对于y 1= x(1).x(2)-1500;y2=x1^3+2x2-5*x3,根据变量的个数不同用case语句建立一个函数句柄,MATLAB实现

时间: 2024-02-01 14:14:53 浏览: 129
以下是根据变量个数不同用 case 语句建立函数句柄的 MATLAB 代码: ```matlab function f = equation_handle(num_vars) % num_vars: 变量个数 switch num_vars case 2 syms x1 x2; f = @(x) [x(1)*x(2)-1500; x(1)^3+2*x(2)-5*x(3)]; case 3 syms x1 x2 x3; f = @(x) [x(1)*x(2)-1500; x(1)^3+2*x(2)-5*x(3)]; otherwise error('变量个数错误!'); end ``` 这里用到了匿名函数和符号计算工具箱的 `syms` 函数。调用该函数时,输入变量个数即可得到对应的函数句柄。例如: ```matlab >> f1 = equation_handle(2) f1 = @(x)[x(1)*x(2)-1500;x(1)^3+2*x(2)-5*x(3)] >> f2 = equation_handle(3) f2 = @(x)[x(1)*x(2)-1500;x(1)^3+2*x(2)-5*x(3)] ``` 可以看到,当输入变量个数为 2 时,得到的函数句柄 `f1` 对应的方程为 $y_1=x_1x_2-1500,y_2=x_1^3+2x_2-5x_3$;当输入变量个数为 3 时,得到的函数句柄 `f2` 对应的方程也为 $y_1=x_1x_2-1500,y_2=x_1^3+2x_2-5x_3$。
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以下R代码:library(glmnet) library(ggplot2) # 生成5030的随机数据和30个变量 set.seed(1111) n <- 50 p <- 30 X <- matrix(runif(n * p), n, p) y <- rnorm(n) # 生成三组不同系数的线性模型 y = X1 + 2X2 + 3X3 + e, y = X11 + 2X22 + 3X33 + e, y = X21 + 2X22 + 3X23 + e beta1 <- c(rep(1, 3), rep(0, p - 3)) beta2 <- c(rep(0, 10), rep(1, 3), rep(0, p - 13)) beta3 <- c(rep(0, 20), rep(1, 3), rep(0, p - 23)) y1 <- X %% beta1 + rnorm(n) y2 <- X %% beta2 + rnorm(n) y3 <- X %% beta3 + rnorm(n) # 线性回归中分别计算三组的CV值 cv1 <- cv.glmnet(X, y1, alpha = 0) cv2 <- cv.glmnet(X, y2, alpha = 0) cv3 <- cv.glmnet(X, y3, alpha = 0) # 岭回归中计算三组的CV值并画图 ridge1 <- glmnet(X, y1, alpha = 0) ridge2 <- glmnet(X, y2, alpha = 0) ridge3 <- glmnet(X, y3, alpha = 0) # 分别绘制三组岭回归的图 # 绘制第一组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for First Model") # 绘制第一组预测误差图 yhat1 <- predict(ridge1, s = cv1$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat1), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for First Model") # 绘制第二组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv2$glmnet.fit$lambda, cvm = cv2$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Second Model") # 绘制第二组预测误差图 yhat2 <- predict(ridge2, s = cv2$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat2), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Second Model") # 绘制第三组交叉验证误差图 ggplot(data = data.frame(lambda = cv3$glmnet.fit$lambda, cvm = cv3$glmnet.fit$cvm), aes(x = log(lambda), y = cvm)) + geom_line() + scale_x_reverse() + labs(title = "Cross-validation Error Plot for Third Model") # 绘制第三组预测误差图 yhat3 <- predict(ridge3, s = cv3$glmnet.fit$lambda.1se, newx = X) ggplot(data.frame(y = y, yhat = yhat3), aes(x = y, y = yhat)) + geom_abline() + geom_point() + labs(title = "Predicted vs. Actual Plot for Third Model")。问题出现在第一组交叉验证误差图的代码中,具体是在 data.frame(lambda = cv1$glmnet.fit$lambda, cvm = cv1$glmnet.fit$cvm) 这一行。可以看到,cv1$glmnet.fit$cvm 的值为空。所以请对原代码进行修正

public override bool GroupRun(ref string message, ref CogToolResultConstants result) { // To let the execution stop in this script when a debugger is attached, uncomment the following lines. // #if DEBUG // if (System.Diagnostics.Debugger.IsAttached) System.Diagnostics.Debugger.Break(); // #endif // Run each tool using the RunTool function foreach(ICogTool tool in Tools) RunTool(tool, ref message, ref result); // 输入距离 double a = this.Inputs.R/2; Point[] L1 = FindParallelLine(new Point(this.Inputs.LineSegment1.StartX,this.Inputs.LineSegment1.StartY), new Point(this.Inputs.LineSegment1.EndX,this.Inputs.LineSegment1.EndY), a); Point[] L2 = FindParallelLine(new Point(this.Inputs.LineSegment2.StartX,this.Inputs.LineSegment2.StartY), new Point(this.Inputs.LineSegment2.EndX,this.Inputs.LineSegment2.EndY), a); Point PX1 = GetIntersectionPoint(L1[0].X, L1[0].Y, L1[1].X, L1[1].Y, L2[0].X, L2[0].Y, L2[1].X, L2[1].Y); this.Outputs.X1 = PX1.X; this.Outputs.Y1 = PX1.Y; Point[] L3 = FindParallelLine(new Point(this.Inputs.LineSegment3.StartX, this.Inputs.LineSegment3.StartY), new Point(this.Inputs.LineSegment3.EndX, this.Inputs.LineSegment3.EndY), a); Point[] L4 = FindParallelLine(new Point(this.Inputs.LineSegment4.StartX, this.Inputs.LineSegment4.StartY), new Point(this.Inputs.LineSegment4.EndX, this.Inputs.LineSegment4.EndY), a); Point PX2 = GetIntersectionPoint(L3[0].X, L3[0].Y, L3[1].X, L3[1].Y, L4[0].X, L4[0].Y, L4[1].X, L4[1].Y); this.Outputs.X2 = PX2.X; this.Outputs.Y2 = PX2.Y; //输出值变量值除以1000 this.Outputs.D1 = (PX1.Y+a)/1000; this.Outputs.D2 = (PX2.Y+a)/1000; this.Outputs.DD = Math.Abs( this.Outputs.D1-this.Outputs.D2); return false; } //线段平移 public static Point[] FindParallelLine(Point start, Point end, double distance) { double length = Math.Sqrt(Math.Pow(end.X - start.X, 2) + Math.Pow(end.Y - start.Y, 2)); double dx = (end.X - start.X) / leng

clear all; clc; X1=0;X2=0;X3=1; m=350; %重复50遍的7位单极性m序列 for i=1:m Y1=X1; Y2=X2; Y3=X3; X3=Y2; X2=Y1; X1=xor(Y3,Y1); L(i)=Y1; end for i=1:m M(i)=1-2*L(i); %将单极性m序列变为双极性m序列 end k=1:1:m; figure(1) subplot(2,1,1) %做m序列图 stem(k-1,M); axis([0,7,-1,1]); xlabel('k'); ylabel('M序列'); title('双极性7位M序列') ; subplot(2,1,2) ym=fft(M,4096); magm=abs(ym); %求双极性m序列频谱 fm=(1:2048)*200/2048; plot(fm,magm(1:2048)*2/4096); title('双极性7位M序列的频谱') %% 二进制信息序列 N=50;a=0; x_rand=rand(1,N); %产生50个0与1之间随机数 for i=1:N if x_rand(i)>=0.5 %大于等于0.5的取1,小于0.5的取0 x(i)=1;a=a+1; else x(i)=0; end end t=0:N-1; figure(2) %做信息码图 subplot(2,1,1) stem(t,x); title('扩频前待发送二进制信息序列'); tt=0:349; subplot(2,1,2) L=1:7*N; y=rectpulse(x,7) s(L)=0; for i=1:350 %扩频后,码率变为100/7*7=100Hz s(i)=xor(L(i),y(i)); end tt=0:7*N-1; stem(tt,s); axis([0,350,0,1]); title('扩频后的待发送序列码'); %% BPSK调制波形 figure(3) subplot(2,1,2) fs=2000; ts=0:0.00001:3.5-0.00001;%为了使信号看起来更光滑,作图时采样频率为100kHz % ps=cos(2*pi*fs*ts); s_b=rectpulse(s,1000); %将冲激信号补成矩形信号 s_bpsk=(1-2.*s_b).*cos(2*pi*fs*ts);%扩频后信号BPSK调制时域波形,(1-2.*s_b)是1,-1序列 plot(ts,s_bpsk); xlabel('s'); axis([0.055,0.085,-1.2,1.2]) title('扩频后bpsk信号时域波形'); subplot(2,1,1) s_bb=rectpulse(x,7000); s_bpskb=(1-2.*s_bb).*cos(2*pi*fs*ts);%无扩频信号BPSK调制时域波形 plot(ts,s_bpskb); xlabel('s'); axis([0.055,0.085,-1.2,1.2]); title('扩频前bpsk信号时域波形') %% BPSK调制频谱 figure(4) N=400000; ybb=fft(s_bpskb,N); %无扩频信号BPSK调制频谱 magb=abs(ybb); fbb=(1:N/2)*100000/N; subplot(2,1,1) plot(fbb,magb(1:N/2)*2/N); axis([1700,2300,0,0.8]); title('扩频前调制信号频谱图'); xlabel('Hz'); subplot(2,1,2) yb=fft(s_bpsk,N); %扩频信号BPSK调制频谱 mag=abs(yb); fb=(1:N/2)*100000/N; plot(fb,mag(1:N/2)*2/N); axis([1700,2300,0,0.8]); title('扩频后调制信号频谱图'); xlabel('Hz');

x1=XL(:,5)-XL(:,3); %建立靶标坐标系,求出x方向向量 y0=XL(:,2)-XL(:,3); z1=cross(x1,y0); %求出z方向向量 y1=cross(z1,x1); %求出y方向向量 x2=x1/(sqrt(x1(1)^2+x1(2)^2+x1(3)^2)); %转换为单位向量 y2=y1/(sqrt(y1(1)^2+y1(2)^2+y1(3)^2)); z2=z1/(sqrt(z1(1)^2+z1(2)^2+z1(3)^2)); Pt2=[0;0;0]; %靶标坐标系下点的坐标,先都设为0 Pt3=[0;0;0]; Pt1=[0;0;0]; Pt4=[0;0;0]; Pt5=[0;0;0]; Pt5(1)=sqrt((XL(1,3)-XL(1,5))^2+(XL(2,3)-XL(2,5))^2+(XL(3,3)-XL(3,5))^2); %靶标坐标系下,点5在x轴上,x3为原点,因此只需求出点3与点5间的距离,就可得点5坐标 planD=-1*(z2(1)*XL(1,3)+z2(2)*XL(2,3)+z2(3)*XL(3,3)); %Ax+By+Cz+D=0 靶标平面,法向量即z2 distance4=z2(1)*XL(1,4)+z2(2)*XL(2,4)+z2(3)*XL(3,4)+planD; %点4到xy平面距离 即点 4 的z方向坐标 distance1=z2(1)*XL(1,1)+z2(2)*XL(2,1)+z2(3)*XL(3,1)+planD; %点1到xy平面距离 distance6=z2(1)*XL6(1)+z2(2)*XL6(2)+z2(3)*XL6(3)+planD; Pt1t=-(planD+z2(1)*XL(1,1)+z2(2)*XL(2,1)+z2(3)*XL(3,1)); Pt1o=[XL(1,1)+z2(1)*Pt1t,XL(2,1)+z2(2)*Pt1t,XL(3,1)+z2(3)*Pt1t]; %将点1投影到xy平面后的坐标 Pt4t=-(planD+z2(1)*XL(1,4)+z2(2)*XL(2,4)+z2(3)*XL(3,4)); Pt4o=[XL(1,4)+z2(1)*Pt4t,XL(2,4)+z2(2)*Pt4t,XL(3,4)+z2(3)*Pt4t]; %将点4投影到xy平面后的坐标,此处先将点1 4 投影到xy平面,在分别求其到x轴 y轴的距离,即得点1 4靶标坐标系下坐标 Pt6t=-(planD+z2(1)*XL6(1)+z2(2)*XL6(2)+z2(3)*XL6(3)); Pt6o=[XL6(1)+z2(1)Pt6t,XL6(2)+z2(2)Pt6t,XL6(3)+z2(3)Pt6t]; p1p3=[Pt1o(1)-XL(1,3);Pt1o(2)-XL(2,3);Pt1o(3)-XL(3,3)]; %通过点到直线距离公式,求出点1的x,y 坐标 Pt1(2)=norm(cross(p1p3,x2)); %??? Pt1(1)=norm(cross(p1p3,y2)); Pt1(3)=distance1; p4p3=[Pt4o(1)-XL(1,3);Pt4o(2)-XL(2,3);Pt4o(3)-XL(3,3)]; %通过点到直线距离公式,求出点4的x,y 坐标 Pt4(2)=norm(cross(p4p3,x2)); Pt4(1)=norm(cross(p4p3,y2)); Pt4(3)=distance4; p6p3=[Pt6o(1)-XL(1,3);Pt6o(2)-XL(2,3);Pt6o(3)-XL(3,3)]; %通过点到直线距离公式,求出点6的x,y 坐标 Pt6(2)=norm(cross(p6p3,x2)); Pt6(1)=norm(cross(p6p3,y2)); Pt6(3)=distance6; p2p3=[XL(1,2)-XL(1,3);XL(2,2)-XL(2,3);XL(3,2)-XL(3,3)]; %通过点到直线距离公式,求出点2的x,y 坐标 Pt2(2)=norm(cross(p2p3,x2)); Pt2(1)=norm(cross(p2p3,y2)); TargetPoint(:,1)=Pt1; TargetPoint(:,2)=Pt2; TargetPoint(:,3)=Pt3; TargetPoint(:,4)=Pt4; TargetPoint(:,5)=Pt5; TargetPoint(:,6)=Pt6; R(:,1)=x2; R(:,2)=y2; R(:,3)=z2; T=XL(:,3); for i=1:6 TargetPointWorld(:,i)=RTargetPoint(:,i)+T; end figure, plot3(TargetPoint(1,1:5),TargetPoint(2,1:5),TargetPoint(3,1:5),'r'); % axis ([0 150 0 150 0 150]); hold on; plot3(TargetPoint(1,6),TargetPoint(2,6),TargetPoint(3,6),'b'); hold off; save(filenamesave,'TargetPoint','TargetPointWorld','R','T'); 优化该代码

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩