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本文介绍了一种使用C++编程语言实现矩阵加法的方法,包括类定义、成员函数和友元函数的实现。
#include <iostream.h>
class Matrix{
public:	
	Matrix();
	friend Matrix operator +(Matrix &,Matrix &);
	friend istream& operator >>(istream &,Matrix &);
	friend ostream& operator <<(ostream &,Matrix &);
private:
	int mat[2][3];
};
Matrix::Matrix()
{
 for(int i=0;i<2;i++)
	 for(int j=0;j<3;j++)
		 mat[i][j]=0;
}
Matrix operator +(Matrix &a,Matrix &b)
{
 Matrix c;
 for(int i=0;i<2;i++)
	 for(int j=0;j<3;j++)
		 c.mat[i][j]=a.mat[i][j]+b.mat[i][j];
	 return c;
}
istream & operator >>(istream & in,Matrix &c)
{
 for(int i=0;i<2;i++)
	 for(int j=0;j<3;j++)
		 in>>c.mat[i][j];
	 return in;
}
ostream & operator <<(ostream & out,Matrix &c)
{
 for(int i=0;i<2;i++)
	 for(int j=0;j<3;j++)
	 {
     out<<c.mat[i][j]<<" ";
	 cout<<endl;
	 }
	 return out;
}
int main()
{
 Matrix a,b,c;
 cin>>a;
 cout<<a;
 cin>>b;
 cout<<b;
 c=a+b;
 cout<<c;
 return 0;
}

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
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