clear; clc; t=[0.32]; syms x syms x2 f=x;f1=x2; for i=2:20 t(i)=t-(i-1)*0.32^2/(2*i); end for i=1:20 f=(f-t(i)*int(sin(x)^(2*i),x)); end for i=1:20 f1=(f1-t(i)*int(sin(x2)^(2*i),x3)); end f=50*f;f1=5*f1; a=50;b=30;a1=5;b1=3; beta=zeros(1,300); theta=zeros(1,300); %生成1*300的矩阵 for m=0:0.01*pi:13 theta(m/(0.01*pi)+1)=solve(f-20.2242*m,x); x=a*sin(theta);y=b*cos(theta); beta(m/(0.01*pi)+1)=solve(f1-26.2915*m,x2); x1=a1*sin(beta)*sqrt(3)/2+x; y1=b1*cos(beta)+y; z1=a1*sin(beta)*1/2; plot3(x1,y1,z1,'y','MarkerSize',2,'LineWidth',2) drawnow; end hold on title('The Orbit Of Moon')

时间: 2024-04-19 07:28:51 浏览: 160
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一类非线性多重调和方程Δmu=f(|x|,u,|Δu|)的正整解 (2000年)

这段代码是一个绘制月球轨道的程序。它使用了MATLAB语言来计算并绘制月球的运动轨迹。首先，它通过迭代计算得到了一个时间序列t，然后使用符号计算工具箱计算了函数f和f1。接下来，它通过迭代计算得到了一系列的角度theta和beta。最后，它使用这些角度来计算并绘制月球的运动轨迹。整个过程会生成一个3D图形，其中x1、y1和z1分别表示月球在三维坐标系中的位置。
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tekcourse-website:PTUDW-18CLC-KTMP2

【tekcourse-website:PTUDW-18CLC-KTMP2】是一个关于网页开发的项目，其中"PTUDW-18CLC-KTMP2"可能是该项目的课程代码或版本标识，暗示这是一个针对学生或者特定团队的教学资源。这个项目以JavaScript为主要技术栈，...

clear; clc; t=[0.32]; syms x syms x2 f=x;f1=x2; for i=2:20 t(i)=t-(i-1)*0.32^2/(2*i); end for i=1:20 f=(f-t(i)*int(sin(x)^(2*i),x)); end for i=1:20 f1=(f1-t(i)*int(sin(x2)^(2*i),x3)); end f=50*f;f1=5*f1; a=50;b=30;a1=5;b1=3; beta=zeros(1,300); theta=zeros(1,300); %生成1*300的矩阵 for m=0:0.01*pi:13 theta(m/(0.01*pi)+1)=solve(f-20.2242*m,x); x=a*sin(theta);y=b*cos(theta); beta(m/(0.01*pi)+1)=solve(f1-26.2915*m,x2); x1=a1*sin(beta)*sqrt(3)/2+x; y1=b1*cos(beta)+y; z1=a1*sin(beta)*1/2; plot3(x1,y1,z1,'y','MarkerSize',2,'LineWidth',2) drawnow; end hold on title('The Orbit Of Moon')

首先，代码对一些变量进行了初始化和定义，如时间步长t、函数变量x和x2、函数f和f1等。 然后，通过循环计算得到一系列的位置和角度信息。其中，通过迭代计算得到月球的位置坐标（x、y、z）和角度（theta、beta），...

clear clc i=5; j=5; M=zeros(5); for i=1:5 for j=1:5 syms x M(i,j)=sqrt(3)*i/5*int(x^2-x,x,(j-1)/5,j/5); end end M

这段代码是用 MATLAB 实现的，其作用是构建一个 5x5 的零矩阵 M，然后对每个元素 M(i,j) 进行计算，计算公式为：M(i,j) = sqrt(3)*i/5*int(x^2-x,x,(j-1)/5,j/5)，其中 int 是计算积分的函数，x 是积分变量。...

clear clc t= -100:0.001:100; % 初值： 增量： 终 值 syms x; y = x/(x * x + 1); f = inline(y); % 内联函数 max = max(f(t)) min = min(f(t))

- y = x/(x * x + 1) 定义了一个函数表达式，表示 y = x / (x^2 + 1)。 - f = inline(y) 将函数表达式转换为一个可调用的函数 f。 - max = max(f(t)) 计算函数 f 在 t 中的最大值。 - min = min(f(t)) 计算...

clc,clear format long X=-5:5 n=10; m=length(X); Y=zeros(1,m); syms x f(x)=18/(1+2*x^2) for i=1:m Y(i)=f(X(i)) end x0=X lagrange(X,Y,x0); Y_f=f(X); Y1=double(Y_f); figure (1) plot(X,Y); hold on fplot(@(x)18/(1+2*x^2),[-5,5],'-r') legend('拉格朗日插值图像','函数图像')的相似代码

f(x) = 18 / (1 + 2 * x^2); for i = 1:m Y(i) = f(X(i)); end x0 = X; Y_lagrange = lagrange(X, Y, x0); Y_f = f(X); Y1 = double(Y_f); figure(1); plot(X, Y_lagrange); hold on; fplot(@(x)18/(1+2*x^2),[-...

clc;clear all; x1=1; x2=0.2:0.05:0.4; for j=1:size(x2,2) a=Modle_evap(x1,x2(1,j)); y0(1,j)=a; end plot(x2,y0);每一步都是什么意思，代码解释

4. for j=1:size(x2,2)：开始一个 for 循环，循环变量 j 的范围是 1 到 x2 向量的长度。 5. a=Modle_evap(x1,x2(1,j));：调用函数 Modle_evap，传入参数 x1 和 x2(1,j)，并将函数返回值赋值给变量 ...

clc;clear all; x1=1; x2=0.2:0.05:0.4; for j=1:size(x2,2) a=Modle_evap(x1,x2(1,j)); y0(1,j)=a; end plot(x2,y0);将x1改为一定范围内的变量，这段怎么改

for j = 1:size(x2, 2) y0(1,j) = Modle_evap(x1, x2(1,j)); end plot(x2, y0); 这样就可以将 x1 取一定范围内的变量了。注意，这里的 linspace 函数将 [0, 1] 分成了 100 个等间隔的点，如果你希望 x1 取更少...

修改代码：clc;clear; x = [0, 0; 69.8e9, 0; 108.9e9, 0; 152.1e9, 0; 249.2e9, 0; 778.5e9, 0; 1.429e12, 0; 2.871e12, 0]; % 行星初始位置（单位：米） v = [0, 0; 0, 47.9e3; 0, 35.0e3; 0, 29.8e3; 0, 24.1e3; 0, 13.1e3; 0, 9.7e3; 0, 6.8e3]; m = [1.9891e30, 3.302e23, 4.869e24, 5.972e24, 6.39e23, 1.898e27, 5.683e26, 8.681e25]; % 行星质量（单位：千克） dt = 86400/2; t = 0:dt:365*50*86400; N = 8; X = zeros(length(t), N); V = zeros(length(t), N); lt=length(t) for i = 2:length(t) a = gravity(X(i-1,:,:), m); V(i,:,:)=V(i-1,:,:)+a*dt; X(i,:,:)= X(i-1,:,:)+V(i-1,:,:).*dt+0.5*a*(dt^2); end function a = gravity(x, m) N = size(x, 1); a = zeros(N, 2); for i = 1:N for j = 1:N if j ~= i r_ij = x(j,:) - x(i,:); a(i,:) = a(i,:) + G * m(j) / norm(r_ij)^3 * r_ij; end end end end

for i = 2:length(t) a = gravity(X(i-1,:,:), m); V(i,:,:)=V(i-1,:,:)+a*dt; X(i,:,:)= X(i-1,:,:)+V(i-1,:,:).*dt+0.5*a*(dt^2); end function a = gravity(x, m) N = size(x, 1); a = zeros(N, 2); for i...

clc,clear,close all d1=load('juli.txt'); x1=0;y1=0; x2=18.9874900741771;y2=0; x=zeros(1,92); y=zeros(1,92); for i=1:92 sqrt((x(i)-x1)^2+(y(i)-y1)^2)==d1(i:1); sqrt((x(i)-x2)^2+(y(i)-y2)^2)==d1(i:2); end x,y 为什么输出全是0啊

在你的代码中，输出全为0的问题出现在循环中对x和y的... y(i) = sqrt(d1(i:2)^2 - (x(i)-x2)^2) + y2; end disp([x; y]); 这样修改后，代码会计算出对应的x和y坐标，并将结果输出。希望这次能够解决你的问题！

clc;clear; syms x y q f=input('请输入任意一个曲面的函数表达式：','s'); x1=input('请输入表达式中x的最小值（一定为常量）：'); x2=input('请输入表达式中x的最大值（一定为常量）：'); y1=input('请输入表达式中y的最小值（常量或表达式）：','s'); y2=input('请输入表达式中y的最大值（常量或表达式）：','s'); fun=function_handle:@(x,y) f; y3=@(x)y1; y4=@(x)y2; q=integral2(fun,x1,x2,y3,y4,'Method',2); fprintf('该函数的面积为：%d ',q)

syms x y q f = input('请输入任意一个曲面的函数表达式：', 's'); x1 = input('请输入表达式中x的最小值（一定为常量）：'); x2 = input('请输入表达式中x的最大值（一定为常量）：'); y1 = input('请输入表达式中y...

clear clc syms t v w x; x=1/2*exp(-2*t)*sym('heaviside(t)'); F=fourier(x); subplot(2,1,1); fplot(x); subplot(2,1,2); fplot('abs(F)');解释每句代码

1. clear clc syms t v w x;：这行代码定义并清空了几个变量。 2. x=1/2*exp(-2*t)*sym('heaviside(t)');：这行代码定义了信号x，它是一个符号函数，其中使用了heaviside函数和指数函数。 3. F=fourier(x);：这行...

clear;clc; syms x; f=@(x)x/(sin(x))^2 integral (f,pi/3,pi/4)

这是一个求函数 f(x) = x/(sin(x))^2 在区间 [π/3, π/4] 上的定积分的问题。 根据你给出的函数 f(x)，我们可以使用 MATLAB 的符号计算工具箱来求解它的定积分。首先，我们需要定义符号变量 x，并将函数 f(x) 转换...

clear clc A=xlsread('20230326.xlsx'); Symbol1=A(:,3); Symbol2=A(:,1); BenchmarkPrice1=A(:,4); BenchmarkPrice2=A(:,2); result=zeros(2000,2); m=1; jstart=1; times=0; p=length(Symbol1); q=length(Symbol2); for i=1:p for j=jstart:q if Symbol1(i)==Symbol2(j) result(m,1)=Symbol2(i); result(m,2)=(result(m,2)+BenchmarkPrice1(i)-BenchmarkPrice2(j))/2; times=times+1; end end jstart=jstart+times; times=0; m=m+1; if Symbol1(i)==NaN break; end end解释这段代码

这段代码从一个名为"20230326.xlsx"的Excel文件中读取数据，并将其中的第3列和第1列分别赋值给变量Symbol1和Symbol2，第4列和第2列分别赋值给变量BenchmarkPrice1和BenchmarkPrice2。然后，它会创建一个2000行2列的...

clear;clc; syms x; f = @(x)x/(sin(x)).^2; result = integral(f, pi/3, pi/4);

执行以上代码后，result 将会得到函数 f(x) = x/(sin(x))^2 在区间 [π/3, π/4] 上的定积分结果。 对于符号计算，在 MATLAB 中使用 int 函数进行定积分，而使用 diff 函数进行求导。 非常抱歉之前给出...

% 指数稳定matlab代码 clear;clc; T = 1; % 时间 N = 1000; % 离散化步数 dt = T/N; % 步长 alpha = 0.75; % 稳定参数 beta = 0.5; % 波动参数 X0 = 1; % 初始值 X = zeros(1,N+1); X(1) = X0; dBH = zeros(1,N); % 带有分数布朗运动的随机项 H = 0.75; % 长记忆项 for i = 1:N dBH(i) = (randn/abs(i/N)^H)*sqrt(dt); end for i = 1:N X(i+1) = X(i)*(1-alpha*dt)+beta*X(i)*dBH(i); end plot(0:dt:T,X) hold on % 绘制5条路径 for j=1:4 dBH = zeros(1,N); for i = 1:N dBH(i) = (randn/abs(i/N)^H)*sqrt(dt); end for i = 1:N X(i+1) = X(i)*(1-alpha*dt)+beta*X(i)*dBH(i); end plot(0:dt:T,X) end xlabel('t','FontSize',12) ylabel('X(t)','FontSize',12) title('指数稳定随机泛函微分方程路径','FontSize',14)

- for i = 1:N X(i+1) = X(i)*(1-alpha*dt)+beta*X(i)*dBH(i); end：循环使用欧拉方法计算 X 数组。 - plot(0:dt:T,X)：绘制第一条路径。 - hold on：在同一张图上继续绘制其他路径。 - for j=1:4：循环绘制...

clc syms x; s=0; for i=1:10000 f=(x+0.5*3.14/10000)*(((x+0.5*3.14)/10000)*i+1)^0.5 end A=solve(f=(456.3359)*2*3.14/0.55)

f = (x + 0.5 * 3.14 / 10000) * (((x + 0.5 * 3.14) / 10000) * i + 1)^(0.5); s = s + f; % 积累每个迭代的结果 end 这个循环会创建一个基于x的多项式，每次迭代都将一个分段线性函数加入到s中。当循环...

clc,clear,close all; load ionosphere X1=X(find(X(:,end)==1),:); X2=X(find(X(:,end)==0),:); n=size(X,2); m=5; mu1=mean(X1); mu2=mean(X2); mu=mean(X); idx_old=randperm(n,m); J_old=Criteria(X1,X2,mu1,mu2,mu,idx_old); T=50; f=0 i=1 while T>0 sta=1; while sta<5 idx_new=idx_old; num=randperm(m,1); newgroup=randperm(n,1); while any(ismember(idx_old,newgroup)) newgroup=randperm(n,1); end idx_new(num)=newgroup; J_new=Criteria(X1,X2,mu1,mu2,mu,idx_new); if J_new>J_old || (J_new<J_old && exp((J_new-J_old)/0.01/T)>rand(1)) sta=1; J_old=J_new; idx_old=idx_new; else sta=sta+1; end f(i)= J_old; i=i+1; end T=T-1; end plot(f) xlabel('迭代次数') ylabel('评价函数J') disp('选择的特征为：') disp(idx_old(1:m)) lable(1:n)=0; lable(idx_old(1:m))=1 figure bar(lable) xlabel('特征') 画出流程图

4. 设置退火循环的初始温度 T，以及记录评价函数变化的数组 f 和计数器 i。 5. 当温度 T 大于 0 时，进行内循环 5 次，每次内循环都会产生一个新的特征子集，计算新的评价函数 J_new。 6. 如果 J_new 比 J_old 大...

%初始格式化 clear all; clc; format long; %给定初始化条件 c1=1.4962; %学习因子1 c2=1.4962; %学习因子2 w=7298; %惯性权重 MaxDT=1000; %最大迭代次数 D=10; %搜索空间维数（未知数个数） N=40; %初始化群体个体数目 eps=10^(-6); %设置精度（在已知最小值时候用） function fitness =x^5-x^3+x^2-20 end % 初始化种群的个体（可以在这里限定位置和速度的范围） for i=1:N for j=1:D x(i,j)=randn; %随机初始化位置 v(i,j)=randn; %随机初始化速度 end end % 先计算各粒子的适应度，并初始化Pi和Pg for i=1:N p(i)=fitness(x(i,:),D); y(i,:)=x(i,:); end pg=x(1,:); %pg为全局最优 for i=2:N if fitness(x(i,:),D)<fitness(pg,D) pg=x(i,:); end end % 进入主要循环，按照公式一次迭代，直到精度满足要求 for t=1:MaxDT for i=1:N v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:)); %实现速度的更新 x(i,:)=x(i,:)+v(i,:); %实现位置的更新 if fitness(x(i,:),D)<p(i) %判断当此时的位置是否为最优的情况，当不满足时继续更新 p(i)=fitness(x(i,:),D); y(i,:)=x(i,:); end if p(i)<fitness(pg,D) pg=y(i,:); end end Pbest(t)=fitness(pg,D); end % 最后从所得到的结果中取出最优解 disp('**********************************************') disp('函数的全局最优位置为：') Solution=pg' disp('最后得到的优化极值为：') Result=fitness(pg,D) disp('**********************************************') % 算法结束 DreamSun GL&HF,适应度函数源程序（fitness.m） function result=fitness(x,D) sum=0 for i=1:D sum=sum+x(i)^2; end result=sum; matlab中这个代码运行不了是怎么回事，帮我改成能运行的

result = x^5-x^3+x^2-20; end 2. 缺少变量声明：在适应度函数中，您使用了变量 sum，但没有进行声明。请在适应度函数内部的开头添加 sum = 0;。 3. 语法错误：在 fitness 函数的循环中，您忘记了循环...

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在设计电子时钟系统时，编写中断服务程序是确保时间精确更新和防止定时器溢出的关键步骤。首先，我们需要了解PCF8563的工作原理，它是一个实时时钟（RTC）芯片，能够通过I²C接口与80C51单片机通信。PCF8563具有内部振荡器和可编程计数器，可以通过编程设置定时器中断。 参考资源链接：[基于80C51与PCF8563的单片机电子时钟设计详解](https://wenku.csdn.net/doc/18at3ddgzi?spm=1055.2569.3001.10343) 要编写中断服务程序，你需要按照以下步骤操作： 1. **初始化定时器**：首先，需要初始化80C51的定时器模块，包
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Java并发处理的实用示例分析

资源摘要信息: "Java并发编程案例分析" Java作为一门成熟的编程语言，一直以其强大的性能和丰富的API支持而著称。其中，Java并发API提供了强大的并发控制能力，使得开发者可以在多线程环境中编写高效且可预测的代码。在分析"ConcurrencyExamples"项目时，我们将探究Java并发API的几个关键知识点，包括线程的创建与管理、同步机制、线程协作以及并发工具类的使用。 首先，线程是并发编程的基础。在Java中，线程可以通过继承Thread类或者实现Runnable接口来创建。Thread类提供了基本的线程操作方法，如start()启动线程，run()定义线程执行的代码，interrupt()中断线程等。实现Runnable接口则允许将运行代码与线程运行机制分离，更符合面向对象的设计原则。 接下来，当我们涉及到多个线程的协作时，同步机制成为了关键。Java提供了一些同步关键字，如synchronized，它可以用来修饰方法或代码块，确保同一时刻只有一个线程能执行被保护的代码段。此外，volatile关键字可以保证变量的可见性，即一个线程修改了变量的值后，其他线程可以立即看到修改后的结果。 Java并发工具类库也是处理并发问题的利器。例如，java.util.concurrent包中的Executor框架为线程池的创建和管理提供了灵活的方式。通过线程池可以有效地管理线程资源，减少线程创建和销毁的开销。同时，该包中还包括了CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore等同步辅助类，它们能够帮助我们实现复杂的线程同步逻辑，简化多线程编程。 此外，Java并发API还提供了各种锁的实现，如ReentrantLock，它比synchronized关键字提供了更灵活的锁定机制。例如，它支持尝试非阻塞的获取锁、可中断的获取锁以及超时获取锁等多种方式。ReentrantReadWriteLock是另一种锁，它允许多个读操作同时进行，但写操作时会互斥读操作，适用于读多写少的场景。 最后，Java并发API还提供了并发集合，如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等，它们专为并发场景设计，保证了在高并发下的性能和线程安全。ConcurrentHashMap在多线程环境下提供了一个线程安全的哈希表，并且比传统的Hashtable有更好的性能。CopyOnWriteArrayList则通过写入时复制的策略，来保证列表在迭代时的线程安全。 综上所述，Java并发API是Java语言中处理并发问题的强大工具集。通过合理使用这些API和工具类，开发者可以编写出既高效又可靠的多线程应用程序。而"ConcurrencyExamples"项目中应该包含了这些关键知识点的实例代码和演示，为学习Java并发编程的开发者提供了实际操作的机会。 对于"ConcurrencyExamples-master"这个压缩包文件列表，我们可以推测它包含了实现上述并发概念的示例代码。这可能包括多个Java源代码文件，演示了如何使用Java并发API创建线程、同步机制、线程协作以及使用并发工具类的具体用法。通过分析这些示例代码，可以加深对Java并发编程的理解，并掌握如何在实际项目中运用这些技术。