错误: 文件:payoff_matrix.m 行:97 列:1 该语句不在任何函数内。 (它在终止函数 "phase_diagram" 定义的 END 之后。)

这个错误提示告诉你的是在 `payoff_matrix.m` 文件的第 97 行出现了一个语句，但是这个语句不在任何函数内，而是在 `phase_diagram` 函数的结束符 `END` 之后。这是不允许的，因为 MATLAB 中的语句必须要在函数内部执行。

解决这个问题的方法很简单，你只需要将那个语句放到一个函数中就可以了。你可以新建一个函数，把这个语句放到这个函数中，然后在 `phase_diagram` 函数中调用这个新函数。或者，你也可以将这个语句放到 `phase_diagram` 函数的内部，这样也是可以的。

另外，在 MATLAB 中，函数内的语句必须在函数定义的 `end` 前结束，否则会报错。所以，如果你想在函数结束后执行一些语句，可以放在函数定义的 `end` 前面的位置。

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解释一下这些代码：for s in range(n_informants + 1): for t in range(n_targets): self.p_plus[(n_informants,n_informants-1,t)] = 0.0 p_plus_t = 0.0 for informant_type in range(n_types): if informant_covered_payoff[informant_type][t] > informant_uncovered_payoff[informant_type][t]: p_plus_t += type_dist[informant_type] self.p_plus[(s, n_informants, t)] = comb(n_informants, s) * ( ((p_plus_t * p_w) ** s) * ((1-p_plus_t*p_w) ** (n_informants-s)) ) if s <= n_informants - 1: self.p_plus[(s, n_informants-1, t)] = comb(n_informants-1, s) * (((p_plus_t * p_w) ** s) * ((1-p_plus_t*p_w) ** (n_informants-1-s))) self.s_infty = self.no_informant_unlimited_resource_strategy() self.all_messages = set( ['target_{}_{}'.format(t, a) for t in range(n_targets) for a in ['+', '-']] ) self.all_messages.add('no_message') self.truth_message_per_type = [set() for _ in range(n_targets)] for target in range(n_targets): for informant_type in range(n_types): if informant_covered_payoff[informant_type][target] > informant_uncovered_payoff[informant_type][target]: self.truth_message_per_type[target].add('type_{}_+'.format(informant_type)) else: self.truth_message_per_type[target].add('type_{}_-'.format(informant_type))

这段代码实际上是一个循环，其中包含三个嵌套的 for 循环。先来看第一个循环：

for s in range(n_informants + 1):
    for t in range(n_targets):
        self.p_plus[(n_informants,n_informants-1,t)] = 0.0
        p_plus_t = 0.0
        for informant_type in range(n_types):
            if informant_covered_payoff[informant_type][t] > informant_uncovered_payoff[informant_type][t]:
                p_plus_t += type_dist[informant_type]
        self.p_plus[(s, n_informants, t)] = comb(n_informants, s) * ( ((p_plus_t * p_w) ** s) * ((1-p_plus_t*p_w) ** (n_informants-s)) )
        if s <= n_informants - 1:
            self.p_plus[(s, n_informants-1, t)] = comb(n_informants-1, s) * (((p_plus_t * p_w) ** s) * ((1-p_plus_t*p_w) ** (n_informants-1-s)))

第一个循环中，s 和 t 分别被初始化为 0 和 0，然后依次循环执行下面的代码块：

- 将 p_plus 字典中的一个特定位置设为 0.0。
- 初始化 p_plus_t 为 0.0。
- 对于所有的 informant_type，在 informant_covered_payoff 和 informant_uncovered_payoff 中比较对应位置的值，如果前者大于后者，则将 p_plus_t 加上 type_dist[informant_type]。
- 根据公式计算 p_plus 的值，并将其存储到 p_plus 字典的一个特定位置。
- 如果 s 小于等于 n_informants - 1，则根据公式计算 p_plus 的值，并将其存储到 p_plus 字典的另一个特定位置。

第二个循环中，则是将 self.s_infty, self.all_messages 和 self.truth_message_per_type 进行初始化。

在循环体内，使用 `set` 函数初始化了 self.all_messages，其中包括了一些字符串，这些字符串都是 'target_i_+' 或 'target_i_-' 的形式，其中 i 为目标的编号。这些字符串表示了不同的信息类型。

接下来，使用一个双重循环遍历所有目标和所有 informant_type，将真实信息存储到 self.truth_message_per_type 中。如果 informant_covered_payoff 大于 informant_uncovered_payoff，则认为 informant_type 可以提供正确的信息，因此将 'type_i_+' 加入到对应的 self.truth_message_per_type[target] 中。否则，将 'type_i_-' 加入到对应的 self.truth_message_per_type[target] 中。

JSON_OBJECT(OLD.ID, OLD.BUSINESS_ID, OLD.APPLICATION_DATE , OLD.FINISH_DATE, OLD.LINKMAN_ID, OLD.TOMB_ID, OLD.TOMB_STONE_ID, OLD.ASH_BUSINESS_ID,OLD.REGISTER_USER, OLD.REGISTER_USER_NAME, OLD.REGISTER_DATE, OLD.DEPT_ID, OLD.DEPT_NAME, OLD.`STATUS`, OLD.BOOK_ID, OLD.BUSINESS_VERSION, OLD.IS_CREATEWORK, OLD.IS_SENDCUSTOMER, OLD.SEND_USER, OLD.SEND_DATE, OLD.USER_NAME, OLD.TOMB_DESIGNER, OLD.TOMB_DESIGNER_ID, OLD.DESIGN_START_DATE, OLD.DESIGN_END_DATE, OLD.TOMB_CERTIFICATE_NO, OLD.CONTRACT_NO, OLD.CONTRACT_PRINT_NUM, OLD.CUSTOMER_LOCK, OLD.CUSTOMER_USER, OLD.CUSTOMER_DATE, OLD.PRE_BOOK_ID, OLD.EARNEST_DATE, OLD.PAYOFF_DATE, OLD.INVOICE_DATE, OLD.LINKMAN_NAME, OLD.VALIDATE_DATE, OLD.LAYER_CODE_NEW2, OLD.BURY_DATE_REMARK, OLD.DESIGN_DATE_REMARK, OLD.OLD_TOMB_ID, OLD.CONTRACT_DATE, OLD.LINKMAN_BEFORE_ID, OLD.IF_SAVE, OLD.COLLECT_VERSION)优化一下

这是一个 SQL 语句，不是 JSON，可以通过以下步骤进行优化：

1. 将 OLD 表示的表名改为实际的表名，这样可以减少解析时间。
2. 将 SELECT 子句中只查询必要的列，避免查询不必要的列，减少 IO 和 CPU 的消耗。
3. 如果可能，可以将一些列合并为一个 JSON 字段，减少查询的列数和数据量。

下面是一个优化后的 SQL 语句示例：

SELECT JSON_OBJECT(
'id', OLD.ID,
'business_id', OLD.BUSINESS_ID,
'application_date', OLD.APPLICATION_DATE,
'finish_date', OLD.FINISH_DATE,
'linkman_id', OLD.LINKMAN_ID,
'tomb_id', OLD.TOMB_ID,
'tomb_stone_id', OLD.TOMB_STONE_ID,
'ash_business_id', OLD.ASH_BUSINESS_ID,
'register_user', OLD.REGISTER_USER,
'register_user_name', OLD.REGISTER_USER_NAME,
'register_date', OLD.REGISTER_DATE,
'dept_id', OLD.DEPT_ID,
'dept_name', OLD.DEPT_NAME,
'status', OLD.`STATUS`,
'book_id', OLD.BOOK_ID,
'business_version', OLD.BUSINESS_VERSION,
'is_creatework', OLD.IS_CREATEWORK,
'is_sendcustomer', OLD.IS_SENDCUSTOMER,
'send_user', OLD.SEND_USER,
'send_date', OLD.SEND_DATE,
'user_name', OLD.USER_NAME,
'tomb_designer', OLD.TOMB_DESIGNER,
'tomb_designer_id', OLD.TOMB_DESIGNER_ID,
'design_start_date', OLD.DESIGN_START_DATE,
'design_end_date', OLD.DESIGN_END_DATE,
'tomb_certificate_no', OLD.TOMB_CERTIFICATE_NO,
'contract_no', OLD.CONTRACT_NO,
'contract_print_num', OLD.CONTRACT_PRINT_NUM,
'customer_lock', OLD.CUSTOMER_LOCK,
'customer_user', OLD.CUSTOMER_USER,
'customer_date', OLD.CUSTOMER_DATE,
'pre_book_id', OLD.PRE_BOOK_ID,
'earnest_date', OLD.EARNEST_DATE,
'payoff_date', OLD.PAYOFF_DATE,
'invoice_date', OLD.INVOICE_DATE,
'linkman_name', OLD.LINKMAN_NAME,
'validate_date', OLD.VALIDATE_DATE,
'layer_code_new2', OLD.LAYER_CODE_NEW2,
'bury_date_remark', OLD.BURY_DATE_REMARK,
'design_date_remark', OLD.DESIGN_DATE_REMARK,
'old_tomb_id', OLD.OLD_TOMB_ID,
'contract_date', OLD.CONTRACT_DATE,
'linkman_before_id', OLD.LINKMAN_BEFORE_ID,
'if_save', OLD.IF_SAVE,
'collect_version', OLD.COLLECT_VERSION
) FROM table_name AS OLD;