错误使用 ~= 矩阵维度必须一致。 出错 Untitled3 (line 26) err(i) = sum(x~= x_recovered) / N;

这个错误通常是由于矩阵维度不一致引起的。请检查代码确保输入的 x 和 x_recovered 矩阵的维度一致。你可以在计算之前使用 size 函数检查它们的维度，如下所示：

if size(x) ~= size(x_recovered)
    error('输入矩阵维度不一致');
end

此外，你也可以使用 assert 函数来检查矩阵维度是否一致，如下所示：

assert(all(size(x) == size(x_recovered)), '输入矩阵维度不一致');

这将在维度不一致时抛出错误，帮助你及早发现和解决问题。

相关问题

索引超出矩阵维度。 出错 is_adjacent (line 8) if str1(i) ~= str2(i) 出错 Untitled (line 20) if is_adjacent(label, j)

对不起，我在代码中犯了一个错误。在 `is_adjacent` 函数中，我假设了两个数字的字符串表示具有相同的长度。然而，这并不总是成立，导致索引超出矩阵维度的错误。

为了修复这个问题，我们可以在比较两个数字字符串之前，先将它们填充到相同的长度。请尝试以下修改后的代码：

% 创建图形对象
g = graph();

% 创建顶点
num_vertices = 720;
vertices = cell(1, num_vertices);
for i = 1:num_vertices
    vertices{i} = sprintf('%d', i);
end

% 添加顶点到图形对象
g = addnode(g, vertices);

% 添加边到图形对象
for i = 1:num_vertices
    label = str2double(vertices{i});
    for j = 1:6
        if j ~= label
            % 判断两个顶点的标号是否仅存在相邻的两位互换
            if is_adjacent(label, j)
                edge_label = [num2str(label), num2str(j)];
                g = addedge(g, vertices{i}, edge_label);
            end
        end
    end
end

% 绘制图形
figure;
plot(g, 'Layout', 'force');
title('Graph with 720 vertices');

% 判断两个数字是否存在相邻的两位互换
function result = is_adjacent(num1, num2)
    str1 = sprintf('%06d', num1);
    str2 = sprintf('%06d', num2);
    
    count = 0;
    for i = 1:length(str1)
        if str1(i) ~= str2(i)
            count = count + 1;
        end
    end
    
    result = (count == 2);
end

请再次尝试运行修改后的代码，它应该能够正确绘制图形。如果还有其他问题，请随时提问。

上述代码运行后出现如下错误，请修改，矩阵维度必须一致。 出错 Untitled2>@(p)sum((logistic(p,t)-N).^2) (line 8) error_func = @(p) sum((logistic(p, t) - N).^2); 出错 fminsearch (line 200) fv(:,1) = funfcn(x,varargin{:}); 出错 Untitled2 (line 12) p_opt = fminsearch(error_func, p0);

这个错误的原因是矩阵维度不一致，可能是参数 `p` 的维度与其他变量的维度不一致导致的。你可以检查一下代码中 `logistic` 函数的定义以及输入参数 `p` 的维度是否正确。

另外，你也可以在 `error_func` 函数中添加一些断言语句来检查变量的维度是否正确，例如：

function error = error_func(p)
    assert(size(p, 1) == 3, 'p 的维度应该为 3x1');
    assert(size(t, 1) == size(N, 1), 't 和 N 的维度应该一致');
    error = sum((logistic(p, t) - N).^2);
end

这样可以在出现维度不一致的情况下提前报错，帮助你更快地找到问题所在。