F_rep = F_rep + rho * (1 / d - 1 / eta) * (x - obstacle(i, :)) / d ^ 2;

时间: 2024-06-07 11:10:17 浏览: 15
这段代码看起来是用于计算力的叠加,其中rho是一个常量,表示物体的密度;d是物体与障碍物之间的距离;eta是一个常量,表示物体的粘度;x表示物体的位置向量;obstacle是障碍物的位置向量。公式中的分数部分可以理解为施加力的方向与距离的关系,距离越远力越小,距离越近力越大。这个代码片段可能是用于模拟物体在障碍物周围的运动的。
相关问题

for i=1:Np current_vulture_X = POS(i,:); F=P1*(2*rand()-1); h1 = selectLeader(REP);

这段代码是一个循环,循环变量i的范围是从1到Np。在每次循环中,首先将第i个秃鹫的位置(POS(i,:))赋值给current_vulture_X变量。 接下来,通过计算P1乘以一个介于-1和1之间的随机数(2*rand()-1),将结果赋值给变量F。rand()函数是一个随机数生成函数,返回一个0到1之间的随机数。通过进行数学运算,可以将其转换为-1到1之间的随机数。 然后,通过调用selectLeader函数,选择一个领导者的位置,将结果赋值给变量h1。这个函数可能是根据一定的规则或算法,从某个集合中选择一个最优的位置。具体的实现需要根据上下文来确定。

sed -i '/^=.*=$/s/=/-/g' ./Today.rep中的/^=.*=$/s作用

在`sed`命令中,`/^=.*=$/s/=/-/g`是一个正则表达式替换的操作。我将对其进行解释: - `^=.*=$`:这是一个正则表达式模式,用于匹配以`=`开始和结束的行。其中`^`表示行的开头,`.*`表示匹配任意字符(除换行符外)任意次数,`$`表示行的结尾。 - `s/=/-/g`:这是替换操作的命令部分。其中`s`表示进行替换操作,`/=/-`表示将等号(`=`)替换为连字符(`-`),`g`表示全局替换(即一行中的所有匹配都会被替换)。 因此,整个命令的含义是:对于以等号开始和结束的行,在该行中将所有的等号(`=`)替换为连字符(`-`)。 例如,对于输入文件`Today.rep`内容如下: ``` =Header= This is a test file. =Content= Sample content here. =Footer= End of file. ``` 应用命令`sed -i '/^=.*=$/s/=/-/g' ./Today.rep`后,文件内容将被修改为: ``` -Header- This is a test file. -Content- Sample content here. -Footer- End of file. ``` 可以看到,所有以等号开始和结束的行中的等号(`=`)都被替换为连字符(`-`)。

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base_efron <- function(y_test, y_test_pred) { time = y_test[,1] event = y_test[,2] y_pred = y_test_pred n = length(time) sort_index = order(time, decreasing = F) time = time[sort_index] event = event[sort_index] y_pred = y_pred[sort_index] time_event = time * event unique_ftime = unique(time[event!=0]) m = length(unique_ftime) tie_count = as.numeric(table(time[event!=0])) ind_matrix = matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time)) - t(matrix(rep(time, times = length(time)), ncol = length(time))) ind_matrix = (ind_matrix == 0) ind_matrix[ind_matrix == TRUE] = 1 time_count = as.numeric(cumsum(table(time))) ind_matrix = ind_matrix[time_count,] tie_haz = exp(y_pred) * event tie_haz = ind_matrix %*% matrix(tie_haz, ncol = 1) event_index = which(tie_haz!=0) tie_haz = tie_haz[event_index,] cum_haz = (ind_matrix %*% matrix(exp(y_pred), ncol = 1)) cum_haz = rev(cumsum(rev(cum_haz))) cum_haz = cum_haz[event_index] base_haz = c() j = 1 while(j < m+1) { l = tie_count[j] J = seq(from = 0, to = l-1, length.out = l)/l Dm = cum_haz[j] - J*tie_haz[j] Dm = 1/Dm Dm = sum(Dm) base_haz = c(base_haz, Dm) j = j+1 } base_haz = cumsum(base_haz) base_haz_all = unlist( sapply(time, function(x){ if else( sum(unique_ftime <= x) == 0, 0, base_haz[ unique_ftime==max(unique_ftime[which(unique_ftime <= x)])])}), use.names = F) if (length(base_haz_all) < length(time)) { base_haz_all <- c(rep(0, length(time) - length(base_haz_all)), base_haz_all) } return(list(cumhazard = unique(data.frame(hazard=base_haz_all, time = time)), survival = unique(data.frame(surv=exp(-base_haz_all), time = time)))) }改成python代码

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