E_pe_tot = 0 do i = 1, n_atoms-1 do j = i+1, n_atoms if (mol(i) /= mol(j)) then dx = xu(i) - xu(j) dy = yu(i) - yu(j) do while (dx > L/2.d0) dx = dx - L end do do while (dx < -L/2.d0) dx = dx + L end do do while (dy > L/2.d0) dy = dy - L end do do while (dy < -L/2.d0) dy = dy + L end do dx_min = dx dy_min = dy dis = sqrt(dx_min**2+dy_min**2) E_pe = 0 delta_d = 0 if (dis < radius(i)+radius(j)) then delta_d = (radius(i)+radius(j)-dis) r_eff = sqrt(radius(i)*radius(j)/(radius(i)+radius(j))) E_pe = 0.4d0*r_eff*Kn*(delta_d ** 2.5) end if E_pe_tot = E_pe_tot + E_pe end if end do end do

这是一个Fortran代码片段，可以用于计算分子系统中原子之间的相互作用能量。该代码使用了一个双重循环来遍历所有原子对，并计算它们之间的相互作用。其中，mol(i)代表第i个原子所属的分子，xu(i)和yu(i)代表第i个原子的x和y坐标，L代表系统的尺寸，radius(i)代表第i个原子的半径，Kn代表弹性系数。在计算过程中，将两个原子之间的距离限制在半径之内，使用了一个6-12势函数来计算相互作用能量。总能量E_pe_tot累加了所有原子对之间的相互作用能量E_pe。

需要注意的是，该代码并没有使用空间分割法，而是采用了暴力计算的方法。这种方法的缺点是计算量较大，计算时间较长，但是可以得到较为精确的结果。如果要使用空间分割法来优化计算效率，则需要对系统进行空间划分，并只计算处于同一或相邻立方体中的原子对之间的相互作用。

相关问题

if cfg.deepsupervision: masks_preds = net(imgs) loss = 0 for masks_pred in masks_preds: tot_cross_entropy = 0 for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() #二值化处理 if cfg.n_classes > 1: sub_cross_entropy = F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item()#计算损失 else: sub_cross_entropy = dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item()#预测分割掩码和真实标签相似度，将两个结果转化为二值化的掩码，然后计算交集并集 tot_cross_entropy += sub_cross_entropy #计算总损失 tot_cross_entropy = tot_cross_entropy / len(masks_preds) #计算平均损失 tot += tot_cross_entropy #计算总平均损失 else: masks_pred = net(imgs) for true_mask, pred in zip(true_masks, masks_pred): pred = (pred > cfg.out_threshold).float() if cfg.n_classes > 1: tot += F.cross_entropy(pred.unsqueeze(dim=0), true_mask.unsqueeze(dim=0).squeeze(1)).item() else: tot += dice_coeff(pred, true_mask.squeeze(dim=1)).item() pbar.update(imgs.shape[0])

这段代码是语义分割任务中的损失计算部分，其中使用了深监督（Deep Supervision）的方法。在深监督中，一个模型通常会产生多个输出，每个输出都对应着不同的层或分支，在训练过程中，每个输出都会计算一次损失，并反向传播更新梯度。这个方法可以有效地加快模型的收敛速度，并提高模型的鲁棒性。

如果cfg.deepsupervision为True，表示使用深监督方法。代码首先使用网络net对输入图像imgs进行预测，得到多个预测掩码masks_pred。接下来，对于每一个预测掩码masks_pred，计算它与真实掩码true_masks之间的交叉熵损失或Dice系数损失，并将它们累加得到总的损失tot_cross_entropy。最后，将总的损失除以预测掩码的数量，得到平均损失tot_cross_entropy，并将它加到总平均损失tot中。

如果cfg.deepsupervision为False，表示不使用深监督方法。代码中仍然使用网络net对输入图像imgs进行预测，得到一个预测掩码masks_pred。接下来，计算它与真实掩码true_masks之间的交叉熵损失或Dice系数损失，并将它们累加得到总的损失tot。

最后，代码使用进度条pbar来显示训练的进度。其中pbar.update(imgs.shape[0])表示当前已经处理了多少张图片。

#include <bits/stdc++.h> #include <cstdio> using namespace std; int a[1010][1010]; int main() { int n; scanf("%d", &n); int tot = 1, x = 1, y = 1, f = 1; while (tot <= n * n / 2 - 1) { a[x][y] = tot; a[n - x + 1][n - y + 1] = n * n + 1 - tot; if (f == 1) { x--; y++; } else { x++; y--; } if (x == 0) { x = 1; f = 2; } else if (y == 0) { y = 1; f = 1; } } for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { printf("%d ", a[i][j]); } printf("\n"); } return 0; }

这段代码看起来是没有明显错误的，但仍然可能存在数组越界的情况，导致程序崩溃。你可以在程序中添加一些调试信息，比如在数组访问前后打印一些信息，来定位可能的错误。

另外，你也可以尝试使用一些静态代码分析工具，如 Clang、Cppcheck 等，来检测可能存在的问题。这些工具可以静态地分析代码，找出一些潜在的问题，帮助你更早地发现错误。