matlab 矩阵映射,matlab - 无法在Matlab中映射矩阵 - 堆栈内存溢出

本文介绍如何使用MATLAB构建一个系数矩阵,通过定义符号变量并利用coeffs函数从线性方程组中提取系数,最终形成一个可用于进一步数学分析的矩阵形式。

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您可以使用coeffs来获取系数。

syms P11 P12 P13 P21 P22 P23 P31 P32 P33

%your data

T=[ 5*P11 - 2*P12 - 2*P21, 7*P12 - 5*P11 - 4*P13 - 2*P22, 9*P13 - 5*P12 - 2*P23;...

7*P21 - 2*P22 - 4*P31, 9*P22 - 5*P21 - 4*P23 - 4*P32, 11*P23 - 5*P22 - 5*P13 - 4*P33;...

9*P31 - 2*P32, 11*P32 - 5*P31 - 4*P33, 8*P33 - 5*P32 - 5*P23];

%get a list of all variables. Optional, sort here if you expect another ordering.

allvars=symvar(T);

%initialize empty matix

C=zeros(numel(T),numel(allvars));

%build up coefficient matrix

for ix=1:numel(T)

[a,b]=coeffs(T(ix));

C(ix,ismember(allvars,b))=a;

end

哪个返回

>> C

C =

5 -2 0 -2 0 0 0 0 0

0 0 0 7 -2 0 -4 0 0

0 0 0 0 0 0 9 -2 0

-5 7 -4 0 -2 0 0 0 0

0 0 0 -5 9 -4 0 -4 0

0 0 0 0 0 0 -5 11 -4

0 -5 9 0 0 -2 0 0 0

0 0 -5 0 -5 11 0 0 -4

0 0 0 0 0 -5 0 -5 8

function optimal_chain = dfs_optimization(n) % 强化版贪心算法生成初始解 [greedy_chain, depth_map] = enhanced_greedy(n); best_length = length(greedy_chain); best_chain = greedy_chain; % 使用Java链表实现高效栈操作 import java.util.LinkedList; stack = LinkedList(); stack.add([1]); % 预计算对数表加速log2计算 log2_n = log2(n); precalc_log2 = containers.Map('KeyType','double','ValueType','double'); while ~stack.isEmpty() current_chain = stack.removeLast(); % 将Java对象转换为MATLAB数组 current_chain = double(current_chain.toArray()); current_len = length(current_chain); last_num = current_chain(end); % 动态剪枝:当前路径不可能更优 if current_len >= best_length continue; end % 强化剪枝:混合启发式估计 if isKey(precalc_log2, last_num) min_steps = precalc_log2(last_num); else min_steps = ceil(log2_n - log2(last_num)); precalc_log2(last_num) = min_steps; end if (current_len + min_steps) >= best_length continue; end % 找到解时更新最优结果 if last_num == n best_chain = current_chain; best_length = current_len; stack.clear(); % 清空栈加速终止 continue; end % 向量化候选生成(加速关键) current_elements = current_chain; [I,J] = find(triu(ones(length(current_elements)))); % 生成上三角索引 sum_vals = current_elements(I) + current_elements(J); % 快速过滤候选 valid_mask = (sum_vals > last_num) & (sum_vals <= n); candidates = unique(sum_vals(valid_mask)); candidates = sort(candidates, 'descend'); % 降序排列 % 直接命中优化 if ~isempty(candidates) && candidates(1) == n best_chain = [current_chain, n]; best_length = current_len + 1; stack.clear(); continue; end % 概率剪枝:排除低价值候选 threshold = max(
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