An = 2*pi*rand(nmax,1);

时间: 2023-12-19 08:03:52 浏览: 74
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高级语言-C语言入门教程（1）

This line of code generates an nmax-by-1 array (column vector) of random numbers between 0 and 2*pi. The variable name "An" suggests that these random numbers may be coefficients in some mathematical expression or function. However, without more context it is impossible to say exactly what they represent.
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} 2、if (表达式）语句 1 else 语句 2 [例2]：输入一个整数，判定它是奇数还是偶数。 (if ... else 句型 ) { int x; scanf(“%d”, &x); if (x%2 == 0 ) / % 是求余运算符 / printf(“\n even number\n”); else ...
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基于此代码，将仿真参数设置：泊松分布λ=0.1~0.4，一个 MPDU 包含的包数 nf%对于高效率帧生成算法的仿真过程 dt = 0.01; t=0;%初始时间 tend =1000;%结束时间 N = 5;%发送包数 h = 0.1;%泊松系数 Eadd = 0; Nmax = 1;%临时记录 h1 =[0:1:30]; disp(h1); h2 = (0.1:0.01:0.4); disp(h2); for a = 1:(N-1) Nmax = Nmax*a; end disp(Nmax); for a3 = 1:1:31 h = 0.1+a30.01; for t = 0:0.01:1000 E = dtth * exp(-ht)(ht)^(N-1)/Nmax; Eadd = Eadd +E; end k = (h*100); h1(a3) = Eadd; end plot(h2,h1);

- Nmax：临时变量，用于计算能量值。 - h1：用于存储泊松系数对应的累计能量值。 - h2：用于存储泊松系数的取值范围。 在代码中，通过循环迭代不同的泊松系数 h，计算对应的能量值 E，并将其累加到 Eadd 变量中。...

program demo_language3 integer, parameter :: nmax=9,m=21 real(8), dimension (nmax):: x,y real(8) t,f,dt integer i open(5,file='exa3_1_3.dat') open(2,file='exa3_1_3_old.dat') dt=2*3.1415926/(nmax-1) x(1)=0.0 y(1)=sin(x(1)) do i=1,nmax-1 x(i+1)=x(i)+dt y(i+1)=sin(x(i+1)) end do write(2,'(2f10.6)') (x(i),y(i),i=1,nmax) dt=(x(nmax)-x(1))/(m-1) t=x(1)-dt do i=1,m t=t+dt call language3(nmax,t,x,y,f) write (*,*) 'f(',t,')=',f write(5,'(2f10.6)') t,f end do end 转换为matlab语言并打印出来

dt = 2 * pi / (nmax - 1); fid = fopen('exa3_1_3.dat', 'w'); fid_old = fopen('exa3_1_3_old.dat', 'w'); x(1) = 0.0; y(1) = sin(x(1)); for i = 1:nmax-1 x(i+1) = x(i) + dt; y(i+1) = sin(x(i+1)); end ...

matlab中%%绘制驱动力 - 行驶阻力图 Nmax=6000;%发动机最高转速 n_test=[500 2000 2500 3900 4700 6000 ];%发动机转速向量 T_test=[112 159 165 160 165 150 ];%发动机转矩向量 figure(1) p=polyfit(n_test,T_test,4); n=[600:1:6000]; Ttq=polyval(p,n); plot(n,Ttq,'k'); xlabel('转速n(r/min)'); ylabel('扭矩Te(N/m)'); title('驱动力 - 行驶阻力图'); legend('拟合曲线'); axis([0 6000 0 200]); %%车型备选动力总成相关参数 ig=[2.6846 1.511 1 0.7525; ];%各挡位速比，每一行代表一个变速箱 [row,colu]=size(ig); i0=[5.01];%备选主减速器速比 eta=0.87;%机械传动效率 r=0.282;%轮胎滚动半径 M=13600;%满载质量 g=9.8; % f0=0.0072; % f1=0.0000025; % f4=0.0000000000065; CD=0.335;%风阻系数 A=2.0;%迎风面积 Iw=1.1*8;%车轮转动惯量 If=0.13;%飞轮转动惯量 %% 驱动力和行驶阻力平衡图 %计算滚动阻力系数，根据汽车理论货车滚动阻力系数公式计算 count=1;%建立计数变量 for j=1:length(i0) %建立主减速比循环层 for k=1:row %建立变速箱循环层 for i=1:length(ig(k,:)) ua(i,:)=0.377*r*n/ig(k,i)/i0(j); end，报错ua(i,:)=0.377*r*n/ig(k,i)/i0(j);

在这段代码中，报错可能是因为变量 i0 的值为一个标量，而变量 ua 是一个矩阵，所以在计算 ua 时会出现维度不匹配的错误。需要根据具体情况来确定如何修改代码。 另外，需要注意的是，这段代码中的计算逻辑存在一些...

//--------------------------------------------------------------------------- void GetSym() { int i,J,K; ALFA A; while (CH<=' ') GetCh(); if (CH>='A' && CH<='Z') { /*ID OR RESERVED WORD*/ K=0; do { if (K<AL) A[K++]=CH; GetCh(); }while((CH>='A' && CH<='Z')||(CH>='0' && CH<='9')); A[K]='\0'; strcpy(ID,A); i=1; J=NORW; do { K=(i+J) / 2; if (strcmp(ID,KWORD[K])<=0) J=K-1; if (strcmp(ID,KWORD[K])>=0) i=K+1; }while(i<=J); if (i-1 > J) SYM=WSYM[K]; else SYM=IDENT; } else if (CH>='0' && CH<='9') { /*NUMBER*/ K=0; NUM=0; SYM=NUMBER; do { NUM=10*NUM+(CH-'0'); K++; GetCh(); }while(CH>='0' && CH<='9'); if (K>NMAX) Error(30); } else if (CH==':') { GetCh(); if (CH=='=') { SYM=BECOMES; GetCh(); } else SYM=NUL; } else /* THE FOLLOWING TWO CHECK WERE ADDED BECAUSE ASCII DOES NOT HAVE A SINGLE CHARACTER FOR <= OR >= */ if (CH=='<') { GetCh(); if (CH=='=') { SYM=LEQ; GetCh(); } else SYM=LSS; } else if (CH=='>') { GetCh(); if (CH=='=') { SYM=GEQ; GetCh(); } else SYM=GTR; } else { SYM=SSYM[CH]; GetCh(); } } /*GetSym()*/解释代码

- 第1行定义了一个函数 GetSym()，用于获取下一个符号。 - 第2行定义了三个整数变量 i、J、K，以及一个字符串变量 A。 - 第3-4行使用 while 循环跳过空格和其他分隔符。 - 第5行使用 if 判断当前符号是否为字母...

for n = nmin:2:nmax

Here's an example of how you can use this loop to print the values of "n" from 1 to 10, incrementing by 2: nmin = 1; nmax = 10; for n = nmin:2:nmax disp(n); end This will output: 1 3 ...

N 名学生的成绩已在主函数中放入一个带头节点的链接表结构中，h 指向链接的头节点。请编写函数 fun，它的功能是找出学生的最高分，由函数值返回。补完以下代码#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define N 8 struct slist { double s; struct slist *next; }; typedef struct slist STREC; double fun(STREC *h) { //************** code begin **************// //************** code end ****************// } STREC *creat(double *s) { STREC *h,*p,*q; int i=0; h=p=(STREC*)malloc(sizeof(STREC)); p->s=0; while(i<N) { q=(STREC*)malloc(sizeof(STREC)); q->s=s[i]; i++; p->next=q; p=q; } p->next=0; return h; } outlist(STREC *h) { STREC *p; p=h->next; printf("head"); do { printf("->%2.0f",p->s); p=p->next; } while(p!=0); } main() { double s[N], max; STREC *h; int i; for(i=0;i<N;i++) scanf("%lf",&s[i]); h=creat(s); outlist(h); max=fun(h); printf("\nmax=%.1f",max); }

补全代码如下： c double fun(STREC *h) { double max = h->next->s; // 假设第一个节点的值为最大值 STREC *p = h->next->next; // 从第二个节点开始遍历 while (p != NULL) { if (p->s > max) { // 如果...

/*------------------------------------------------------- 【程序改错】 --------------------------------------------------------- 题目：从键盘上输入若干学生的成绩，统计并输出最高成绩和最低成绩， 当输入负数时结束输入。 -------------------------------------------------------*/ #include <stdio.h> main() { float x,amax,amin; scanf("%f",&x); amax=x; amin=x; /***********ERROR***********/ while(x<0) { /***********ERROR***********/ if(x<amax) amax=x; /***********ERROR***********/ if(amin<x) amin=x; scanf("%f",&x); } printf("\nmax=%f\nmin=%f\n",amax,amin); }

修改后的程序如下： c #include int main() { float x, amax, amin; scanf("%f", &x); amax = x;... while (x >= 0) { // 修正循环条件 ...2. 在判断最大值和最小值时，应该使用 > 和 ，而不是 和 >。

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> int main() { int n; scanf("%d",&n); float *p; p=(float*)malloc(sizeof(float)*n); for(int i=0;i<n;i++) { scanf("%f",&p[i]); } float average=0,sum=0; int min=0,max=0; for(int i=0;i<n;i++) { sum+=p[i]; } average=sum/n; for(int i=0;i<n;i++) { if(p[i]p[max]) { max=i; } } printf("average = %.2f\nmax = %.2f\nmin = %.2f",average,p[max],p[min]); return 0; }将它转化为python语言

以下是将该 C 语言代码转化为 Python 语言的示例代码： python n = int(input()) p = [] for i in range(n): p.append(float(input())) average = sum(p) / n min_index = p.index(min(p)) ...

这个代码执行出来为什么没有shape这个属性，应该如何改善，代码如下： def psif(t,args): G = args['G'] F = args['F'] T = args['T'] s = ((1 -F(t/T)) * (tensor(basis(2, 0), basis(2, 0),basis(Nmax, 0)) + G(t/T)* (tensor(basis(2, 1), basis(2, 0), basis(Nmax, 1)) - tensor(basis(2, 0), basis(2, 1), basis(Nmax, 1)))).unit() return s

这段代码没有shape属性是因为它返回的是一个量子态... - tensor(basis(2, 0), basis(2, 1), basis(Nmax, 1)))).unit() return np.array(s) s = psif(t, args) print(s.shape) 这样就能输出量子态向量的shape了。

#include <stdio.h> #include <string.h> #define MAX 100 void fun(char (*a)[81],int num,char **max) { int i=0; *max=a[0]; for(i=0;i<num;i++) if(strlen(*max)<strlen(a[i])) *max=a[i]; } int main() { char ss[10][81],*ps; int n,i=0; printf("输入若干各字符串:"); gets(ss[i]); puts(ss[i]); while(!strcmp(ss[i],"****")==0) { i++; gets(ss[i]); puts(ss[i]); } n=i; fun(ss,n,&ps); printf("\nmax=%s\n",ps); printf("\n"); }

这段代码是一个求字符串数组中最长字符串的程序，使用的是指针和函数传参的方式。 函数 fun 的参数为 char (*a)[81]，表示一个长度为 81 的字符数组的指针，即指向一个字符串数组的指针；int num，表示字符串数组中...

为什么img_noise和img_result的值差不多from skimage import data,util,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def GT(img): m= img.shape[0] n= img.shape[1] G_img=np.zeros((m,n)) for i in range(m-1): for j in range(n-1): G_img[i,j]=np.sqrt((img[i,j+1]-img[i,j])**2+(img[i+1,j]-img[i,j])**2) return G_img def td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol): img_result = np.zeros(img_noise.shape).astype(float) for k in range(Nmax): for i in range(img_result.shape[0]-1): for j in range(img_result.shape[1]-1): img_result[i,j]=img_noise[i,j]-lamba*(2*img0[i,j]-img0[i+1,j]-img0[i,j+1]) if np.linalg.norm(img0-img_result)<=tol: return img_result break img0 =img_result img_noise = img_result return img_result if __name__=='__main__': img1= data.camera() img = img1.astype(float) img_noise = util.random_noise(img1) G_img_noise = GT(img_noise) G_img = GT(img) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img,'gray') plt.show() plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(G_img_noise,'gray') plt.show() img0 = np.zeros(img_noise.shape) img0 = img_noise img0 = img1 lamba = 0.5 Nmax =20 tol=0.00000001 img_result = td_denoising(img_noise,img0,lamba,Nmax,tol) plt.figure() plt.subplot(121) plt.imshow(img_noise,'gray') plt.subplot(122) plt.imshow(img_result,'gray') plt.show()

在代码中，img0 被赋值为 img_noise，然后又被赋值为 img1，这可能导致 img0 的值与 img_noise 或 img1 的值相近，因此最终的 img_result 与 img_noise 的值也会相近。建议将 img0 的赋值修改为 ...

if nargin < 3 nmax = 10; if nargin < 2 lambda = 1.5; if nargin < 1 Ds = 2.3; end end end

If the number of input arguments (nargin) is less than 3, then the variable "nmax" is set to 10. If the number of input arguments is less than 2, then the variable "lambda" is set to 1.5. If the ...

plt.plot(range(1,Nmax2+2), df_temp[-Nmax2-1:]['adj_close'], 'bx-') plt.plot(Nmax2+1, df_temp[-1:]['adj_close'], 'ys-')

第一个折线图绘制了range(1,Nmax2+2)与df_temp[-Nmax2-1:]['adj_close']之间的连线，用蓝色的x标记表示。 第二个折线图绘制了Nmax2+1与df_temp[-1:]['adj_close']之间的连线，用黄色的正方形标记表示。 其中，df_...

plt.plot(range(Nmax2+1-N,Nmax2+2), np.concatenate((y_est, np.array(df_temp['est_N'+str(N)][-1:]).reshape(-1,1)))，color=color_list[N%len(color_list)], marker=marker_list[N%len(marker_list)]) legend_list.append('est_N'+str(N)+'_lr')

具体来说，它将 range(Nmax2+1-N,Nmax2+2) 和 np.concatenate((y_est, np.array(df_temp['est_N'+str(N)][-1:]).reshape(-1,1))) 分别作为 x 轴和 y 轴绘制，颜色和标记类型由 color_list 和 marker_list 决定，...

plt.figure(figsize=(12, 8), dpi=80) plt.plot(range(1,Nmax2+2), df_temp[-Nmax2-1:]['adj_close'], 'bx-') plt.plot(Nmax2+1, df_temp[-1:]['adj_close'], 'ys-') legend_list = ['adj_close', 'actual_value'] color_list = ['r', 'g', 'k', 'y', 'm', 'c', '0.75'] marker_list = ['x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'x', 'x'] regr = LinearRegression(fit_intercept=True)

具体来说，它画出了一个折线图，其中横轴是1到Nmax2+2之间的数字，纵轴是df_temp[-Nmax2-1:]中的adj_close数据。同时，在该图中使用了红色的x标记来表示adj_close，使用黄色的正方形标记来表示实际值。此外，还使用...

解析matlab：function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) global M1 M2 M r nt f CDA io If Iw1 Iw2 ig i1 i2 i3 i4 L a hg nmax nmin uamax imax; number1

- M1、M2、M、r、nt、f、CDA、io、If、Iw1、Iw2、ig、i1、i2、i3、i4、L、a、hg、nmax、nmin、uamax、imax：这些变量是程序中用到的一些参数或常量，具体含义需要根据程序上下文来理解。 最后，该函数的最后一行...

for N in range(5, Nmax2+1): X_train = np.array(range(len(df_temp['adj_close'][-N-1:-1]))) y_train = np.array(df_temp['adj_close'][-N-1:-1]) X_train = X_train.reshape(-1, 1) y_train = y_train.reshape(-1, 1) regr.fit(X_train, y_train) y_est = regr.predict(X_train)

这段代码是一个循环，从5开始循环到Nmax2+1为止。在每次循环中，它会构建一个X_train和y_train的训练数据集，其中X_train是一个包含从0到N-1的数字的数组，y_train是一个包含df_temp['adj_close']最后N个数据的数组...

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