{t=time} ^ Simulation time variable 't' on left hand side of an expression. Occurred in chart 'System model of CAN', 'return{t=time}'. Component: Stateflow | Category: Coder error

时间: 2024-03-19 17:40:38 浏览: 7
这个错误提示是因为您在 Stateflow 图表中的某个地方,将仿真时间变量 't' 放在了表达式的左边,导致了代码生成时的编码错误。在 Stateflow 图表中,仿真时间变量 't' 只能出现在表达式的右边,表示当前仿真时间,不能被赋值。如果您需要在 Stateflow 图表中保存某个状态的时间戳,可以使用其他变量来保存,而不是直接使用仿真时间变量 't'。
相关问题

simulation is not running in real time due to excessive cpu load.

由于过高的CPU负载,模拟程序无法实时运行。 对于模拟程序来说,实时运行意味着它能够按照与真实世界相同的时间尺度和速度进行计算和模拟。然而,当CPU负载过高时,计算机处理器无法及时处理程序的指令,导致模拟程序的运行速度变慢,不再与真实时间同步。 CPU负载过高可能由多种原因引起。首先,模拟程序可能过于复杂,需要大量的计算和处理,超过了计算机处理器的能力。其次,可能有其他后台进程或应用程序也在使用大量的CPU资源,导致模拟程序无法获得足够的计算能力。 为了解决这个问题,可以采取以下措施。首先,可以通过降低模拟程序的复杂度或优化代码,减少其对CPU的需求。其次,可以关闭其他后台进程或应用程序,以释放CPU资源用于模拟程序的运行。此外,还可以考虑升级计算机硬件,使用更强大的处理器来处理高负载的模拟程序。 总之,如果模拟程序由于过高的CPU负载而无法实时运行,我们需要采取适当的措施来减少负载或增加计算能力,以确保模拟程序能够按照实时的速度进行计算和模拟。

Simulation is not running in real time due to excessive CPU load.这个怎么解决

这个问题可能需要更多背景信息和具体情况来确定解决方案,但一般来说,可以尝试以下方法: 1.优化代码,减少 CPU 负载; 2.增加计算机的处理能力,例如升级处理器或增加内存; 3.降低程序的优先级,让计算机分配更多的 CPU 资源给其他任务。 希望这些方法可以帮助你解决问题。

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(a) Consider the case of a European Vanilla Call option which is path independent. Examine the convergence of the Monte Carlo Method using the programme given in ‘MC Call.m’. How does the error vary with the number of paths nP aths? The current time is t = 0 and the Expiry date of the option is t = T = 0.5. Suppose that the current value of the underlying asset is S(t = 0) = 100 and the Exercise price is E = 100, with a risk free interest rate of r = 0.04 and a volatility of σ = 0.5. (b) Now repeat part (a) above but assume that the volatility is σ = 0.05. Does the change in the volatility σ influence the convergence of the Monte Carlo Method? (c) Now repeat part (a) but instead of taking one big step from t = 0 to t = T divide the interval into nSteps discrete time steps by using the programme given in ‘MC Call Small Steps.m’. Confirm that for path independent options, the value of nP aths determines the rate of convergence and that the value of nSteps can be set to 1. (d) Now let us consider path dependent options. The programme given in ‘MC Call Small Steps.m’ is the obvious starting point here. We assume that the current time is t = 0 and the expiry date of the option is t = T = 0.5. The current value of the underlying asset is S(t = 0) = 100 and the risk free interest rate is r = 0.05 and the volatility is σ = 0.3. (i) Use the Monte Carlo Method to estimate the value of an Arithematic Average Asian Strike Call option with Payoff given by max(S(T) − S, ¯ 0). (ii) Use the Monte Carlo Method to estimate the value of an Up and Out Call option with Exercise Price E = 100 and a barrier X = 150. (iii) Comment on the the rate of convergence for part (i) and (ii) above with respect to the parameters nP aths and nP aths使用matlab编程

Here are the detail information provided in PPTs:The option is an exotic partial barrier option written on an FX rate. The current value of underlying FX rate S0 = 1.5 (i.e. 1.5 units of domestic buys 1 unit of foreign). It matures in one year, i.e. T = 1. The option knocks out, if the FX rate:1 is greater than an upper level U in the period between between 1 month’s time and 6 month’s time; or,2 is less than a lower level L in the period between 8th month and 11th month; or,3 lies outside the interval [1.3, 1.8] in the final month up to the end of year.If it has not been knocked out at the end of year, the owner has the option to buy 1 unit of foreign for X units of domestic, say X = 1.4, then, the payoff is max{0, ST − X }.We assume that, FX rate follows a geometric Brownian motion dSt = μSt dt + σSt dWt , (20) where under risk-neutrality μ = r − rf = 0.03 and σ = 0.12.To simulate path, we divide the time period [0, T ] into N small intervals of length ∆t = T /N, and discretize the SDE above by Euler approximation St +∆t − St = μSt ∆t + σSt √∆tZt , Zt ∼ N (0, 1). (21) The algorithm for pricing this barrier option by Monte Carlo simulation is as described as follows:1 Initialize S0;2 Take Si∆t as known, calculate S(i+1)∆t using equation the discretized SDE as above;3 If Si+1 hits any barrier, then set payoff to be 0 and stop iteration, otherwise, set payoff at time T to max{0, ST − X };4 Repeat the above steps for M times and get M payoffs;5 Calculate the average of M payoffs and discount at rate μ;6 Calculate the standard deviation of M payoffs.

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