gamma0_wc = 180+angle(freqresp(G0,wc))/(2*pi)*360;
时间: 2024-06-07 19:06:23 浏览: 9
这段代码是计算控制系统的相角裕度,其中:
- `freqresp(G0, wc)` 表示系统的频率响应在截止频率 `wc` 处的值。
- `angle()` 函数用于计算复数的幅角,即相位。
- `(2*pi)*360` 是将弧度转换为角度的系数。
- `gamma0_wc` 是相角裕度。
具体而言,相角裕度是指在系统的幅频特性曲线上,相位角距离 $-180^\circ$ 的最小距离。如果相角裕度越大,系统的稳定性就越好。当相角裕度小于某个临界值时,系统就会出现稳定性问题。
相关问题
> fit_xgb_cls <- xgb.train( + data = dtrain, + eta = 0.3, + gamma = 0.001, + max_depth = 2, + subsample = 0.7, + colsample_bytree = 0.4, + objective = "survival:cox", + nrounds = 1000, + + verbose = 1, + print_every_n = 100, + early_stopping_rounds = 200 + ) Error in init(env) : For early stopping, watchlist must have at least one element
这个错误提示表明,您设置了`early_stopping_rounds`参数,但`watchlist`参数为空。`watchlist`参数用于跟踪模型在训练过程中的性能,并在性能不再改善时停止训练。因此,在使用`early_stopping_rounds`参数时,必须设置`watchlist`参数并提供至少一个数据集。
您需要将`watchlist`参数添加到`xgb.train`函数中。例如,您可以将其设置为以下内容:
```
watchlist <- list(train=dtrain, eval=dtest)
```
然后将`watchlist`参数添加到`xgb.train`函数中:
```
fit_xgb_cls <- xgb.train(
data = dtrain,
eta = 0.3,
gamma = 0.001,
max_depth = 2,
subsample = 0.7,
colsample_bytree = 0.4,
objective = "survival:cox",
nrounds = 1000,
verbose = 1,
print_every_n = 100,
early_stopping_rounds = 200,
watchlist = watchlist
)
```
这应该可以解决该错误。
请以提升运行效率为目的简化以下代码:q0_b=[10,165,1700,1520,1338,557,1083,29,50,192,41,650,107,800,950,65,208,93,467,16,19,317,30,53,40]; sta0_b=[2,23,250,275,143,68,135,5,7,33,9,102,25,86,120,13,23,14,77,2,2,43,7,9,9]; eta=1; beta=1.5; gamma=2; q_b1=q0_b*eta/(eta+beta+gamma); q_b2=q0_b*beta/(eta+beta+gamma); q_b3=q0_b*gamma/(eta+beta+gamma); sta_b1=sta0_b*eta/(eta+beta+gamma); sta_b2=sta0_b*beta/(eta+beta+gamma); sta_b3=sta0_b*gamma/(eta+beta+gamma);
q0_b = [10,165,1700,1520,1338,557,1083,29,50,192,41,650,107,800,950,65,208,93,467,16,19,317,30,53,40]
sta0_b = [2,23,250,275,143,68,135,5,7,33,9,102,25,86,120,13,23,14,77,2,2,43,7,9,9]
eta = 1
beta = 1.5
gamma = 2
denominator = eta + beta + gamma
q_b1 = [q0_b[i] * eta / denominator for i in range(len(q0_b))]
q_b2 = [q0_b[i] * beta / denominator for i in range(len(q0_b))]
q_b3 = [q0_b[i] * gamma / denominator for i in range(len(q0_b))]
sta_b1 = [sta0_b[i] * eta / denominator for i in range(len(sta0_b))]
sta_b2 = [sta0_b[i] * beta / denominator for i in range(len(sta0_b))]
sta_b3 = [sta0_b[i] * gamma / denominator for i in range(len(sta0_b))]