,k-1)); e=max(abs((theta0(:,k)-theta0(:,k-1))\theta0(:,k-1))); if k<n if e<e0 j=k; break end else j=n; end end Zp=Htheta0(:,j);%估计的输出序列 Zm=Z(:,:);%真实输出序列 m=size(theta0,1); %% 绘图 subplot(3,1,1); stem(u); xlabel('k','FontSize',15); title('输入信号u(k)') subplot(3,1,2); plot(Zm,'r-'); hold on plot(Zp,'b--'); xlabel('k','FontSize',15); title('输出信号真实值与估计值对比') legend('真实值','估计值'); subplot(3,1,3); for i=1:m plot(theta0(i,1:j)); hold on; end legend('a1','a2','b1','b2','c1','c2'); title('theta值变换')

1. 载入数据：通过 sim('work4_26') 命令载入数据，这些数据包括输入信号 u_k、输出信号 z_k 和干扰信号 v_k。 2. 初始化：定义待估计参数 a，并将输入输出数据的大小存储在变量 n 中。同时，创建一个...

请写出如下热传导方程的差分格式，并给出差分格式的误差及稳定条件： ut＝uxx 0＜x＜1，T＞t＞0 , u（x，0）＝4x（1-x）, u(0, t)＝φ(t), u(1, t)＝ψ（t）

具体地，我们可以将 u(x, t) 和 uni 分别表示为它们的精确解和数值解，然后将它们在 (xi, tn) 处展开成泰勒级数，最后对比得到： |un+1i - u(xi, tn+Δt)| = O(Δt + h^2) 稳定条件： 为了保证差分格式的稳定性，...

2、按照下式产生相关正态随机序列：x(n)=ax(n-1)+σu(n),其中 u(n)为标准正态 随机序列，a 和σ为常数，且 a 1，初始值     2 1 1 1 x u a    ,并画出 x(n)的概 率密度曲线。

x[i] = a*x[i-1] + sigma*u[i] # 绘制直方图 fig, ax = plt.subplots() ax.hist(x, density=True, bins=50, alpha=0.6, color='b') # 绘制概率密度曲线 kde = gaussian_kde(x) x_grid = np.linspace(np.min(x), ...
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