clc; rng('shuffle'); parpool(24); tic; N = 128; % number of VNs m = 64; % number of CNs R = 0.5; % code rate name = 'population1.mat'; load(name); % To get started, our initial population (i.e., population 1) contains a set of randomly constructed regular (3,6) LDPC codes pop_index=1; while true %%%%% Population N_pop tic; pop_index = pop_index + 1; name = ['population' num2str(pop_index) '.mat']; all_Hs = population_update(all_Hs,BLERs,R); S=size(all_Hs,1); save('H_matrices.mat'); BLERs = nan(1,S); for H_count = 1:S BLERs(H_count) = compute_BLER( squeeze(all_Hs(H_count,:,:)) , R ); save('status_BLER_Done.mat','H_count'); end timeNeeded = toc; save(name); end

这段代码看起来像是LDPC码的生成和性能评估。LDPC码是一种优秀的纠错码，可以用于无线通信和存储系统中，其生成过程可以采用随机构造的方法。在这段代码中，首先加载了一个初始的种群，然后通过调用population_update函数来更新种群，生成新的LDPC码。接着，对每个LDPC码计算误码率（BLER），并将结果保存到BLERs向量中。最后，将更新后的种群保存到磁盘上，以备下一轮的更新。这个过程会一直进行下去，直到达到某个终止条件。

相关问题

clear all; close all; clc; rng('shuffle'); parpool(24); tic; N = 128; % number of VNs m = 64; % number of CNs R = 0.5; % code rate name = 'population1.mat'; load(name); % To get started, our initial population (i.e., population 1) contains a set of randomly constructed regular (3,6) LDPC codes pop_index=1; while true %%%%% Population N_pop tic; pop_index = pop_index + 1; name = ['population' num2str(pop_index) '.mat']; all_Hs = population_update(all_Hs,BLERs,R); S=size(all_Hs,1); save('H_matrices.mat'); BLERs = nan(1,S); for H_count = 1:S BLERs(H_count) = compute_BLER( squeeze(all_Hs(H_count,:,:)) , R ); save('status_BLER_Done.mat','H_count'); end timeNeeded = toc; save(name); end。 怎么修改程序

这个程序出现了之前提到的错误，需要修改程序来解决。

你可以尝试修改 parpool 函数的输入参数，将其从原来的 24 改为 8，这样就不会超过本地集群的最大工作线程数了。修改后的程序如下：

clear all; close all; clc; rng('shuffle'); parpool(8); tic; N = 128; % number of VNs m = 64; % number of CNs R = 0.5; % code rate name = 'population1.mat'; load(name); % To get started, our initial population (i.e., population 1) contains a set of randomly constructed regular (3,6) LDPC codes pop_index=1;  while true     %%%%% Population N_pop     tic;     pop_index = pop_index + 1;     name = ['population' num2str(pop_index) '.mat'];     all_Hs = population_update(all_Hs,BLERs,R);     S=size(all_Hs,1);     save('H_matrices.mat');     BLERs = nan(1,S);     for H_count = 1:S         BLERs(H_count) = compute_BLER( squeeze(all_Hs(H_count,:,:)) , R );         save('status_BLER_Done.mat','H_count');     end     timeNeeded = toc;     save(name); end。

请注意，这只是一种可能的解决方案，具体的修改取决于你的集群配置和需要使用的工作线程数。如果你需要使用更多的工作线程，你需要相应地增加集群的 NumWorkers 属性值。

clc; clear; close all; % Parameters n = 100; % Number of particles L = 10; % Length of the container T = 300; % Temperature m = 1; % Mass of the particles r_min = 0.1; % Minimum distance between two particles每句什么意思

这是一段 MATLAB 代码，表示在模拟分子动力学过程中设置一些参数。其中：

- clc; clear; close all; 表示清空当前 MATLAB 工作空间，关闭所有打开的图形窗口。
- n = 100; 表示模拟系统中粒子的数量为100。
- L = 10; 表示模拟系统的边长为10个单位长度。
- T = 300; 表示模拟系统的温度为300K。
- m = 1; 表示模拟系统中粒子的质量为1。
- r_min = 0.1; 表示模拟系统中两个粒子之间的最小距离为0.1个单位长度。