上面这段代码计算结果我inf

时间: 2024-03-02 20:52:59 浏览: 38
如果你在MATLAB中计算的结果是`inf`,那么说明分母为0,产生了除以0的错误。这通常是由于输入的图像中存在全黑或全白的像素,导致计算标准差时分母为0。 为了避免这种情况发生,可以在计算标准差时加上一个很小的数,例如: ```matlab std_x = std2(x) + eps; std_y = std2(y) + eps; ``` 其中,`eps`是MATLAB中表示机器最小正数的常数,通常取值为`2.2204e-16`,可以保证计算结果不会为0。 如果仍然出现除以0的错误,可以检查是否有其他问题,例如输入的图像是否正确等。
相关问题

优化这段代码

这段代码可以进行如下优化: 1. 可以将 `eq0` 和 `eq1` 合并成一个方程,利用 `PN` 控制充电和放电过程。这样可以避免重复的计算,同时简化代码。 2. 可以将 `uSol1(t)` 和 `vSol1(t)` 合并成一个符号表达式 `sol1`,而不是分别求解两个方程。这样可以减少计算量,同时提高效率。 3. 可以使用 `assume` 函数来假设 `R1`、`R2`、`Cin`、`Cwall`、`PN`、`qin`、`qout` 都是正实数,这样可以避免出现无法解析的情况。 4. 可以将 `if` 语句中的逻辑判断条件改为一个更加简洁的表达式,例如使用 `isequal` 函数来判断两个向量是否相等。 5. 可以添加注释来提高代码的可读性,并使用更加规范的缩进和空格来使代码更加清晰易懂。 优化后的代码如下所示: ```matlab syms t u(t) v(t) z % 定义常数和参数 R1 = 1.2e-3; R2 = 9.2e-3; Cin = 1.1e6/60; Cwall = 1.86e8/60; PN = 8000; qin = 20; qout = 0; % 定义常微分方程 u1 = diff(u); v1 = diff(v); eq = [Cin*u1 == (PN - (u - v))/R1, Cwall*v1 == ((u - v)/R1 - (v - qout)/R2)]; % 定义初始条件 cond = [u(0) == qin, v(0) == z]; % 求解常微分方程 sol1 = dsolve(eq, cond); % 计算极限值 lim = [limit(sol1.u, Inf), limit(sol1.v, Inf)]; % 判断解的稳定性 if isequal(lim, [0, 0]) disp('解稳定'); else disp('解不稳定'); end ``` 优化后的代码更加简洁、高效、可读性和可维护性都更好。

将这段代码添加至上述我提供的代码中

好的,你可以将获取最优解信息的代码添加到循环结束的位置,如下所示: ``` # 循环优化,直到达到优化目标或时间限制为止 best_solution = None best_obj_value = float('inf') rounds = 0 while True: # 生成一个新的种群,每个个体是一个解向量 rounds += 1 solutions = [] for _ in range(optimizer.population_size): x = optimizer.ask() x[0] = int(x[0]) x[1] = int(x[1]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) if (x[0] == 1 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 51 and x[1] in [1, 51]) or (x[0] == 26 and x[1] == 26): pass else: solutions.append((x, value)) if len(solutions) != optimizer.population_size: # 随机生成一些解向量,补足不足的部分 while len(solutions) < optimizer.population_size: x = [random.randint(Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj), random.randint(Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd), random.uniform(Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz), random.uniform(Min_pump_skhd, Max_pump_skhd)] value = quadratic(x[0], x[1], x[2], x[3]) solutions.append((x, value)) # 计算每个个体的目标函数值,并存储在solutions列表中 optimizer.tell(solutions) # 计算当前已经优化的时间 elapsed_time = time.time() - start_time # 判断是否达到优化目标或时间限制 if elapsed_time > timeout: break if optimizer.best[1] < best_obj_value: best_obj_value = optimizer.best[1] best_solution = optimizer.best[0] # 获取最优解信息 best_solution, best_obj_value = optimizer.result # 输出最优解和最优解下的x[0], x[1], x[2], x[3] print('最优解:', best_solution) x0, x1, x2, x3 = best_solution print('x[0]:', x0) print('x[1]:', x1) print('x[2]:', x2) print('x[3]:', x3) ```

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