A = diag(a(1:N-2), -2) + diag(a(N-1:N), N-2); A = A + diag(b(1:N-1), -1) + diag(b(N), N-1); A = A + diag(c); A = A + diag(d(1:N-1), 1) + diag(d(N), -(N-1)); A = A + diag(e(1:N-2), 2) + diag(e(N-1:N), -(N-2));各个详细解释代码

时间: 2023-10-08 16:12:23 浏览: 79
这段代码定义了一个N阶矩阵A,其中对角线上的元素由a、b、c、d、e五个向量确定,具体解释如下: - 第一行定义了A矩阵的第三条次对角线和倒数第三条次对角线上的元素,分别由a(N-1:N)和a(1:N-2)向量确定,diag函数生成了对应的对角线矩阵,并将它们相加。 - 第二行定义了A矩阵的第二条次对角线和倒数第二条次对角线上的元素,分别由b(N)和b(1:N-1)向量确定,diag函数生成了对应的对角线矩阵,并将它们相加。 - 第三行定义了A矩阵的主对角线上的元素,由c向量确定,diag函数生成了对应的对角线矩阵,并将它们相加。 - 第四行定义了A矩阵的第一条次对角线和倒数第一条次对角线上的元素,分别由d(N)和d(1:N-1)向量确定,diag函数生成了对应的对角线矩阵,并将它们相加。 - 第五行定义了A矩阵的第二条对角线和倒数第二条对角线上的元素,分别由e(N-1:N)和e(1:N-2)向量确定,diag函数生成了对应的对角线矩阵,并将它们相加。 最终,所有的对角线矩阵被相加,生成了完整的A矩阵。
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A = diag(a(1:N-2), -2) + diag(a(N-1:N), N-2); 生成矩阵模板表示

这段代码定义了一个N阶矩阵A,其中对角线上的元素由a向量确定。下面是生成的矩阵模板表示: ``` | 0 0 a(1) a(2) 0 ... 0 0 0 | | 0 0 0 a(1) a(2) ... 0 0 0 | | a(N-1) a(N) 0 0 a(1) ... 0 0 0 | | a(N-2) a(N-1) 0 0 0 ... 0 0 0 | | 0 a(N-2) a(N-1) 0 0 ... 0 0 0 | | ... ... ... ... ... ... ... ... ... | | 0 0 0 ... ... ... 0 a(1) a(2) | | 0 0 0 0 ... ... a(N-1) a(N) 0 | | 0 0 0 0 0 ... a(N-2) a(N-1) 0 | ``` 其中,a向量对应对角线上的元素,第一条次对角线和倒数第一条次对角线上的元素由a(N-1:N)和a(1:N-2)确定。具体解释如下: - 第一行定义了A矩阵的第三条次对角线和倒数第三条次对角线上的元素,由a(1:N-2)向量确定,diag函数生成了对应的对角线矩阵,并将它们相加。 - 第二行定义了A矩阵的第二条次对角线和倒数第二条次对角线上的元素,由a(N-1:N)向量确定,diag函数生成了对应的对角线矩阵,并将它们相加。 - 其余的行则对应了矩阵A的主对角线和其他对角线上的元素,由a向量确定,diag函数生成了对应的对角线矩阵,并将它们相加。 最终,所有的对角线矩阵被相加,生成了完整的A矩阵。

MATLAB代码Nt = ceil(t_end/dt); Nx = length(x); p = zeros(Nt, Nx); alpha = ones(1,Nx-2)*dt*k/(2*dx^2); % 获得初始解 for i = 1:Nx p(1,i) = 0; end p(:,Nx) = -50.6366; % 迭代求解 for n = 1:Nt-1 b = p(n,2:end-1)'; c = [alpha,0]; d = [0,alpha]; A = (-diag(c,-1)-diag(1+2*alpha)-diag(d,1)); f_n = (f(2:end-1)+f(3:end))/2*dt; b(1) = b(1) + alpha(1)*p(n,Nx); 出现错误矩阵维度必须一致。 出错 Untitled1 (line 26) A = (-diag(c,-1)-diag(1+2*alpha)-diag(d,1));如何修改

根据错误提示,矩阵维度必须一致,可以尝试检查以下几个变量的维度是否匹配: 1. alpha: 维度应该是 1x(Nx-2) 2. b: 维度应该是 (Nx-2)x1 3. A: 维度应该是 (Nx-2)x(Nx-2) 如果维度不匹配,可以尝试对应调整变量的维度。例如,可以尝试将 alpha 转置为 (Nx-2)x1,或者将 b 转置为 1x(Nx-2)。如果还有问题,可以进一步检查代码的其他部分,看看是否有其他变量的维度与上述变量不匹配。
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优化以下代码% 设置参数 t = 0.03; % 时间范围,计算到0.03秒 x = 1; y = 1; % 空间范围,0-1米 m = 320; % 时间t方向分320个格子 n = 32; % 空间x方向分32个格子 k = 32; % 空间y方向分32个格子 ht = t / (m - 1); % 时间步长dt hx = x / (n - 1); % 空间步长dx hy = y / (k - 1); % 空间步长dy hx2 = hx^2; hy2 = hy^2; % 初始化矩阵 u = zeros(m, n, k); % 设置边界 [x, y] = meshgrid(0:hx:1, 0:hy:1); u(1, :, :) = sin(4 * pi * x) + cos(4 * pi * y); % 按照公式进行差分 for ii = 1 : m - 1 u_prev = u(ii, :, :); u_next = u_prev; for kk = 2 : k - 1 u_prev_k = u_prev(:, kk); u_next_k = u_next(:, kk); u_prev_kk_1 = u_prev(:, kk + 1); u_prev_kk_1(1) = u_prev_k(1); u_prev_kk_1(end) = u_prev_k(end); u_prev_kk_2 = u_prev(:, kk - 1); u_prev_kk_2(1) = u_prev_k(1); u_prev_kk_2(end) = u_prev_k(end); A = diag(ones(n - 3, 1), 1) - 2 * diag(ones(n - 2, 1)) + diag(ones(n - 3, 1), -1); B = diag(ones(n - 3, 1), 1) + diag(ones(n - 3, 1), -1) + 2 * diag(ones(n - 2, 1)); C = diag(ones(n - 3, 1), 1) - 2 * diag(ones(n - 2, 1)) + diag(ones(n - 3, 1), -1); D = u_prev_kk_1 / hy2; E = u_prev_kk_2 / hy2; F = u_prev_k / hx2 + 1 / ht; G = u_prev_k / hx2 - 1 / ht; H = u_prev_kk_1 / hy2 + u_prev_kk_2 / hy2 + 1 / ht; I = u_prev_kk_1 / hy2 + u_prev_kk_2 / hy2 - 1 / ht; K = B - ht * F; L = B + ht * G; M = A + ht * D; N = C - ht * E; u_next(:, 2 : end - 1, kk) = thomas(K, M, N, H); u_next(:, 2 : end - 1, kk) = thomas(L, N, M, I); end u(ii + 1, :, :) = u_next; end % 绘制图像 parfor i = 1 : m figure(1); mesh(x, y, reshape(u(i, :, :), [n k])); axis([0 1 0 1 -2 2]); end % Thomas 算法求解三对角线性方程组 function x = thomas(A, B, C, D) n = length(D); for k = 2 : n m = A(k) / B(k - 1); B(k) = B(k) - m * C(k - 1); D(k) = D(k) - m * D(k - 1); end x(n) = D(n) / B(n); for k = n - 1 : -1 : 1 x(k) = (D(k) - C(k) * x(k + 1)) / B(k); end end

clc clear all; close all; %%6-9 T=0.2; Q=0.9; sigma=sqrt(Q); R=0.6; I=eye(3);%返回3*3单位矩阵 N=200; a=0.11; w=sigma*randn(N,1); pusi=sqrt(R)*sqrt(1-exp(-2*a*T))*randn(N,1); Ps=exp(-a*T); v=zeros(N,1); v(1,1)=pusi(1,1); for i=2:N v(i,1)=Ps*v(i-1,1)+pusi(i,1); end Phi=[1 T 0.5*T^2;0 1 T;0 0 1]; G=[0 0 T]'; H=[1 0 0]; xr(: ,1)=zeros(3,1); xr(3,1)=w(1,1); for i=2:N xr(:, i)=Phi*xr(: ,i-1)+G*w(i,1); z(:,i)=H*xr(:,i)+v(i,1); end Qtemp=G*Q*G'; R_star=H*Qtemp*H'+R; J=Qtemp*H'*inv(R_star); H_star=H*Phi-Ps*H; Phi_star=Phi-J*H_star; Q_star=Qtemp-Qtemp*H'*inv(R_star)*H*Qtemp; for i=1:N-1 z_star(:, i)=z(:,i+1)-Ps*z(:,i) ; end xe(:, 1)=zeros(3,1); Ppos=eye(3); Ppre(:, 1)=diag(Ppos); Pest(:, 1)=diag(Ppos); xe(:,1)=xe(:,1)+Ppos*H'*inv(H*Ppos*H'+R)*(z(:,1)-H*xe(:,1)); Ppos=inv(inv(Ppos)+H'*inv(R)*H); for i=2:N-1 x(:,i)=Phi_star*xe(: ,i-1)+J*z_star(:, i-1); Pneg=Phi_star*Ppos*Phi_star'+Q_star; Ppre(:,i)=diag(Pneg); K(:,i)=Pneg*H_star'*inv(H_star*Pneg*H_star'+R_star); Ppos=(I-K(:,i)*H_star)*Pneg; Pest(:,i)=diag(Ppos);%提取对角元素 xe(:,i)=x(:,i)+K(:,i)*(z_star(:, i)-H_star*x(:,i))%状态估计 end xe1(:,1)=zeros(3,1); Ppos1=eye(3) ; Ppre1(:,1)=diag(Ppos1); Pest1(:,1)=diag(Ppos1); R1=R*(1-exp(-2*a*T)); for i=2:N-1 x1(:,i)=Phi_star*xe1(:,i-1); Pneg1=Phi*Ppos1*Phi'+G*Q*G'; Ppre1(:,i)=diag (Pneg1); K1(:,i)=Pneg1*H'*inv(H*Pneg1*H'+R1); Ppos1=(I-K1(:,i)*H)*Pneg1; Pest1(: , i)=diag(Ppos1);%提取对角元素 xe1(:,i)=x1(:, i)+K1(:,i)*(z(:,i)-H*x1(:,i))%状态估计 end pos_diff=xe(1,: )-xr(1,1:N-1); pos_diff1=xe1(1,:)-xr(1,1:N-1); pos_diff_m=mean(pos_diff); pos_diff_s=std(pos_diff); pos_diff_m1=mean(pos_diff1); pos_diff_s1=std(pos_diff1); t=(1:N-1)*T; plot(t, pos_diff,'b-', t, pos_diff1, 'ro--') ; legend('状态扩展','近似为白噪声'); xlabel('时间(s)'); xlabel('位置误差(m)')

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