线段树+Dfs序【CF620E】New Year Tree

本文介绍了一种使用线段树和深度优先搜索(DFS)优化树状结构上颜色更新与查询的操作方法。面对有根树上的节点颜色更改及子树内不同颜色数量的查询需求,文章详细阐述了如何通过预处理DFS序来加速操作,同时利用颜色范围小的特点,将多种颜色压缩进一个长整型变量进行高效存储与更新。

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Description

你有一棵以1为根的有根树,有n个点,每个节点初始有一个颜色c[i]。

有两种操作:

1 v c 将以v为根的子树中所有点颜色更改为c

2 v 查询以v为根的子树中的节点有多少种不同的颜色

Input

第一行,两个整数\(n,m\),分别代表有\(n\)个节点和\(m\)个操作。

第二行,共\(n\)个整数,代表每个节点的初始颜色\(c[i]\)

接下来\(n-1\)行,描述一条边。

接下来\(m\)行,代表每个操作。

Output

对于每个询问操作,输出一行。

刚开始以为是树剖?

结果发现只需要对每个子树操作。

线段树维护\(dfs\)序。

对于颜色呢?发现\(c[i] \leq 60\)

开$long  long $可以压成一个数。

因此我们将颜色压缩即可。

记得开$long  long $

虽然没出第二个样例,但我切了

代码

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define int long long 
#define R register

using namespace std;

const int gz=4e5+8;

inline void in(int &x)
{
    int f=1;x=0;char s=getchar();
    while(!isdigit(s)){if(s=='-')f=-1;s=getchar();}
    while(isdigit(s)){x=x*10+s-'0';s=getchar();}
    x*=f;
}

int head[gz],tot;

struct cod{int u,v;}edge[gz<<1];

inline void add(R int x,R int y)
{
    edge[++tot].u=head[x];
    edge[tot].v=y;
    head[x]=tot;
}

int dfn[gz],fdfn[gz],idx,size[gz];

void dfs(R int u,R int fa)
{
    dfn[u]=++idx;fdfn[idx]=u;size[u]=1;
    for(R int i=head[u];i;i=edge[i].u)
    {
        if(edge[i].v==fa)continue;
        dfs(edge[i].v,u);
        size[u]+=size[edge[i].v];
    }
}

int tr[gz<<2],c[gz],n,m;

bool tg[gz<<2];

#define ls o<<1
#define rs o<<1|1

inline void up(R int o)
{
    tr[o]=(tr[ls] | tr[rs]);
}

void build(R int o,R int l,R int r)
{
    if(l==r)
    {
        tr[o]=(1LL<<c[fdfn[l]]);
        return ;
    }
    R int mid=(l+r)>>1;
    build(ls,l,mid);
    build(rs,mid+1,r);
    up(o);
}

inline void down(R int o)
{
    if(tg[o])
    {
        tg[ls]=tg[rs]=tg[o];
        tr[ls]=tr[rs]=tr[o];
        tg[o]=false;
    }
}

void change(R int o,R int l,R int r,R int x,R int y,R int k)
{
    if(x<=l and y>=r){tr[o]=(1LL<<k);tg[o]=true;return;}
    down(o);
    R int mid=(l+r)>>1;
    if(x<=mid)change(ls,l,mid,x,y,k);
    if(y>mid)change(rs,mid+1,r,x,y,k);
    up(o);
}

int query(R int o,R int l,R int r,R int x,R int y)
{
    if(x<=l and y>=r)return tr[o];
    down(o);
    R int mid=(l+r)>>1;
    if(y<=mid)return query(ls,l,mid,x,y);
    else if(x>mid)return query(rs,mid+1,r,x,y);
    return (query(ls,l,mid,x,mid) | query(rs,mid+1,r,mid+1,y));
}

#define lowbit(o) o&-o 

inline int tquery(R int v)
{
    R int k=query(1,1,n,dfn[v],dfn[v]+size[v]-1);
    R int cnt=0;
    while(k) k-=lowbit(k),cnt++;
    return cnt;
}

signed main()
{
    in(n);in(m);
    for(R int i=1;i<=n;i++)in(c[i]);
    for(R int i=1,x,y;i<n;i++)
    {
        in(x),in(y);
        add(x,y);
        add(y,x);
    }
    dfs(1,0);build(1,1,n);
    for(R int i=1,opt,v,c;i<=m;i++)
    {
        in(opt);
        switch(opt)
        {
            case 1:in(v),in(c);change(1,1,n,dfn[v],dfn[v]+size[v]-1,c);break;
            case 2:in(v);printf("%lld\n",tquery(v));break;
        }
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/-guz/p/9901528.html

【基于QT的调色板】是一个使用Qt框架开发的色彩选择工具,类似于Windows操作系统中常见的颜色选取器。Qt是一个跨平台的应用程开发框架,广泛应用于桌面、移动和嵌入式设备,支持C++和QML语言。这个调色板功能提供了横竖两种渐变模式,用户可以方便地选取所需的颜色值。 在Qt中,调色板(QPalette)是一个关键的类,用于管理应用程的视觉样式。QPalette包含了一系列的颜色角色,如背景色、前景色、文本色、高亮色等,这些颜色可以根据用户的系统设置或应用程的需求进行定制。通过自定义QPalette,开发者可以创建具有独特视觉风格的应用程。 该调色板功能可能使用了QColorDialog,这是一个标准的Qt对话框,允许用户选择颜色。QColorDialog提供了一种简单的方式来获取用户的颜色选择,通常包括一个调色板界面,用户可以通过滑动或点击来选择RGB、HSV或其他色彩模型中的颜色。 横渐变取色可能通过QGradient实现,QGradient允许开发者创建线性或径向的色彩渐变。线性渐变(QLinearGradient)沿直线从一个点到另一个点过渡颜色,而径向渐变(QRadialGradient)则以圆心为中心向外扩散颜色。在调色板中,用户可能可以通过滑动条或鼠标拖动来改变渐变的位置,从而选取不同位置的颜色。 竖渐变取色则可能是通过调整QGradient的方向来实现的,将原本水平的渐变方向改为垂直。这种设计可以提供另一种方式来探索颜色空间,使得选取颜色更为直观和便捷。 在【colorpanelhsb】这个文件名中,我们可以推测这是与HSB(色相、饱和度、亮度)色彩模型相关的代码或资源。HSB模型是另一种常见且直观的颜色表示方式,与RGB或CMYK模型不同,它以人的感知为基础,更容易理解。在这个调色板中,用户可能可以通过调整H、S、B三个参数来选取所需的颜色。 基于QT的调色板是一个利用Qt框架和其提供的色彩管理工具,如QPalette、QColorDialog、QGradient等,构建的交互式颜色选择组件。它不仅提供了横竖渐变的色彩选取方式,还可能支持HSB色彩模型,使得用户在开发图形用户界面时能更加灵活和精准地控制色彩。
标题基于Spring Boot的二手物品交易网站系统研究AI更换标题第1章引言阐述基于Spring Boot开发二手物品交易网站的研究背景、意义、现状及本文方法与创新点。1.1研究背景与意义介绍二手物品交易的市场需求和Spring Boot技术的适用性。1.2国内外研究现状概述当前二手物品交易网站的发展现状和趋势。1.3论文方法与创新点说明本文采用的研究方法和在系统设计中的创新之处。第2章相关理论与技术介绍开发二手物品交易网站所涉及的相关理论和关键技术。2.1Spring Boot框架解释Spring Boot的核心概念和主要特性。2.2数据库技术讨论适用的数据库技术及其在系统中的角色。2.3前端技术阐述与后端配合的前端技术及其在系统中的应用。第3章系统需求分析详细分析二手物品交易网站系统的功能需求和性能需求。3.1功能需求列举系统应实现的主要功能模块。3.2性能需求明确系统应满足的性能指标和安全性要求。第4章系统设计与实现具体描述基于Spring Boot的二手物品交易网站系统的设计和实现过程。4.1系统架构设计给出系统的整体架构设计和各模块间的交互方式。4.2数据库设计详细阐述数据库的结构设计和数据操作流程。4.3界面设计与实现介绍系统的界面设计和用户交互的实现细节。第5章系统测试与优化说明对系统进行测试的方法和性能优化的措施。5.1测试方法与步骤测试环境的搭建、测试数据的准备及测试流程。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,验证系统是否满足需求。5.3性能优化措施提出针对系统性能瓶颈的优化建议和实施方案。第6章结论与展望总结研究成果,并展望未来可能的研究方向和改进空间。6.1研究结论概括本文基于Spring Boot开发二手物品交易网站的主要发现和成果。6.2展望与改进讨论未来可能的系统改进方向和新的功能拓展。
1. 用户与权限管理模块 角色管理: 学生:查看个人住宿信息、提交报修申请、查看卫生检查结果、请假外出登记 宿管人员:分配宿舍床位、处理报修申请、记录卫生检查结果、登记晚归情况 管理员:维护楼栋与房间信息、管理用户账号、统计住宿数据、发布宿舍通知 用户操作: 登录认证:对接学校统一身份认证(模拟实现,用学号 / 工号作为账号),支持密码重置 信息管理:学生完善个人信息(院系、专业、联系电话),管理员维护所有用户信息 权限控制:不同角色仅可见对应功能(如学生无法修改床位分配信息) 2. 宿舍信息管理模块 楼栋与房间管理: 楼栋信息:名称(如 "1 号宿舍楼")、层数、性别限制(男 / 女 / 混合)、管理员(宿管) 房间信息:房间号(如 "101")、户型(4 人间 / 6 人间)、床位数量、已住人数、可用状态 设施信息:记录房间内设施(如空调、热水器、桌椅)的配置与完好状态 床位管理: 床位编号:为每个床位设置唯一编号(如 "101-1" 表示 101 房间 1 号床) 状态标记:标记床位为 "空闲 / 已分配 / 维修中",支持批量查询空闲床位 历史记录:保存床位的分配变更记录(如从学生 A 调换到学生 B 的时间与原因) 3. 住宿分配与调整模块 住宿分配: 新生分配:管理员导入新生名单后,宿管可按专业集中、性别匹配等规则批量分配床位 手动分配:针对转专业、复学学生,宿管手动指定空闲床位并记录分配时间 分配结果公示:学生登录后可查看自己的宿舍信息(楼栋、房间号、床位号、室友列表) 调整管理: 调宿申请:学生提交调宿原因(如室友矛盾、身体原因),选择意向宿舍(需有空位) 审批流程:宿管审核申请,通过后执行床位调换,更新双方住宿信息 换宿记录:保存调宿历史(申请人、原床位、新床位、审批人、时间) 4. 报修与安全管理模块 报修管理: 报修提交:学生选择宿舍、设施类型(如 "
clc clear % 修改后的参数设置 lambdas = [620e-9, 550e-9, 480e-9]; lambda=620E-9; theta =0; theta_rad = deg2rad(theta); f1 = 0.05; % 望远透镜焦距 fm = 0.0005; % 微透镜焦距 fc = 0.05; % 准直透镜焦距 f3 = 0.05; %成像透镜焦距 p_mla = 300e-6; %微透镜阵列周期 L = 5e-3; %模拟区域大小 (m) N = 10000; % 采样点数 D = 1e-3; %光瞳 % 生成坐标网格 dx = L / N; x = (-N/2:N/2-1) * dx; y = x; [X, Y] = meshgrid(x, y); % 透镜孔径 circ_aperture = @(D) sqrt(X.^2 + Y.^2) <= D/2; P = circ_aperture(D); % 光栅透过率函数 t(x0, y0) a = 2e-6; % 缝宽 (m) d = 3e-6; % 光栅周期 (m) L = 5e-3; % 光栅长度 (m) % 定义矩形函数 rect(x) rect = @(x, width) abs(x) <= width/2; % 定义周期性组合函数 comb(x) comb = @(x, period) sign(sin(pi * x / period)); % 初始化RGB强度矩阵 I_rgb = zeros(N, N, 3); %%狭缝 a=10*dx; b=L; txy = double((abs(X) <= a/2)&(abs(Y) <= b/2)); % 缝内透光区域设为1,其余为0 % 各波长循环计算 for color_idx = 1:1 lambda = lambdas(color_idx); k = 2 * pi / lambda; % 1. 平行光入射 A = 1; % 2. 第一个成像透镜相位调制 % E_lens1 = A.* P.*exp(-1i * k/(2*f1) * (X.^2 + Y.^2)); % E_lens11=abs(E_lens1)^2; % figure;imagesc(x,y,E_lens11 ) % % 3. 传播到后焦面 (夫琅禾费衍射) % E_focal = fftshift(fft2(ifftshift(E_lens1))) * dx^2 / (1i*lambda*f1); % E_focal1=abs(E_focal)^2; % figure;imagesc(x,y,E_focal1 ) % % 4. 旋转的微透镜阵列相位调制 % x_rel = mod(X + p_mla/2, p_mla) - p_mla/2; % y_rel = mod(Y + p_mla/2, p_mla) - p_mla/2; % % % 添加倾斜相位项(绕Y轴旋转) % tilt_phase = exp(-1i * k * sin(theta_rad) * x_rel); % ml_phase = exp(-1i * k/(2*fm) * (x_rel.^2 + y_rel.^2)) .* tilt_phase; % % E_mla = E_focal .* ml_phase; %狭缝 E_mla = A .* txy; E_mla1=abs(E_mla)^2; figure;imagesc(x,y,E_mla1 ) % % 角谱 % h=(exp(1i*k*(fm))/(1i*lambda*(fm))).*exp(1i*k*(x.^2+y.^2)./(2*(fm))); % E_propagated1 = fft2(E_mla).* fft2(h); H=exp(1i*k*(fm))*exp(-1i*k*(((x-X).^2)+((y-Y).^2))/(lambda*(fm))); E_propagated1 = fft2(E_mla).* H; E_propagated2 = ifft2(E_propagated1); E_propagated11 = abs(E_propagated2).^2; % % 执行菲涅尔衍射计算 % E_propagated2 = 1/(1i*lambda*(fm)) * fftshift(fft2(E_mla.* exp(1i*k*(X.^2 + Y.^2)/(2*(fm))))) * dx^2; % E_propagated11=abs(E_propagated2).^2; % % % % figure;imagesc(x,y,E_propagated11) % % 应用准直透镜相位调制 E_collimator = E_propagated2.* exp(-1i*k/(2*fc)*(X.^2+Y.^2)); % %光栅 % t_x = rect(X,a).*comb(X,d).*rect(X,L); % t_y = rect(Y,L); % E_grating = E_collimator .* exp(1i*pi/2*(t_x.*t_y)); % %成像透镜 E_lens2 = E_collimator .* exp(-1i*k/(2*f3)*(X.^2+Y.^2)); E_ccd = fftshift(fft2(ifftshift(E_lens2)))*dx^2/(1i*lambda*f3); I_rgb(:,:,color_idx) = abs(E_ccd).^2; % % end % % % 显示部分保持不变 I_rgb_normalized = I_rgb/max(I_rgb(:)); figure;imagesc(x,y,I_rgb_normalized);axis image;title('优化后CCD图像'); 请问上面代码有错误吗
03-19
<think>嗯,用户给了一段MATLAB代码,想让我看看有没有错误。首先,我得仔细看一下代码的结构和各个部分的功能。看起来这段代码是在模拟光学系统,可能涉及透镜、衍射、光栅之类的。用户可能是在做光学成像或者光场相关的仿真,比如全息或者微透镜阵列成像。 首先,代码开始部分定义了一些参数,比如波长、焦距、微透镜周期、模拟区域大小等等。然后生成坐标网格,创建透镜孔径,光栅透过率函数,接着循环处理不同波长,计算光场传播,最后显示图像。用户提到修改后的参数设置,可能之前有问题,现在调整后想确认是否正确。 接下来,我要逐段检查可能的错误。先从变量定义开始。看到lambda被赋值了两次,第一次是lambdas数组中的620e-9,之后在循环里又被赋值为lambdas(color_idx),这里color_idx从1到1,可能只是测试红色部分?不过循环是for color_idx = 1:1,这样其实只运行一次,可能用户暂时只处理一个颜色通道,暂时没问题。 然后是坐标网格的生成。dx = L / N,这里L是5e-3米,N是10000,所以dx是5e-7。x和y的生成使用(-N/2:N/2-1)*dx,这里当N是偶数时,这样是正确的,因为N=10000是偶数,所以没问题,不会有偏移。 接下来是透镜孔径函数circ_aperture,用sqrt(X.^2 + Y.^2) <= D/2,这里D是1e-3,所以半径是0.5mm,正确。 然后是光栅透过率函数的定义。用户注释了原来的光栅部分,改用狭缝。这里txy的定义是双缝,缝宽a=10*dx,也就是5e-6米,而L是5e-3米作为缝的长度。这里用abs(X) <= a/2 和abs(Y) <= b/2,其中b=L,所以Y方向是全长,而X方向是狭缝宽度。这可能是一个狭缝而不是光栅,但用户可能修改了代码,暂时没问题。 接下来是循环处理波长部分。在循环里,lambda被重新赋值为lambdas(color_idx),这里color_idx是1到1,所以lambda还是620e-9。然后计算k=2π/λ,没问题。 然后注释掉了透镜相位调制的部分,直接使用E_mla = A .* txy,也就是直接通过狭缝的场,幅度为1,相位为0。这里可能用户暂时简化了模型,跳过了透镜部分,直接考虑狭缝的衍射。 接下来是角谱传播的部分。这里用户有两种尝试:一种是使用菲涅尔衍射的角谱方法,另一种是直接进行傅里叶变换。问题可能出在这里。用户注释掉了原来的菲涅尔衍射代码,尝试了另一种方法,但可能存在错误。 看用户原来的菲涅尔衍射代码是被注释掉的: % E_propagated2 = 1/(1i*lambda*fm) * fftshift(fft2(ifftshift(E_mla.* exp(1i*k*(X.^2 + Y.^2)/(2*fm))))) * dx^2; 而现在的代码是: H=exp(1i*k*(fm))*exp(-1i*k*(((x-X).^2)+((y-Y).^2))/(lambda*(fm))); E_propagated1 = fft2(E_mla).* H; E_propagated2 = ifft2(E_propagated1); 这里H的定义可能有问题。因为x和X是网格矩阵,而x是一个向量,维度可能不匹配。比如,X是N×N的矩阵,而x是1×N的向量,这样x-X会导致维度错误。例如,假设x是行向量,X是网格矩阵,每个元素是x坐标,那么x - X会导致维度不匹配,因为x是1×N,而X是N×N,无法直接相减。在MATLAB中,如果x是行向量,X是二维矩阵,那么x - X会进行隐式扩展,但这里可能用户的意图是计算每个点的(x_i - X_jk),这其实不正确,正确的应该是计算每个频率分量对应的相位。 正确的角谱方法应该是通过频率域来计算传递函数。H的定义应该基于空间频率,而不是直接的空间坐标。通常,菲涅尔衍射的传递函数是exp(1i*k*fm) * exp(-1i*pi*lambda*fm*(u.^2 + v.^2)),其中u和v是空间频率。而用户在这里可能误解了H的计算方式,错误地使用了x和X的差值,导致维度不匹配或错误的空间频率计算。 另外,在角谱方法中,传递函数H应该是在频率域应用的,所以正确的步骤应该是: 1. 计算输入场的傅里叶变换。 2. 乘以传递函数H。 3. 进行逆傅里叶变换得到输出场。 但用户当前的代码中,H的定义可能有问题,因为x和X的维度不一致。例如,X是N×N的矩阵,而x是1×N的行向量,所以x-X会生成N×N的矩阵,但每个元素是x(j) - X(j,k),这实际上可能不是正确的频率坐标。正确的频率坐标应该通过fftshift后的频率轴来计算。 另一个问题是在菲涅尔衍射的积分表达式中,正确的传递函数应该涉及空间频率。正确的传递函数H应该是基于频率变量,例如: H = exp(1i*k*fm) * exp(-1i*pi*lambda*fm*(u.^2 + v.^2)); 其中u和v是空间频率,可以通过fftfreq或者生成对应的频率网格。例如,u = fx / (lambda*fm),其中fx是频率坐标。但在用户的代码中,H的定义可能没有正确计算这些频率,导致相位项错误。 此外,在用户的代码中,执行了fft2(E_mla).* H,但H的生成是否有正确的频率坐标对应?如果H的元素没有正确对应到傅里叶变换后的频率分量,就会导致错误。 另外,用户可能在计算传播后的场时,混淆了菲涅尔衍射和角谱方法的步骤。正确的角谱方法步骤应该是对输入场进行傅里叶变换,乘以传递函数,再进行逆傅里叶变换。而传递函数的表达式需要正确反映传播距离fm的影响。 可能的错误点: 1. H的定义中使用了x和X的错误维度,导致矩阵大小不匹配或错误的空间频率计算。 2. 没有正确生成空间频率坐标,导致传递函数H计算错误。 3. 在应用传递函数之前,未对输入场进行适当的傅里叶变换处理,例如fftshift或ifftshift。 4. 传播距离或相位符号错误,比如在菲涅尔近似中,相位项的正负号需要正确。 另外,用户注释掉的部分中使用的是菲涅尔衍射的标准方法,即用fft2处理被二次相位调制的场,而当前的代码尝试另一种方式,但可能存在错误。 可能的修正方法: 使用正确的角谱方法,生成空间频率网格,然后计算传递函数H。例如: % 生成频率坐标 fx = (-N/2:N/2-1)/(N*dx); % 空间频率,单位:1/m [Fu, Fv] = meshgrid(fx, fx); H = exp(1i*k*fm) * exp(-1i*pi*lambda*fm*(Fu.^2 + Fv.^2)); % 执行角谱传播 E_fft = fft2(ifftshift(E_mla)); % 注意fftshift的位置 E_propagated = ifftshift(ifft2(E_fft .* H)); 但需要注意傅里叶变换的移位操作,通常fft2默认的原点在左上角,所以需要用ifftshift将场移到原点在左上角,然后进行fft2,再应用H,再进行ifft2,再用fftshift移回中心。 此外,用户代码中的H计算可能完全错误,因为x和X的维度不匹配,导致H矩阵的每个元素不正确。例如,在H=exp(1i*k*(fm))*exp(-1i*k*(((x-X).^2)+((y-Y).^2))/(lambda*(fm))); 这里,x是行向量,X是N×N的矩阵,所以x-X会生成N×N的矩阵,每个元素是x(j) - X(j,k),这可能不是正确的差值,正确的应该是计算每个点的(x_i - x_j),但这里用户可能误解了卷积核的生成方式。 另一种可能性是用户试图使用空间域的卷积来计算菲涅尔衍射,即通过冲激响应函数h(x,y) = (exp(1i*k*fm)/(1i*lambda*fm)) * exp(1i*k*(x²+y²)/(2*fm))),然后通过FFT进行卷积。这时,正确的做法是计算h的FFT,然后与输入场的FFT相乘,再进行逆FFT。但用户当前的代码中,H被错误地定义为exp(1i*k*fm)*exp(-1i*k*((x-X).² + (y-Y).²)/(lambda*fm)),这可能混淆了空间域和频率域的处理。 总结可能的错误: 1. 角谱传播中传递函数H的定义错误,导致维度不匹配或相位计算错误。 2. 未正确生成空间频率坐标,导致传递函数与实际频率不对应。 3. 傅里叶变换的移位操作(fftshift/ifftshift)使用不当,导致频谱位置错误。 4. 菲涅尔衍射的相位符号或系数错误,例如在传递函数中是否应该有负号。 此外,在代码的其他部分,比如准直透镜的相位调制是否正确,成像透镜的处理是否正确,以及最后的逆傅里叶变换是否有正确的缩放因子,也需要检查。 例如,在原来的被注释掉的成像透镜部分,计算E_ccd时使用了fftshift(fft2(ifftshift(E_lens2))) * dx^2/(1i*lambda*f3),这可能正确,因为夫琅禾费衍射通常用FFT计算,并需要适当的缩放因子。而用户现在的代码是否应用了正确的缩放? 在当前的代码中,执行E_ccd = fftshift(fft2(ifftshift(E_lens2))) * dx^2/(1i*lambda*f3); 是否正确?假设E_lens2已经包含了成像透镜的相位调制,这一步应该是正确的,但需要确认缩放因子是否正确,dx^2/(iλf3)是否符合夫琅禾费近似的公式。 另外,在光栅的部分,用户注释掉了原来的光栅函数,改用狭缝,这可能没问题,但需要确认txy的定义是否正确。当前的txy是双狭缝吗?因为条件是abs(X) <= a/2,而a=10*dx,所以缝宽是5e-6米,而Y方向是L/2=2.5e-3米,所以是一个竖直的狭缝,沿着Y方向,宽度在X方向。这可能是一个单狭缝,而不是双缝,因为条件是abs(X) <= a/2,即X在±a/2之间,所以是单缝。用户可能误解了rect函数的应用,导致狭缝的宽度和方向不正确。 如果用户想模拟双缝,应该将光栅周期d考虑进去,例如使用rect(X - n*d)等组合,但当前的txy可能只是一个单缝。这可能是一个逻辑错误,导致模拟结果与预期不符。 总结: 主要错误可能出现在菲涅尔衍射的计算部分,特别是传递函数H的错误定义,导致传播后的场不正确。此外,狭缝的定义可能不符合用户的预期,导致输入场错误。需要修正角谱方法的实现,并检查狭缝的生成是否正确。</think>该代码存在多处错误,主要集中在 **光学传播模型** 和 **坐标定义** 上。以下是关键问题分析及修正建议: --- ### 一、角谱传播模型错误 #### 问题定位 ```matlab H=exp(1i*k*(fm))*exp(-1i*k*(((x-X).^2)+((y-Y).^2))/(lambda*(fm))); E_propagated1 = fft2(E_mla).* H; ``` - **维度不匹配**: `x` 是行向量,`X` 是网格矩阵,`x-X` 的运算逻辑错误。 - **物理意义错误**: 角谱法传递函数应基于 **空间频率** 而非直接坐标差。 #### 修正方案 1. **生成空间频率网格**: ```matlab df = 1/(N*dx); fx = (-N/2:N/2-1)*df; [Fu, Fv] = meshgrid(fx, fx); ``` 2. **定义正确的传递函数**: ```matlab H = exp(1i*k*fm) .* exp(-1i*pi*lambda*fm*(Fu.^2 + Fv.^2)); ``` 3. **修正傅里叶变换顺**: ```matlab E_fft = fft2(ifftshift(E_mla)); E_propagated = fftshift(ifft2(E_fft .* H)); ``` --- ### 二、狭缝定义逻辑错误 #### 问题定位 ```matlab a=10*dx; txy = double((abs(X) <= a/2) & (abs(Y) <= b/2)); ``` - 实际生成的是 **单狭缝**(X方向宽度 `a`,Y方向全开),而非双缝或光栅。 #### 修正方案(以双缝为例) ```matlab d = 3e-6; % 缝间距 txy = double( (abs(X - d/2) <= a/2 | abs(X + d/2) <= a/2) & (abs(Y) <= b/2) ); ``` --- ### 三、傅里叶变换缩放因子缺失 #### 问题定位 ```matlab E_ccd = fftshift(fft2(ifftshift(E_lens2))) * dx^2/(1i*lambda*f3); ``` - **夫琅禾费衍射公式** 需要包含 **相位因子** `exp(1i*k/(2*f3)*(X.^2+Y.^2))`。 #### 修正方案 ```matlab E_fft = fft2(ifftshift(E_lens2 .* exp(1i*k/(2*f3)*(X.^2 + Y.^2)))); E_ccd = fftshift(E_fft) * dx^2 / (1i*lambda*f3); ``` --- ### 四、其他改进建议 1. **循环优化**: - `for color_idx = 1:1` 应改为 `for color_idx = 1:3` 以处理RGB三色。 2. **物理单位一致性**: - 参数如 `f1 = 0.05` 需注明单位(例如米)。 3. **代码注释**: - 添加光学元件作用注释(如准直透镜、成像透镜)。 --- ### 修正后代码关键片段 ```matlab % 角谱法修正 df = 1/(N*dx); fx = (-N/2:N/2-1)*df; [Fu, Fv] = meshgrid(fx, fx); H = exp(1i*k*fm) .* exp(-1i*pi*lambda*fm*(Fu.^2 + Fv.^2)); E_fft = fft2(ifftshift(E_mla)); E_propagated = fftshift(ifft2(E_fft .* H)); % 双缝定义修正 d = 3e-6; txy = double( (abs(X - d/2) <= a/2 | abs(X + d/2) <= a/2) & (abs(Y) <= b/2) ); % 夫琅禾费衍射修正 phase_lens = exp(1i*k/(2*f3)*(X.^2 + Y.^2)); E_fft = fft2(ifftshift(E_lens2 .* phase_lens)); E_ccd = fftshift(E_fft) * dx^2 / (1i*lambda*f3); ``` --- ### 总结 代码核心问题在于 **光学传播模型** 的数学表述与MATLAB实现的偏差,修正后需严格遵循角谱法的数学定义,并注意傅里叶变换的物理意义。建议通过光学仿真参考资料(如《傅里叶光学导论》)验证模型正确性。
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