px=0:0.0001:0.3; px1=(px-mu_xianlu_p(11))/sigma_xianlu_p(11); %线路11有功 pdf_xianlu11_p=c2pdf(px1,c_xianlu_p(11,:),sigma_xianlu_p(11)); figure ksdensity(xianlu_p_mc(11,:)); hold on plot(px,pdf_xianlu11_p,'r--') legend('MonteCarlo','半不变量法') title('线路6-9有功概率密度曲线')

这段代码是用于画线路有功概率密度曲线的，具体包括：

- `px` 是一个大小为 `1 x 3001` 的向量，表示横坐标轴上的分布点；
- `mu_xianlu_p(11)` 和 `sigma_xianlu_p(11)` 分别表示线路11的支路有功的均值和标准差；
- `px1` 表示将 `px` 中的每个元素都减去线路11的支路有功均值，然后除以标准差，得到一个标准化的向量；
- `c_xianlu_p(11,:)` 表示线路11的支路有功展开系数；
- `pdf_xianlu11_p` 表示线路11的支路有功概率密度函数；
- `xianlu_p_mc(11,:)` 表示通过蒙特卡罗模拟得到的线路11的支路有功取值；
- `ksdensity(xianlu_p_mc(11,:))` 表示对蒙特卡罗模拟得到的数据进行核密度估计，并画出其概率密度曲线；
- `plot(px,pdf_xianlu11_p,'r--')` 表示画出半不变量法得到的线路11的支路有功概率密度曲线，并使用红色虚线标注；
- `legend('MonteCarlo','半不变量法')` 表示为图例设置标签；
- `title('线路6-9有功概率密度曲线')` 表示为图像设置标题。

具体来说，该段代码通过比较蒙特卡罗模拟得到的数据和半不变量法得到的数据，来验证半不变量法的准确性和可靠性。

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px=0.2:0.0001:0.9; px1=(px-mu_xianlu_p(1))/sigma_xianlu_p(1); %线路1有功 pdf_xianlu1_p=c2pdf(px1,c_xianlu_p(1,:),sigma_xianlu_p(1)); figure ksdensity(xianlu_p_mc(1,:)); hold on plot(px,pdf_xianlu1_p,'r--') legend('MonteCarlo','半不变量法') title('线路1有功概率密度曲线')

这段代码首先定义了一个等差数列 px，起始值为 0.2，终止值为 0.9，步长为 0.0001。然后将 px 减去 mu_xianlu_p(1)，再除以 sigma_xianlu_p(1)，得到一个新的等差数列 px1。接下来调用函数 c2pdf 对 px1 进行概率密度函数估计，得到一个长度为 px1 的行向量 pdf_xianlu1_p。随后，使用 ksdensity 函数对一组数据 xianlu_p_mc(1,:) 进行概率密度函数估计，并将结果绘制在当前图形中。最后使用 plot 函数画出 pdf_xianlu1_p 中的数据点，并用红色虚线连接它们。整个代码的作用是画出一条概率密度函数曲线，并与 Monte Carlo 方法得到的概率密度函数曲线进行比较。

g_vm=zeros(size(gama_vm)); g_xianlu_p=zeros(size(gama_xianlu_p)); g_xianlu_q=zeros(size(gama_xianlu_q)); for i=1:jieshu g_vm(:,i)=gama_vm(:,i)./(gama_vm(:,2).^(i/2)); g_xianlu_p(:,i)=gama_xianlu_p(:,i)./(gama_xianlu_p(:,2).^(i/2)); g_xianlu_q(:,i)=gama_xianlu_q(:,i)./(gama_xianlu_q(:,2).^(i/2)); end

这段代码中，首先定义了三个全零矩阵 g_vm、g_xianlu_p、g_xianlu_q，其大小与 gama_vm、gama_xianlu_p、gama_xianlu_q 相同。接着通过一个 for 循环，对这三个矩阵进行赋值。具体地，对于每一列 i，分别将 gama_vm、gama_xianlu_p、gama_xianlu_q 的每个元素除以该列第二个元素的 i/2 次方，然后将结果存入对应的 g_vm、g_xianlu_p、g_xianlu_q 的相应位置。这个操作可以将每列的元素“归一化”，使得它们在不同的列之间可以比较大小。