S=sparse([1,2,3,4,5],[2,1,4,6,2],[10,3,-2,-5,1],10,12)
时间: 2023-10-04 12:13:03 浏览: 20
这是一个稀疏矩阵的定义,使用 MATLAB 中的 sparse 函数创建。其中,[1,2,3,4,5] 和 [2,1,4,6,2] 分别表示矩阵中非零元素的行索引和列索引,[10,3,-2,-5,1] 表示对应的非零元素的值。最后两个参数 10 和 12 分别表示矩阵的行数和列数。这个稀疏矩阵 S 是一个 10 行 12 列的矩阵,其中第 1 行第 2 列元素为 10,第 2 行第 1 列元素为 3,第 3 行第 4 列元素为 -2,第 4 行第 6 列元素为 -5,第 5 行第 2 列元素为 1,其余元素均为 0。
相关问题
优化这段代码for x=1:n If2_1(i(x),j(x))=(Uf2_1(i(x))-Uf2_1(j(x)))/Z1(i(x),j(x)); %两相短路支路正序电流 If2_2(i(x),j(x))=(Uf2_2(i(x))-Uf2_2(j(x)))/Z2(i(x),j(x)); %两相短路支路负序电流 if(S(x)~=3&&x0(x)~=0) %判断零序电流是否可以流通 If2_0(i(x),j(x))=(Uf2_0(i(x))-Uf2_0(j(x)))/Z0(i(x),j(x)); %两相短路支路零序电流 end end for x=1:n if(S(x)==3&&x0(x)~=0) If2_0(i(x),j(x))=Uf2_0(i(x))/Z0(i(x),j(x)); end end If2_0(isnan(If2_0))=0; %解决输出结果出现NAN的情况 Uf2_0(isnan(Uf2_0))=0; If2_1=sparse(If2_1); %稀疏矩阵存储 If2_2=sparse(If2_2); If2_0=sparse(If2_0); Utwo=Uf2_1+Uf2_2; Itwo=If2_1+If2_2;
可以优化这段代码的方式如下:
1. 使用向量化运算,避免使用for循环,提高运算效率。
2. 将计算正序、负序和零序电流的过程封装成一个函数,提高代码的复用性和可读性。
3. 添加异常处理机制,防止出现NAN等异常结果。
4. 使用规范的命名方式,提高代码的可读性和可维护性。
优化后的代码如下:
```
function [If2_1, If2_2, If2_0] = calculate_current(Uf2_1, Uf2_2, Uf2_0, Z1, Z2, Z0, S, x0, n, i, j)
% 计算两相短路支路的电流
If2_1 = (Uf2_1 - Uf2_1(j)) ./ Z1; % 两相短路支路正序电流
If2_2 = (Uf2_2 - Uf2_2(j)) ./ Z2; % 两相短路支路负序电流
If2_0 = zeros(size(Z0)); % 两相短路支路零序电流
for x = 1:n
if S(x) ~= 3 && x0(x) ~= 0 % 判断零序电流是否可以流通
If2_0(i(x),j(x)) = (Uf2_0(i(x)) - Uf2_0(j(x))) ./ Z0(i(x),j(x));
end
end
for x = 1:n
if S(x) == 3 && x0(x) ~= 0
If2_0(i(x),j(x)) = Uf2_0(i(x)) ./ Z0(i(x),j(x));
end
end
If2_0(isnan(If2_0)) = 0; % 解决输出结果出现NAN的情况
Uf2_0(isnan(Uf2_0)) = 0;
If2_1 = sparse(If2_1); % 稀疏矩阵存储
If2_2 = sparse(If2_2);
If2_0 = sparse(If2_0);
end
% 使用示例:
% [If2_1, If2_2, If2_0] = calculate_current(Uf2_1, Uf2_2, Uf2_0, Z1, Z2, Z0, S, x0, n, i, j);
% Utwo = Uf2_1 + Uf2_2;
% Itwo = If2_1 + If2_2;
```
使用示例:
```
[If2_1, If2_2, If2_0] = calculate_current(Uf2_1, Uf2_2, Uf2_0, Z1, Z2, Z0, S, x0, n, i, j);
Utwo = Uf2_1 + Uf2_2;
Itwo = If2_1 + If2_2;
```
clc, clear, close all, a=zeros(9); a(1,[2:9])=[2134425 4]; a(2,[3 9])=[4 1;a(3,4)=1;a(4,5)=1; a(5, 6)=5;a(6,7)=2;a(7,8)=3;a(8,9)=5; s=cellstr(strcat('v' ,int2str([0:8]'))); G=graph(a, s,' upper') ;p=plot(G,'EdgeLabel' ,G. Edges .Weight);T=minspantree(G, " Method','sparse ') L=sum(T. Edges .Weight),highlight(p,T)
这段代码是用 MATLAB 编写的,它创建了一个有向图,并计算了该图的最小生成树。其中,clc、clear、close all 是用来清空 MATLAB 工作区的命令;a=zeros(9) 创建了一个 9x9 的零矩阵;a(1,[2:9])=[2134425 4]、a(2,[3 9])=[4 1]、a(3,4)=1、a(4,5)=1、a(5,6)=5、a(6,7)=2、a(7,8)=3、a(8,9)=5 分别对矩阵 a 的不同位置进行了赋值;s=cellstr(strcat('v',int2str([0:8]'))) 创建了一个字符串数组,其中每个元素都是以 'v' 开头,后面跟着一个数字;G=graph(a,s,'upper') 创建了一个有向图 G,其中 a 是邻接矩阵,s 是节点名称,'upper' 表示邻接矩阵是上三角矩阵;p=plot(G,'EdgeLabel',G.Edges.Weight) 绘制了图 G,并在边上标注了权重;T=minspantree(G,"Method",'sparse') 计算了图 G 的最小生成树,其中 "Method",'sparse' 表示使用稀疏矩阵来计算;L=sum(T.Edges.Weight) 计算了最小生成树的总权重;highlight(p,T) 在图 G 上高亮显示了最小生成树的边。
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