请编写函数fun, 函数的功能是:实现B=A+A', 即把矩阵A加上A的转置, 存放在矩阵B中。计算结果在 main 函数中输出。

时间: 2024-02-17 11:02:46 浏览: 28
根据您的要求,我给您提供一个C语言的实现,如下所示: ```c #include<stdio.h> #define N 3 //定义矩阵的大小 void fun(int a[][N], int b[][N]){ for(int i=0; i<N; i++){ for(int j=0; j<N; j++){ b[i][j] = a[i][j] + a[j][i]; // 计算B矩阵 } } } int main(){ int A[N][N] = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}, {7, 8, 9}}; // 定义矩阵A int B[N][N]; // 定义矩阵B fun(A, B); // 调用函数fun计算B矩阵 // 输出计算结果 printf("矩阵B的计算结果为:\n"); for(int i=0; i<N; i++){ for(int j=0; j<N; j++){ printf("%d ", B[i][j]); } printf("\n"); } return 0; } ``` 以上代码中,我们首先定义了矩阵的大小 N,然后在函数 fun 中使用了两个二维数组 a 和 b 分别表示矩阵 A 和 B。在函数中,我们使用两个 for 循环遍历矩阵 A,计算出矩阵 B 中每个元素的值。最后,在主函数中,我们调用函数 fun 计算出矩阵 B,并输出计算结果。 希望这个代码能够帮到您!

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解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别) %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2,即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

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