修改代码H=zeros(nxny,m); a=zeros(nxny,m); for k=1:m r=bsxfun(@minus,x_x,M(k,:)); a=phi(r) H(:,k)=d(k)*phi(r); end fc=sum(H')'; fc=reshape(fc,nx,ny); figure(5)

时间: 2023-06-17 20:08:40 浏览: 179
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改变的一个小游戏代码

这段代码的主要作用是计算一个函数的插值，并将结果可视化。其中，`H` 和 `a` 是用于计算插值的矩阵，`phi` 是一个用于计算插值的函数，`d` 是一组权重，`fc` 是插值结果。 你可以根据需要修改函数和权重来获得不同的插值结果。如果你想要可视化不同的函数，可以修改 `phi` 函数。如果你想要更改权重，可以修改 `d` 矩阵。
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修改代码!!!

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n = size(A_gamma, 1); S = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n S(i,j) = exp(-norm(A_gamma(i,:)-A_gamma(j,:))^2); end end S = bsxfun(@rdivide, S, sum(S, 2));

这段代码是计算一个矩阵S，其中S的(i, j)位置的值是A_gamma(i, :)和A_gamma(j, :)之间欧几里得距离的负指数函数值...最后，代码中的bsxfun函数用来对矩阵S进行行归一化操作，也就是让每一行的和为1，以便后续处理使用。

matlab中简化以下代码：xx=zeros(HT,W,N); xx1=zeros(H,W,N); xx2=zeros(H,W,N); xx3=zeros(H,W,N); Naa=zeros(H,1,N); Nbb=zeros(H,1,N); fit=zeros(1,N); x=intvar(HT,W); x1=intvar(H,W); x2=intvar(H,W); x3=intvar(H,W); Na=intvar(H,1); Nb=intvar(H,1); for n=1:N q_a(:,:,n)=q0_a.exp(-sigma.(c_w(:,:,n)./c_w0-1)); q_aa_n=[]; sta0_aa=[]; for ht=1:H*T q_aa_n=[q_aa_n;q_a(:,:,n)]; sta0_aa=[sta0_aa;sta0_a]; end q_ahwk(:,:,n)=q_aa_n.*pro(:,:,n); sta_a(:,:,n)=sta0_aa.*pro(:,:,n); [xx(:,:,n), xx1(:,:,n),xx2(:,:,n),xx3(:,:,n),Naa(:,:,n),Nbb(:,:,n),fit(n)]=sub1(x,x1,x2,x3,Na,Nb,H,L,u0,u,delta0,delta,Nsum,ma,mb,wd,luc,p(:,:,n),p_b1,p_b2,p_b3,q_ahwk(:,:,n),q_b1,q_b2,q_b3,sta_a(:,:,n),sta_b1,sta_b2,sta_b3,xop); end。请优化代码求解速度并输出代码

for n = 1:N [xx(:,:,n), xx1(:,:,n), xx2(:,:,n), xx3(:,:,n), Naa(:,:,n), Nbb(:,:,n), fit(n)] = ... sub1(x, x1, x2, x3, Na, Nb, H, L, u0, u, delta0, delta, Nsum, ma, mb, wd, luc, ... p(:,:,n), p_b1, ...

该代码的数学表达式是什么n = size(A_gamma, 1); S = zeros(n, n); for i = 1:n for j = 1:n S(i,j) = exp(-norm(A_gamma(i,:)-A_gamma(j,:))^2); end end S(logical(eye(n))) = 0; % 将对角线元素设为0 S = bsxfun(@rdivide, S, sum(S, 2)); % 对每一行进行行归一化操作

这段代码的数学表达式是：给定一个矩阵A_gamma，构造一个n×n的矩阵S，其中S(i,j)表示A_gamma第i行和第j行之间的相似度。相似度的计算方式是通过计算A_gamma第i行和第j行之间的欧几里得距离的平方，并将其负指数作为...

%% Starting of EXEM training [mean_Xtr_PCA, V] = do_pca(Xtr); Xtr = bsxfun(@minus, Xtr, mean_Xtr_PCA); Xte = bsxfun(@minus, Xte, mean_Xtr_PCA); % SVR kernel Ker_S = [(1 : length(label_S))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_S, Sig_S) .^ 2)]; Ker_U = [(1 : length(label_U))', exp(-gamma * pdist2_fast(Sig_U, Sig_S) .^ 2)]; % PCA projection mapped_Xtr = Xtr * V(:, 1 : pca_d); mapped_Xte = Xte * V(:, 1 : pca_d); [mean_Xtr, std_Xtr] = compute_class_stat(Ytr, mapped_Xtr); avg_std_Xtr = mean(std_Xtr, 1); mean_S_rec = zeros(size(Sig_S, 1), pca_d); mean_U_rec = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); mean_U = zeros(size(Sig_U, 1), pca_d); regressors = cell(1, pca_d);

这段代码是EXEM（Extended Exemplar-based Method）训练的开始部分。 首先，使用函数 do_pca 对 Xtr 进行主成分分析（PCA），得到均值 mean_Xtr_PCA 和变换矩阵 V。然后，使用 bsxfun 函数对 Xtr 和 Xte 进行均值...

请帮我把以下matlab代码 实现向量化：：c1=zeros(1,size(popus,2)); c2=zeros(1,size(popus,2)); for step=1:size(popus,2) a2=popus{step}; diff_x = center.Station(a2,1) - requirement.Station(:,1); diff_y = center.Station(a2,2) - requirement.Station(:,2); C2(step,:) = 2*(cost.construction*cost.storage+cost.trans)*sqrt(diff_x.^2 + diff_y.^2); c1 = 2*(requirement.need + 200).*sqrt(diff_x.^2 + diff_y.^2)/12345; c2(step)=sum(C2(step,:)); end

同时，将 center.Station 矩阵的行向量通过 {popus{:}, 1}' 的方式转换成列向量，然后通过 bsxfun 函数实现矩阵的广播，避免了for循环。 - C2的计算中，同样使用 bsxfun 函数，将 center.Station 矩阵的...

clc clear all close all % 设置声源位置和声压数据 source = [1, 1, 1]; % 声源位置 p0 = 1; % 声源声压 c = 343; % 声速 fs = 359; % 采样率 t = (0:1/fs:1); % 时间序列 f = 1000; % 信号频率 s = p0*sin(2*pi*f*t); % 信号 % 设置阵列参数 N = 11; % 阵列行列数 M = N*N; % 阵列元素数量 d = 0.05; % 阵列元素间距 % 生成平面阵列坐标 [x,y] = meshgrid(-(N-1)/2:(N-1)/2,-(N-1)/2:(N-1)/2); z = zeros(size(x)); pos = [x(:),y(:),z(:)]; pos = pos*d; figure(1) plot(pos(:,1),pos(:,2),'r*'); title('麦克风阵列') % 计算到声源的距离和相位 r = sqrt(sum(bsxfun(@minus,pos,source).^2,2)); phi = exp(-1i*2*pi*r*f/c); % 添加噪声 noise = 0.1*randn(size(s)); piont = s+noise; % 进行波束形成 w = ones(M,1)/M; pppp=diag(phi) y = (w.'*diag(phi)).'*piont; % 绘制波束图 theta = linspace(-pi,pi,360); p = zeros(size(theta)); for i = 1:length(theta) w = exp(-1i*2*pi*r*cos(theta(i))/c); p(i) = abs(w.'*y).^2; end p = p/max(p); figure; polarplot(theta,p);有什么错误

代码中没有明显的语法错误，但可能存在以下问题： 1. 变量名拼写不一致：有些地方使用了“piont”，应该改为“point”。 2. 波束形成的权重向量w没有进行归一化。可以将w除以其模长，使其成为单位向量。 3. 绘制...

% 参数设置 grid_size = 50; % 500m * 10m land = 500; tree_area = 10; safety_radius = 2.5; heights = [5, 10, 15, 20, 25]; canopy_radius = [2.8, 5.5, 8.5, 11.9, 14.5]; % 已知的树木位置和高度 known_trees = [1, 1, 5; 2, 3, 10; 3, 5, 15]; % 每行表示一个已知树木的位置和高度 % 定义最大树木数目 maximum_trees = grid_size^2; % 网格中最多能种植的树木数目 % 添加已知的树木 x = zeros(grid_size); h = ones(grid_size) * 5; % 假设所有树的初始高度为5米 for i = 1:size(known_trees, 1) x(known_trees(i, 1), known_trees(i, 2)) = 1; h(known_trees(i, 1), known_trees(i, 2)) = known_trees(i, 3); end % 定义树冠面积 canopy_diameter = interp1(heights, canopy_radius, h); canopy_area = pi * (canopy_diameter / 2).^2; % 定义目标函数 f = -sum(canopy_area(:)); % 约束条件1：每个网格上种植的树木数目不超过1棵 Aeq = kron(speye(grid_size), ones(1, grid_size)); beq = ones(grid_size, 1); % 约束条件2：树冠不能超出土地边界 tree_indices = find(x); [row, col] = ind2sub([grid_size, grid_size], tree_indices); theta = linspace(0, 2*pi, 100); x_prime = bsxfun(@plus, row', (canopy_diameter(tree_indices)/2) .* cos(theta)); y_prime = bsxfun(@plus, col', (canopy_diameter(tree_indices)/2) .* sin(theta)); out_of_bound_indices = find(x_prime < 1 | x_prime > grid_size | y_prime < 1 | y_prime > grid_size); out_of_bound_rows = zeros(length(out_of_bound_indices), grid_size^2); out_of_bound_rows(sub2ind([length(out_of_bound_indices), grid_size^2], repmat((1:length(out_of_bound_indices))', 1, numel(tree_indices)), repmat(tree_indices(out_of_bound_indices), 1, 100))) = 1; A = sparse([out_of_bound_rows; Aeq]); b = [zeros(length(out_of_bound_indices), 1); beq]; % 约束条件3：树木之间需要保持安全距离 dist_matrix = pdist2([row, col], [row, col]); overlap_indices = find(triu(dist_matrix < 2 * safety_radius & dist_matrix > 0)); overlap_rows = zeros(length(overlap_indices), grid_size^2); overlap_rows(sub2ind([length( 错误使用 bsxfun 两个输入数组的非单一维度必须相互匹配。

在这段代码中，有一个错误使用了 bsxfun 函数。具体来说，bsxfun 函数的两个输入数组在非单一维度时，必须相互匹配。在这里，x_prime 和 y_prime 是通过将树冠半径加到行和列向量上得到的，而这样会导致两个数组的...

% 设置雷达位置和目标初始位置radar_pos = [0 0; 20 0; 20 20; 0 20];target_pos = [10 10; -10 10; -10 -10; 10 -10];% 设置雷达探测到目标的距离和角度的噪声range_noise = 1;angle_noise = 5 * pi / 180;% 模拟雷达探测到目标的距离和角度for i = 1:size(radar_pos, 1) range(:, i) = sqrt(sum(bsxfun(@minus, target_pos, radar_pos(i, :)).^2, 2)) + range_noise * randn(size(target_pos, 1), 1); angle(:, i) = atan2(target_pos(:, 2) - radar_pos(i, 2), target_pos(:, 1) - radar_pos(i, 1)) + angle_noise * randn(size(target_pos, 1), 1);end% 初始化目标位置和速度target_est_pos = target_pos;target_est_vel = zeros(size(target_pos));% 设置卡尔曼滤波器参数dt = 0.1;F = [1 dt; 0 1];H = [1 0];Q = [dt^4/4 dt^3/2; dt^3/2 dt^2];R = 1;% 迭代更新目标位置和速度for i = 2:size(target_pos, 1) % 预测目标位置和速度 target_est_pos(i, :) = F * target_est_pos(i-1, :)' + [0.5*dt^2 dt]' * randn(1, 1); target_est_vel(i, :) = F * target_est_vel(i-1, :)' + [dt 1]' * randn(1, 1); % 使用所有雷达的测量数据进行更新 for j = 1:size(radar_pos, 1) z = [range(i, j); angle(i, j)]; x = [target_est_pos(i, :), target_est_vel(i, :)]'; P = Q; K = P * H' / (H * P * H' + R); x = x + K * (z - H * x); P = (eye(2) - K * H) * P; target_est_pos(i, :) = x(1:2)'; target_est_vel(i, :) = x(3:4)'; endend% 绘制目标真实轨迹和估计轨迹figure;plot(target_pos(:, 1), target_pos(:, 2), 'k--', 'LineWidth', 2);hold on;plot(target_est_pos(:, 1), target_est_pos(:, 2), 'r-', 'LineWidth', 2);xlabel('X Position');ylabel('Y Position');legend('True Trajectory', 'Estimated Trajectory');中x = x + K * (z - H * x);错

x = x + K * (z - H * x); 其中，x、z、H的维度分别为： x: 2 x 1 z: 2 x 1 H: 1 x 2 而K的维度为： K: 2 x 1 因此，在计算K * (z - H * x)时，应该将H * x转置成列向量，即： x = x + K * (z - H * x'); ...

% 指定包含SEM图像的目录 image_dir = 'D:\MATLAB\R2018a\bin\灰岩12个\样7\500X\'; % 从目录中读取图像文件名列表 image_files = dir(fullfile(image_dir, '*.tiff')); % K-均值聚类的参数 num_clusters = 3; % 簇数（可以更改此值） max_iterations = 100; % 最大迭代次数（可以更改此值） % 初始化矩阵以存储群集映像和群集中心 num_images = numel(image_files); % 计算图像文件数 clustered_images = cell(1, num_images); cluster_centers_all = cell(1, num_images); % 循环浏览每个图像文件 for i = 1:num_images % 读取当前图像并规范化 image_path = fullfile(image_dir, image_files(i).name); image_data = double(imread(image_path))/ 255; % 执行K-means聚类 [cluster_indices, cluster_centers] = kmeans(reshape(image_data,[],size(image_data,3)), num_clusters,'MaxIter',max_iterations); % 将聚集的数据重新整形为图像维度 clustered_images{i} = reshape(cluster_indices, size(image_data,1),size(image_data,2)); % 将聚类图像转换成彩色图像 RGB = zeros(size(image_data)); for j = 1:num_clusters RGB(:,:,j) = (clustered_images{i} == j); end RGB = bsxfun(@times, RGB, reshape(cluster_centers, 1,1,[])); clustered_images{i} = RGB; % 保存聚类后的图像到文件夹 [pathstr, name, ext] = fileparts(image_path); imwrite(uint8(RGB*255), fullfile(pathstr, [name '_clustered' ext])); end % 显示原始图像和群集图像 for i = 1:num_images figure; subplot(1, num_clusters + 1, 1); imshow(imread(fullfile(image_dir, image_files(i).name))); title('Original Image'); for j = 1:num_clusters subplot(1, num_clusters + 1, j + 1); imshow(clustered_images{i}); title(sprintf('Cluster %d', j)); end end % 计算孔隙率 porosity = zeros(1, num_images); for i = 1:num_images % 统计原始图像中的像素数 img_pixels = numel(imread(fullfile(image_dir, image_files(i).name))); % 统计聚类图像中标记为第一个簇的像素数 cluster_pixels = sum(sum(clustered_images{i}(:,:,1) > 0)); % 计算孔隙率 porosity(i)=(1 - (cluster_pixels / img_pixels))*100; end % 显示计算后的孔隙率 for i = 1:num_images fprintf('Image %d: Porosity = %f\n', i, porosity(i)); end

这是一段 MATLAB 代码，对一组 SEM 图像执行了 K-means 聚类，并计算了孔隙率。其中，通过指定包含 SEM 图像的目录，使用 dir 函数读取图像文件名列表，然后使用 imread 函数读取图像数据并规范化。接着，使用 ...

for ii=1:zks for a1=1:jx %计算点x坐标 for b1=1:jy %计算点y坐标 T2(ii,a1,b1,:)=0; for jj=1:ts %时间 jjj=(ts-jj+1); for j=1:nj %确定哪一段（通俗一点计算点深度z坐标） T(ii,a1,b1,j)=0; for kk=1:nj %所有有段对该点的影响 T1=q_delta(kk,jj)*Tj(jjj,j,kk,ii,a1,b1); T(ii,a1,b1,j)=T(ii,a1,b1,j)+T1; end end T2(ii,a1,b1,:)=T2(ii,a1,b1,:)+T(ii,a1,b1,:); end end end end向量化这段代码

for jj = 1:ts jjj = (ts - jj + 1); T = T + bsxfun(@times, q_delta(:, jj), reshape(Tj(jjj, :, :, :, :), nj, ts, nj, zks, jx, jy)); T2 = T2 + T; end 这里使用了 bsxfun 函数对 Tj 进行了扩展，...

优化代码： % 读取文本文件中的内容 text = fileread('123.txt'); % 清除文本中的标点符号和空格 text = regexprep(text, '[^\w\s]' , ''); text = regexprep(text, '\s+', ''); % 定义字母表 alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'; % 初始化矩阵 mat = zeros(numel(alphabet)); % 计算每对相邻字母αβ出现频率 for k = 1:numel(text)-1 i = find(alphabet==text(k));%找出α的行数 j = find(alphabet==text(k+1));%找出β的列数 mat(i,j) = mat(i,j) + 1;%相邻字母αβ在概率矩阵的位置 end % 转换成概率矩阵,采用条件概率公式p(β|α)=p(αβ)/p(α) mats=sum(mat,2);%为了计算在前字母α为同一字母的情况下出现的频率 mats(mats==0)=1;%为了防止出现除数为0导致的NaN的现象，将sum为0的命名为不为0的数 mat = mat./mats; mat(mat == 0 ) = 1 ; % 计算概率矩阵的熵 entropy = -sum(sum(mat .* log2(mat))); % 显示结果 fprintf('信息熵：%.4f bits/symbol\n', entropy);

可以对代码进行如下优化： 1. 将读取文本文件中的内容和清除文本中的标点符号和空格的操作合并为一行代码： text = regexprep(fileread('123.txt'), '[^\w\s]', ''); 2. 将字母表的定义从字符串改为字符...

% 定义x、y、z的取值范围和步长 x = -5:0.1:5; y = -5:0.1:5; z = -5:0.1:5; [X,Y,Z] = meshgrid(x,y,z); % 计算函数值 F = sqrt((X-Y).^2 + (Y-Z).^2 + (Z-X).^2); % 绘制圆柱曲面 surf(X,Y,Z,F); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); colorbar();这段代码不对

非常抱歉，我之前回答的代码确实有误。 正确的代码应该是： matlab % 定义x、y、z的取值范围和步长 x = -5:0.1:5; y = -5:0.1:5; z = -5:0.1:5; [X,Y,Z] = meshgrid(x,y,z); % 计算函数值 F = sqrt((X-Y).^2 +...
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写一段matlab代码来实现：设f（x）=1/(1+25x^2),-1<=x<=1,取插值步长为0.2。求出10次Lagrange差值多项式，画出图像

L(k,:) = prod(bsxfun(@minus, xi(:), x([1:k-1 k+1:end])), 2)./prod(x(k)-x([1:k-1 k+1:end])); end p = f(x) * L; % 绘图 plot(xi, f(xi), 'b-', xi, p, 'r--'); legend('原函数', 'Lagrange差值多项式'); ...
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Symfony2框架打造的RESTful问答系统icare-server

资源摘要信息:"icare-server是一个基于Symfony2框架开发的RESTful问答系统。Symfony2是一个使用PHP语言编写的开源框架，遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式。本项目完成于2014年11月18日，标志着其开发周期的结束以及初步的稳定性和可用性。" Symfony2框架是一个成熟的PHP开发平台，它遵循最佳实践，提供了一套完整的工具和组件，用于构建可靠的、可维护的、可扩展的Web应用程序。Symfony2因其灵活性和可扩展性，成为了开发大型应用程序的首选框架之一。 RESTful API（ Representational State Transfer的缩写，即表现层状态转换）是一种软件架构风格，用于构建网络应用程序。这种风格的API适用于资源的表示，符合HTTP协议的方法（GET, POST, PUT, DELETE等），并且能够被多种客户端所使用，包括Web浏览器、移动设备以及桌面应用程序。 在本项目中，icare-server作为一个问答系统，它可能具备以下功能： 1. 用户认证和授权：系统可能支持通过OAuth、JWT（JSON Web Tokens）或其他安全机制来进行用户登录和权限验证。 2. 问题的提交与管理：用户可以提交问题，其他用户或者系统管理员可以对问题进行管理，比如标记、编辑、删除等。 3. 回答的提交与管理：用户可以对问题进行回答，回答可以被其他用户投票、评论或者标记为最佳答案。 4. 分类和搜索：问题和答案可能按类别进行组织，并提供搜索功能，以便用户可以快速找到他们感兴趣的问题。 5. RESTful API接口：系统提供RESTful API，便于开发者可以通过标准的HTTP请求与问答系统进行交互，实现数据的读取、创建、更新和删除操作。 Symfony2框架对于RESTful API的开发提供了许多内置支持，例如： - 路由（Routing）：Symfony2的路由系统允许开发者定义URL模式，并将它们映射到控制器操作上。 - 请求/响应对象：处理HTTP请求和响应流，为开发RESTful服务提供标准的方法。 - 验证组件：可以用来验证传入请求的数据，并确保数据的完整性和正确性。 - 单元测试：Symfony2鼓励使用PHPUnit进行单元测试，确保RESTful服务的稳定性和可靠性。 对于使用PHP语言的开发者来说，icare-server项目的完成和开源意味着他们可以利用Symfony2框架的优势，快速构建一个功能完备的问答系统。通过学习icare-server项目的代码和文档，开发者可以更好地掌握如何构建RESTful API，并进一步提升自身在Web开发领域的专业技能。同时，该项目作为一个开源项目，其代码结构、设计模式和实现细节等都可以作为学习和实践的最佳范例。 由于icare-server项目完成于2014年，使用的技术栈可能不是最新的，因此在考虑实际应用时，开发者可能需要根据当前的技术趋势和安全要求进行相应的升级和优化。例如，PHP的版本更新可能带来新的语言特性和改进的安全措施，而Symfony2框架本身也在不断地发布新版本和更新补丁，因此维护一个长期稳定的问答系统需要开发者对技术保持持续的关注和学习。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依