R语言突变级数法的代码
时间: 2023-05-27 21:07:10 浏览: 106
以下是使用R语言实现突变级数法的代码示例:
```R
# 定义突变级数法函数
mutation_series <- function(x, n) {
terms <- numeric(n)
for (i in 1:n) {
terms[i] <- (-1)^(i+1) * x^(2*i-1) / factorial(2*i-1)
}
return(sum(terms))
}
# 示例使用
x <- 0.5
n <- 10
result <- mutation_series(x, n)
cat(sprintf("sin(%.2f) ≈ %.6f", x, result))
```
此代码将计算 $x=0.5$ 的 $\sin(x)$ 近似值,使用了突变级数法的方法,计算前10项。输出结果为:
```
sin(0.50) ≈ 0.479426
```
你可以根据需要,修改x和n的值,来进行不同的计算。
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突变级数法是一种多指标决策分析方法,用于解决多个指标的决策问题。下面是通过26个子指标构建一个指标体系,突变级数法的Python代码示例:
```python
import numpy as np
# 定义决策矩阵
decision_matrix = np.array([
[2, 3, 4, 4, 5, 3, 5, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 2, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[3, 4, 5, 5, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5],
[4, 5, 4, 3, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 5, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[2, 3, 4, 4, 5, 3, 5, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 2, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[3, 4, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5],
[4, 5, 4, 3, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 5, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[2, 3, 4, 4, 5, 3, 5, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 2, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[3, 4, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5],
[4, 5, 4, 3, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 5, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[2, 3, 4, 4, 5, 3, 5, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 2, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[3, 4, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5],
[4, 5, 4, 3, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 5, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[2, 3, 4, 4, 5, 3, 5, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 2, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[3, 4, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5],
[4, 5, 4, 3, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 5, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[2, 3, 4, 4, 5, 3, 5, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 2, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[3, 4, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5],
[4, 5, 4, 3, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 5, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[2, 3, 4, 4, 5, 3, 5, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 2, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[3, 4, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5],
[4, 5, 4, 3, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 5, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[2, 3, 4, 4, 5, 3, 5, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 2, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
[3, 4, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 5, 3, 4, 4, 5],
[4, 5, 4, 3, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 5, 4, 3, 5, 4, 4, 3, 4, 3, 5, 4, 5, 3, 3, 4, 5],
])
# 定义权重向量
weight_vector = np.array([
0.03, 0.04, 0.03, 0.03, 0.04, 0.05, 0.04, 0.03, 0.04, 0.05, 0.03, 0.03, 0.04, 0.05, 0.03, 0.04, 0.05, 0.03, 0.03, 0.04, 0.05, 0.03, 0.04, 0.05, 0.04, 0.03
])
# 对决策矩阵进行归一化处理
normalized_matrix = decision_matrix / decision_matrix.max(axis=0)
# 计算加权归一化矩阵
weighted_matrix = normalized_matrix * weight_vector
# 计算加权归一化矩阵的每一行的总和
row_sum = np.sum(weighted_matrix, axis=1)
# 计算正理想解和负理想解
ideal_solution = np.max(weighted_matrix, axis=0)
negative_ideal_solution = np.min(weighted_matrix, axis=0)
# 计算决策矩阵到正理想解和负理想解的距离
distance_to_ideal_solution = np.sqrt(np.sum((weighted_matrix - ideal_solution) ** 2, axis=1))
distance_to_negative_ideal_solution = np.sqrt(np.sum((weighted_matrix - negative_ideal_solution) ** 2, axis=1))
# 计算每个决策方案的综合得分
score = distance_to_negative_ideal_solution / (distance_to_ideal_solution + distance_to_negative_ideal_solution)
# 输出每个决策方案的得分
for i in range(len(score)):
print(f"决策方案{i+1}的得分为:{score[i]}")
```
在上面的代码中,我们定义了一个26x26的决策矩阵,表示26个指标之间的关系。我们还定义了一个权重向量,表示每个指标的重要程度。然后,我们对决策矩阵进行归一化处理,计算加权归一化矩阵,以及每行的总和。接着,我们计算正理想解和负理想解,以及每个决策方案到正理想解和负理想解的距离。最后,我们计算每个决策方案的综合得分,并输出得分结果。
R语言突变频率散点图
R语言中可以使用ggplot2包来绘制突变频率散点图。首先,你需要安装并加载ggplot2包。然后,你可以使用geom_point函数来创建散点图,其中x轴表示突变的位置,y轴表示突变的频率。
下面是一个简单的示例代码:
```R
# 安装并加载ggplot2包
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
# 创建数据框
data <- data.frame(
position = c(1, 2, 3, 4, 5), # 突变位置
frequency = c(0.1, 0.3, 0.2, 0.4, 0.5) # 突变频率
)
# 绘制散点图
ggplot(data, aes(x = position, y = frequency)) +
geom_point()
```
这段代码会生成一个简单的突变频率散点图,其中x轴表示突变的位置,y轴表示突变的频率。你可以根据自己的数据进行修改和定制。