用MATLAB写一段基于蒙特卡洛场景生成的代码
时间: 2024-05-19 22:11:19 浏览: 20
以下是一段基于蒙特卡洛场景生成的MATLAB代码:
% 定义场景参数
num_particles = 1000; % 粒子数量
box_size = 10; % 粒子活动范围大小
% 初始化粒子位置
x = box_size*rand(num_particles,1) - box_size/2; % x坐标
y = box_size*rand(num_particles,1) - box_size/2; % y坐标
% 绘制粒子分布图
figure(1);
scatter(x,y,'.');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Particle Distribution');
% 计算粒子间距离
distances = pdist2([x y],[x y]);
% 绘制距离分布图
figure(2);
histogram(distances(:));
xlabel('Distance');
ylabel('Frequency');
title('Particle Distance Distribution');
% 计算平均距离
mean_distance = mean(distances(:));
disp(['Mean Distance: ' num2str(mean_distance)]);
% 计算粒子密度
particle_density = num_particles/box_size^2;
disp(['Particle Density: ' num2str(particle_density)]);
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用MATLAB写一段蒙特卡洛场景生成的代码
以下是一个简单的蒙特卡洛场景生成的MATLAB代码示例:
清除工作区和命令窗口
clear all
clc
% 定义场景宽度和高度
width = 10;
height = 5;
% 定义生成的点数
numPoints = 1000;
% 生成随机点
x = rand(numPoints, 1) * width;
y = rand(numPoints, 1) * height;
% 绘制散点图
scatter(x,y, 5, 'filled');
axis([0 width 0 height]);
xlabel('x');
ylabel('y');
title('Monte Carlo Scenario');
% 计算圆形区域内的点数
radius = 2;
centerX = 5;
centerY = 2.5;
distances = sqrt((x - centerX).^2 + (y - centerY).^2);
numInsideCircle = sum(distances <= radius);
% 计算圆形区域内的面积
circleArea = pi * radius^2;
% 计算场景总面积
totalArea = width * height;
% 计算圆形区域面积在总面积中所占比例
circleAreaRatio = numInsideCircle / numPoints;
% 计算圆形区域的面积估计值
estimatedCircleArea = totalArea * circleAreaRatio;
% 输出结果
fprintf('Number of points inside circle: %d\n', numInsideCircle);
fprintf('Estimated circle area: %f\n', estimatedCircleArea);
fprintf('Actual circle area: %f\n', circleArea);
用MATLAB写一段蒙特卡洛场景削减代码
以下是一个简单的蒙特卡洛场景削减代码,用MATLAB编写:
% 定义场景削减的函数
function [reduced_scene] = monte_carlo_reduction(scene, reduction_factor)
% 计算需要保留的像素数
num_pixels = size(scene, 1) * size(scene, 2);
num_pixels_to_keep = round(num_pixels * reduction_factor);
% 将场景转换为向量形式
scene_vector = reshape(scene, [], 3);
% 通过蒙特卡洛采样,随机选择需要保留的像素
keep_indices = randperm(num_pixels, num_pixels_to_keep);
% 根据保留的像素索引,对场景进行削减
reduced_scene_vector = scene_vector(keep_indices, :);
reduced_scene = reshape(reduced_scene_vector, size(scene, 1), size(scene, 2), []);
end
% 示例用法
% 加载场景图像
scene = imread('scene.jpg');
% 将图像转换为double类型
scene = im2double(scene);
% 对场景进行削减
reduction_factor = 0.5; % 保留50%的像素
reduced_scene = monte_carlo_reduction(scene, reduction_factor);
% 显示原始场景和削减后的场景
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(scene);
title('Original Scene');
subplot(1, 2, 2);
imshow(reduced_scene);
title(sprintf('Reduced Scene (%d%%)', reduction_factor * 100));
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