function P = Untitled123(X, B) % X: 分配下限向量 % B: 剩余分配量 % P: 分布概率向量 n = length(X); % 变量个数 P = zeros(n, 1); % 初始化概率向量 while sum(B) > 0 % 当剩余分配量不为零时循环 H = zeros(n, 1); % 初始化信息熵向量 for i = 1:n if B(i) == 0 % 如果剩余分配为零，直接跳过 continue; end P(i) = B(i) / sum(B); % 计算当前变量的概率 if P(i) == 0 || P(i) == 1 % 如果概率为零或一，信息熵为零 H(i) = 0; else H(i) = -P(i)*log2(P(i)) - (1-P(i))*log2(1-P(i)); % 计算信息熵 end end [~, idx] = max(H); % 找到信息熵最大的变量下标 if H(idx) == 0 % 如果所有变量的概率都已确定，退出循环 break; end p_max = min(1-P(idx), B(idx)/(n-1)); % 计算最大可分配概率 P(idx) = P(idx) + p_max; % 更新当前变量的概率 B = B - p_max*(n-1)*ones(n, 1) + p_max*eye(n, n)*B; % 更新剩余分配量 end

这段代码是一个用于分配概率的函数。输入参数包括分配下限向量X和剩余分配量B，输出为分布概率向量P。

代码首先获取变量个数n，并初始化一个概率向量P，全部元素为零。

然后进入一个循环，只要剩余分配量B的总和大于零，就一直进行以下操作：

1. 初始化一个信息熵向量H，全部元素为零。

2. 对于每个变量i，如果其剩余分配量B(i)为零，则跳过。

3. 计算当前变量的概率P(i)，即该变量的剩余分配量B(i)除以剩余分配量的总和。

4. 根据概率P(i)计算信息熵H(i)。如果概率为零或一，则信息熵为零；否则，根据信息熵的公式计算。

5. 找到信息熵最大的变量下标idx。

6. 如果所有变量的概率都已确定（即信息熵为零），则退出循环。

7. 计算当前变量可分配的最大概率p_max。这个值是最小值(1-P(idx))和B(idx)/(n-1)的较小值。

8. 更新当前变量的概率P(idx)，将其增加p_max。

9. 更新剩余分配量B。计算方法是减去p_max*(n-1)*ones(n, 1)，然后加上p_max乘以单位矩阵eye(n, n)和B的乘积。

通过循环和计算，最终得到了分布概率向量P。注意，该代码假设输入的分配下限向量和剩余分配量是合理的，并且变量个数n大于等于2。

相关问题

对于此运算，数组的大小不兼容。 出错 untitled (第 21 行) error_func = @(params) sqrt(sum(((ellipse_model(params, linspace(0, 2*pi, length(x_data))) - [x_data; y_data]).^2), 1)); 出错 fminsearch (第 201 行) fv(:,1) = funfcn(x,varargin{:}); 相关文档

这个错误是由于拟合过程中的数组大小不兼容引起的。可能是由于数据点的数量或者参数的数量不匹配导致的。

请确保以下几点：

1. 确定 `x_data` 和 `y_data` 的大小相同，且都是行向量或列向量。
2. 确保 `fit_params` 的初始参数数量与椭圆曲线模型函数 `ellipse_model` 中的参数数量一致。
3. 检查你的椭圆曲线模型函数 `ellipse_model` 是否正确定义，确保它返回与数据点相同大小的输出。

你可以尝试打印一些变量的大小，例如 `size(x_data)`、`size(y_data)`、`size(fit_params)`，以帮助你找出问题所在。

如果问题仍然存在，请提供更多代码和数据的细节，以便我更好地帮助你解决问题。