Qi - Qmin 除以 Qmax - Qmin

时间: 2023-11-23 08:06:04 浏览: 167
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贝岭的matlab的代码-open-Qmin:LandaudeGennes框架中的液晶模拟

这是一个数学公式，表示一个值 Q 减去最小值 Qmin 后再除以最大值 Qmax 减去最小值 Qmin 所得到的结果。 例如，如果 Q 是一个在区间 [Qmin, Qmax] 内取值的数，那么 Qi - Qmin 代表 Q 与最小值 Qmin 的差值，Qmax - Qmin 代表最大值与最小值之间的距离。Qi - Qmin 除以 Qmax - Qmin 所得到的结果表示 Q 相对于整个区间的位置。 这个公式常用于数据的归一化处理，将数据映射到 [0, 1] 的区间内，方便进行比较和分析。
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解释这段代码： for t in range(N_gen): # 遍历解决方案 for i in range(N_pop): # Q[i] = Qmin + (Qmin - Qmax) * np.random.rand Q[i] = np.random.uniform(Qmin, Qmax) v[i] = v[i] + (Sol[i] - best) * Q[i] S[i]

// 查看所有订单 for (Order o : orderList) { ...在内层循环中，首先通过np.random.uniform(Qmin, Q("订单" + o.orderId + "已确认收货"); break; } } 以上是一个基于链表实现的外卖订餐系统，包含
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c60 = loadStructure('c60.stru') dpc = DebyePDFCalculator() dpc.qmax = 20 dpc.rmax = 20 r3, g3 = dpc(c60, qmin=0) r4, g4 = dpc(c60, qmin=1)

这是一段Python代码，它加载了一个c60.stru结构文件，并使用...其中，dpc.qmax和dpc.rmax分别设置了最大的q值和r值。在第四行和第六行中，可以看到dpc被调用两次，分别计算了qmin为0和1时的散射函数。

qt中 提示 qMin 没存在

如果在Qt中提示qMin不存在，可能是因为你没有包含Qt的头文件或者没有正确使用Qt的命名空间。请确认你的代码中包含以下头文件： cpp #include 并在使用qMin函数时，使用Qt的命名空间： cpp Qt::qMin(a,...

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 5 19:13:21 2021 @author: LXM """ import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Function class UpdateRange(nn.Module): def __init__(self, device): super(UpdateRange, self).__init__() self.device = device self.flag = 0 self.fmin = torch.zeros((1), dtype = torch.float32, device = self.device) self.fmax = torch.zeros((1), dtype = torch.float32, device = self.device) def Update(self, fmin, fmax): if self.flag == 0: self.flag = 1 new_fmin = fmin new_fmax = fmax else: new_fmin = torch.min(fmin, self.fmin) new_fmax = torch.max(fmax, self.fmax) self.fmin.copy_(new_fmin) self.fmax.copy_(new_fmax) @torch.no_grad() def forward(self, input): fmin = torch.min(input) fmax = torch.max(input) self.Update(fmin, fmax) class Round(Function): @staticmethod def forward(self, input): # output = torch.round(input) # output = torch.floor(input) output = input.int().float() return output @staticmethod def backward(self, output): input = output.clone() return input class Quantizer(nn.Module): def __init__(self, bits, device): super(Quantizer, self).__init__() self.bits = bits self.scale = 1 self.UpdateRange = UpdateRange(device) self.qmin = torch.tensor((-((1 << (bits - 1)) - 1)), device = device) self.qmax = torch.tensor((+((1 << (bits - 1)) - 1)), device = device) def round(self, input): output = Round.apply(input) return output def Quantization(self): quant_range = float(1 << (self.bits - 1)) float_range = torch.max(torch.abs(self.UpdateRange.fmin), torch.abs(self.UpdateRange.fmax)) scale = 1 for i in range(32): if torch.round(float_range * (1 << i)) < quant_range: scale = 1 << i else: break self.scale = scale def forward(self, input): if self.training: self.UpdateRange(input) self.Quantization() output = (torch.clamp(self.round(input * self.scale), self.qmin, self.qmax)) / self.scale return output

这段代码是一个用于量化神经网络参数的模块。它定义了三个类：UpdateRange、Round和Quantizer。 UpdateRange类用于更新输入数据的范围，它记录了输入数据的最小值和最大值，并在每个前向传播过程中更新这些值。...

function f=LK_1(x) % 目标函数 for i=1:45 % i为自变量，外转向车轮转角，填写转角范围 if i<=10 d=1.5; else if i<=20 d=1; else d=0.5; i=ipi/180; L=3025; K=1500; A=acot(cot(i)-K/L); % x(1)转向梯形底角r，x(2）转向梯形臂长m B=sin(x(1)+i); C=(K/x(2))^2-2(K/x(2))cos(x(1)+i)+1; D=(K/x(2))(2cos(x(1))-cos(x(1)+i)-cos(2x(1))); E=x(1)-asin(B/sqrt(C)); F=acos(D/sqrt(C)); f=dabs(E/A-F/A-1); end end end function [c,ceq]=LK_2(x)% 优化约束条件：非线性不等式和等式 K=1500; qmin=40; %传动角最小值 imax=4 求此函数及约束条件的最优解5; %外转向轮车轮转角最大值 G=cos(qmin)-2cos(x(1)+imax); H=(cos(x(1))(cos(qmin)-cos(x(1)))); I=2x(2)/K; c=I-G/H; ceq=0求最优解

需要注意的是，该代码中的一些变量（如 i、d、L、K、qmin、imax）需要在函数外部进行定义和初始化，否则代码无法正确执行。另外，代码中有一些语法错误，如 C=(K/x(2))^2-2(K/x(2))cos(x(1)+i)+1 应该改为 C=(K/x(2)...

function f=LK_1(x) % 目标函数 for i=1:45 % i为自变量，外转向车轮转角，填写转角范围 if i<=10 d=1.5; else if i<=20 d=1; else d=0.5; i=i*pi/180; L=3025; K=1500; A=acot(cot(i)-K/L); % x(1)转向梯形底角r，x(2）转向梯形臂长m B=sin(x(1)+i); C=(K/x(2))^2-2*(K/x(2))*cos(x(1)+i)+1; D=(K/x(2))*(2*cos(x(1))-cos(x(1)+i)-cos(2*x(1))); E=x(1)-asin(B/sqrt(C)); F=acos(D/sqrt(C)); f=d*abs(E/A-F/A-1); end end end function [c,ceq]=LK_2(x)% 优化约束条件：非线性不等式和等式 K=1500; qmin=40; %传动角最小值 imax=4 求此函数及约束条件的最优解5; %外转向轮车轮转角最大值 G=cos(qmin)-2*cos(x(1)+imax); H=(cos(x(1))*(cos(qmin)-cos(x(1)))); I=2*x(2)/K; c=I-G/H; ceq=0;

这段 Matlab 代码定义了一个函数 LK_1(x)，该函数的输入参数为 x，输出为 f。...需要注意的是，该代码中的一些变量（如 i、d、L、K、qmin、imax）需要在函数外部进行定义和初始化，否则代码无法正确执行。

qt中，明明加了头文件，还是提示qMin 不存在

可能是因为 qMin 是 Qt 特有的一个宏定义，需要包含 <QtCore/qglobal.h> 头文件才能使用。请确保你的代码中包含了该头文件，例如： c++ #include int main() { int a = 3, b = 5; int c = qMin(a, b); /...

void Server::updClntProgress(qint64 numBytes) { qApp->processEvents(); //用于在传输大文件时使界面不会冻结 bytesWritten += (int)numBytes; if (bytesTobeWrite > 0) { outBlock = locFile->read(qMin(bytesTobeWrite, payloadSize)); bytesTobeWrite -= (int)clntConn->write(outBlock); outBlock.resize(0); }else { locFile->close(); } ui->progressBar->setMaximum(totalBytes); ui->progressBar->setValue(bytesWritten); float useTime = time.elapsed(); double speed = bytesWritten / useTime; ui->sStatusLbl->setText(tr("已发送 %1MB(%2MB/s) \n 共%3MB 已用时:%4秒\n估计剩余时间：%5秒") .arg(bytesWritten / (1024*1024)) .arg(speed*1000 / (1024*1024), 0, 'f', 2) .arg(totalBytes / (1024 * 1024)) .arg(useTime/1000, 0, 'f', 0) .arg(totalBytes/speed/1000 - useTime/1000, 0, 'f', 0)); if (bytesWritten == totalBytes) { locFile->close(); tSrv->close(); ui->sStatusLbl->setText(tr("传送文件 %1 成功").arg(theFileName)); } }

这段代码是服务器端更新客户端传输进度的槽函数。在传输文件时，每次客户端发送数据，都会触发bytesWritten信号，该槽函数会将已传输的字节数记录下来，并更新进度条和状态栏显示。同时，如果还有未传输的数据，则...

求一维整型数组中的最小元素。要求：主函数定义数组y[50]，y[j]=600*sin(j*0.16) (j=0,1,2…49)，调用自定义函数qmin求出最小元素，最后在主函数中输出结果。要求必须使用

int qmin(int arr[], int len) { int min = arr[]; for (int i = 1; i ; i++) { if (arr[i] ) { min = arr[i]; } } return min; } int main() { int y[50]; for (int j = ; j ; j++) { y[j] = 600 * sin...
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