sum_pointname = [n for a in sum_pointname for n in a]给出注解
时间: 2023-04-05 08:00:58 浏览: 47
这是一个列表推导式,将一个嵌套的列表展开成一个一维列表。具体来说,sum_pointname 是一个嵌套列表,通过这个列表推导式,将其中的每个元素 a 展开成一个一维列表,再将这些一维列表合并成一个大的一维列表。最终的结果是将嵌套的列表展开成一个一维列表。
相关问题
def sum_of_sum(n): total_sum=0 for i in range (1,n+1): sub_total=0 for j in range (1,i+1): sub_total+=j total_sum+=sub_total a=6 print('sum',sum_of_sum(a)) return total_sum
这段代码有一些错误,应该是这样的:
```python
def sum_of_sum(n):
total_sum = 0
for i in range (1, n+1):
sub_total = 0
for j in range (1, i+1):
sub_total += j
total_sum += sub_total
return total_sum
a = 6
print('sum', sum_of_sum(a))
```
这个函数的功能是计算从1到n的所有数字的和,然后再将这些和相加得到一个总和。比如,如果 n=3,则有:
1 + (1+2) + (1+2+3) = 1 + 3 + 6 = 10
因此,函数应该返回10。
在上面的代码中,我们首先定义了函数 `sum_of_sum`,并在函数体内使用了两个循环来计算每个数字的和以及总和。注意,我们需要使用两个不同的计数器变量 i 和 j 来迭代这两个循环。
接下来,我们在函数外定义了一个变量 a,并将其设置为6。然后,我们调用 `sum_of_sum(a)` 并将结果打印出来。
注意,在你提供的代码中,函数的返回语句(`return total_sum`)被缩进到了循环内部,这是错误的。这会导致函数在执行完第一次循环后就立即返回结果。因此,我们需要将其缩进到循环外部,以确保函数能够正确地计算所有数字的和。
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。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)