matlab下载 运算操作哪里出问题了？ while （w2<0|w3<0） w1=w1+normrnd(0,1-F); w2=w1(1,1); w3=w(2,2); end
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时间：2012-05-16 12:40
MATLAB函数调试。求高手调试下面一段函数，谢谢_百度知道
MATLAB函数调试。求高手调试下面一段函数，谢谢
2*rand(OutD
HiddenOutEx=[HiddenOut'.1*(1-SamIn+2*SamIn.*exp(-TestSamIn,SamNum)-4.1,1)-0,InDim+1)W2B2=W2Ex(,1)]'.1;
%输出维数%根据目标函数获得样本的输入/,SamOut,Num]=size(ErrHistory);TestSamIn=-4;
%训练样本数TestSamNum=101;;
Delta=W2'),TestSamOk--'figurehold ongridplot(SamIn.08;Inputx','
if SSE&SamIn=8*rand(1;)plot(TestSamIn;TestSamOut=1.^2/,1,TestSamNum).5.2*rand(OutDim,1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn:HiddenUnitNum)SamNum=100;
%隐节点数InDim=1; ones(SamN%测试TestHiddenOut=lotsig(W1*TestSamIn+repmat(B1;
W1Ex=W1Ex+lr*dW1Ex;SamOut=SamOutNoNoise+Noise:4;k-',;
NetworkOut=W2Ex*HiddenOutEx;plot(1;
%隐节点初始阈值W2=0;
%输入样本维数OutDim=1.*(1-HiddenOut).*HiddenOut,InDim)-0;
%学习率E0=0;
W1=0.2*rand(HiddenUnitN*Delta,end
%计算反向传播误差
Delta=ESamOutNoNoise=1;输出rand(':;plot(TestSamIn; ones(SamNum,SamNum).003;
%判断训练是否停止
Error=SamOut-NetworkO
dW1Ex=Delta1*SamInEx',TestSamNum));state',1;k--'
%隐层到输出层的初始权值B2=0;Outputy'.1;
%输入样本扩展ErrHistory=[ ],1) ],1)-0;
%隐层到输出层的初始权值扩展SamInEx=[SamIn':;
%输出层初始阈值W1Ex=[W1 B1];2);;end%显示计算结果iW1=W1Ex(;),1,HiddenUnitNum)-0;)%绘制学习误差曲线figurehold ongrid[ xx,sun(100*clock))NoiseVar=0.2*rand(HiddenUnitN
%分离隐层到输出层的权值
W2=W2Ex(:;ylabel('Noise=NoiseVar*randn(1,1+HiddenUnitNum).^2),'
W2Ex=W2Ex+lr*dW2Ex;
%输入层到隐层的初始权值扩展W2Ex=[W2 B2],'TestNNOut=W2*TestHiddenOut+repmat(B2.*exp(-SamIn.^2);
%测试样本数HiddenUnitNum=10;E0;;
%最大训练次数lr=0;MaxEpochs=2::InDim)B1=W1Ex(.1:MaxEpochs
%正向计算网络各层输出
HiddenOut=logsig(W1Ex*SanInEx):0;
SSE=sumqr(Error)
%记录每次权值调整后的训练误差
ErrHistory=[ErrHistory SSE],TestNNOut.1,N)xllabel('2);
%记录权值调整后的训练误差for i=1,'
%计算权值调整量
dW2Ex=Delta2*HiddenOuutEx',ErrHk-'
%输入层到隐层的初始权值B1=0
提问者采纳
&& :0;&&&&&plot(1;2&& ,1+HiddenUnitNum);&&&k--'&TestSamIn&&&&&&&&&&0&&& .1;&&&&&&&&/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=18b7ceffea5d0c/267f9e2f1d5cbb99a.&&%计算权值调整量&&&&&&&SSE].2*rand(OutD&&case&&& .1;&&&&Error=SamOut-NetworkO%记录权值调整后的训练误差for&&& .^2/2),可以尝试一句一句D&Outputy'%输入样本扩展ErrHistory=[&&&&&&& ,'TestNNOut=W2*TestHiddenOut+repmat(B2;&&&&&&&& ,'& ,ErrH&&& ,4;&&%记录每次权值调整后的训练误差&; ,Num]=size(ErrHistory); .005;&&);%测试样本数HiddenUnitNum=10; .2*rand(OutD&&& .jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="ones(SamN&&&&]'&&&& ://f,SamO&&&&&&W2'&&&&&&&&%判断训练是否停止&&&&&&&& ,不难找出错误并修改;&&&/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=396f625b94dda144da5c64b4dfa9ec8a7b928fa0ec09fac7f5;&&&&&&&&&&&&& .jpg" esrc="&&HiddenOutEx=[HiddenOut'&&lr&&&&&&&&end&&&&&&&&&&&& .'&&& ,1)&&dW2Ex=Delta2*HiddenOutEx'&&&W1=0;& ,100);&&%权值调整&&&&& .1;&;&&&&&&& :InDim)B1=W1Ex(.005;end%显示计算结果iW1=W1Ex(;&&&&&&& .*exp(-SamIn;&&&&&&%正向计算网络各层输出& .005;&&&&&&&&&&)%plot(TestSamIn;&&&& .1*(1-SamIn+2*SamIn;& .&%训练样本数TestSamNum=100;&;&& .SamNum=100;%隐节点初始阈值W2=0;&case&%输出层初始阈值W1Ex=[W1&&&& ,1)]'&& .1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn;&& :MaxEpochs&ylabel(' :;&&Delta1&&&%隐层到输出层的初始权值B2=0;&&&&&%绘制学习误差曲线&&&state'&&&%最大训练次数lr=0;);=&&&&].com/zhidao/pic/item/10dfa9ec8a7b928fa0ec09fac7f5;&&&&&&=& :;&&& .01,1)-0;&&&lr&&&&&& ,HiddenUnitNum)-0;&&&&& ://c; ://c;&&&lr&&&&&&&W1Ex=W1Ex+lr*dW1Ex;&& .08;&&& ://f;NetworkOut=W2Ex*HiddenOutEx;&&&&&&&=&&&&&&& ,1;&0;&&&&case&&&&&Elr&&&&&&k-'&&&&&&&&&&&&&; ,1)-0;&&&grid&&&&3&Inputx'.com/zhidao/pic/item/267f9e2f1d5cbb99a://c;&&&&&=&& .jpg" esrc="&&&&&&&hold&&&& .&SSE=sumsqr(Error)&&&& .&&lr ,1;&%隐节点数InDim=1;&&&&&&&&&&&&&&&MaxEpochs=20000;& .jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="&&&& .baidu://f;&SamOut=SamOutNoNoise+N&&&i=1;&figure%plot(SamIn;&&&&&=&1&&&&&&&&&&&&&&ones(SamN&&&&&&& .*HiddenO&&&&Noise=NoiseVar*randn(1;&&& ,'switch&&=&&&&)plot(SamIn; ,1;&&&&&/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=6c3a41cfd3a20cf446c5f6dbdfa9ec8a7b928fa0ec09fac7f5;&&& .&*Delta2;&&W2Ex=W2Ex+lr*dW2Ex;ro'&&dW1Ex=Delta1*SamInEx' .^2); .1;%测试TestHiddenOut=logsig(W1*TestSamIn+repmat(B1,sum(100*clock))NoiseVar=0;&=0,SamO%隐层到输出层的初始权值扩展SamInEx=[SamIn'0,SamNum);B1];%分离隐层到输出层的权值&&&&<a href="http.hiphotos:;&&&&&&&&&linspace(-4;&&k--'&&& ,InDim)-0;& ,' :N&&&&&&&&&&& .^2/2);4&&&/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=ebaee1b635d3d539cc568/267f9e2f1d5cbb99a?);&B2];&%前期学习率E0=1,SamNum)-4;[&&&&&&&%计算反向传播误差&& ,TestNNO&%输出维数%根据目标函数获得样本的输入/输出rand('&& .&&%前期目标误差&&& ,TestSamNum);&&Delta2&&%TestSamIn=-4;SamIn=8*rand(1;HiddenOut=logsig(W1Ex*SamInEx);& ,InDim+1)W2B2=W2Ex(; .*exp(-TestSamIn;&&&&&&&&=&&&&& ,1;&&& .&&&0;&&& .2*rand(HiddenUnitN&&&&& ,TestSamNum)); .001;&& .003;&&&&&W2=W2Ex(;&&%输入样本维数OutDim=1;%输入层到隐层的初始权值扩展W2Ex=[W2&&&&& .&&%输入层到隐层的初始权值B1=0; ,'&& .1;&& .^2);&&&&&& ,TestSamO&&plot(TestSamIn,TestSamOut)xlabel('&&&case&&&&&&&& .&&&grid&&&&&;&&&round(SSE*10)&&& 大部分错误是笔误(哪里抄来的程序; 
提问者评价
多谢大神！！！！就是网上抄的程序----因为是pdf无法粘贴我也是醉了
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出门在外也不愁帮我看一下下面的matlab程序，运行时提示有错误，谢谢_百度知道
帮我看一下下面的matlab程序，运行时提示有错误，谢谢
1]，grid on；axis（[0：，f；m=[0，f；plot（k；hn1=remez（N1，5]，1，1，3/；hn2=remez（N2，W1），m，- 40；plot（k；N1=30，pauseN3=60；W3=[1，pauseN2=30;4，m，1]；hn3=remez（N3，20*log10（abs（Hw1）））;1024；Hw2=fft（hn2，- 40，5]）；W1=[1；Hw3=fft（hn3，1024）；axis（[0，f，20*log10（abs（Hw3））），0；plot（k，W3），1024）；W2=[1，1；Hw1=fft（hn1，1]，grid on，m，- 40，23/，grid onclear，1];32，W2），20*log10（abs（Hw2））），1024），5]）；k=[0，5]）；close allf=[0，1；axis（[0
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W1=[1;W2=[1,1],pauseN2=30,1;1024,m;m=[0,W3),20*log10(abs(Hw1))),f,f,5]),5]),3/,m;k=[0;Hw2=fft(hn2,5]);axis([0;N1=30,1];hn3=remez(N3,5];4,W1),1],m;axis([0;Hw1=fft(hn1;plot(k,grid on,grid on,1];plot(k,20*log10(abs(Hw2))),- 40,W2),1,0;axis([0,1024);plot(k;hn2=remez(N2,1,1024),f，试试看;Hw3=fft(hn3,grid on,23/W3=[1hn1=remez(N1;32,*log10(abs(Hw3))),pauseN3=60:,pause帮你改了;close allf=[0,- 40,- 40
提问者评价
谢谢、、、
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3/,20*log10(abs(Hw1))),1];W2=[1;)plot(k,1;axis([0 1 -40 5]) grid onpauseN3=60;W3=[1,=[1,0;hn3=remez(N3;k=[0,f;hn2=remez(N2，逗号;Hw1=fft(hn1,1],W3),f;Hw2=fft(hn2;axis([0 1 -40 5]) grid onpauseN2=30,20*log10(abs(Hw3))),1],m,m,W1);plot(k;m=[0,m,1]，冒号都用英文输入法输入即可,f,,20*log10(abs(Hw2)))N1=30;32,5],W2);Hw3=fft(hn3;plot(k;hn1=remez(N1，分号;close allf=[0;axis([0 1 -40 5])grid onpause%%%括号:
详见地址：
使用Windows操作系统的人有时会遇到这样的错误信息：“0X????????指令引用的0x内存，该内存不能written”，然后应用程序被关闭。如果去请教一些“高手”，得到的回答往往是“Windows就是这样不稳定”之类的义愤和不屑。其实，这个错误并不一定是Windows不稳定造成的。本文就来简单分析这种错误的常见原因。
一、应用程序没有检查内存分配失败
程序需要一块内存用以保存数据时，就需要调用操作系统提供的“功能函数”来申请，如果内存分配成功，函数就会将所新开辟的内存区地址返回给应用程序，应用程序就可以通过这个地址使用这块内存。这就是“动态内存分配”，内存地址也就是编程中的“指针”。
内存不是永远都招之即来、用之不尽的，有时候内存分配也会失败。当分配失败时...
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出门在外也不愁MATLAB如何写一个带有或运算的while循环？_百度知道
MATLAB如何写一个带有或运算的while循环？
w2=w1(1。,1)MATLAB如何写一个带有或运算的while循环？
while （w2<,1-F);0|w3<，不知道哪里出问题了;
end也就是只要w2或者w3只要有一个小于0就一直执行循环;
w3=w(2,2);0）
w1=w1+normrnd(0？这是我写的程序。
提问者采纳
2),1)while (w2&
w2=w1(1!w3<,1-F);0)w1=w1+normrnd(0;0
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出门在外也不愁质量m=2.0kg的木块,在平行于斜面向上的拉力F＝10N的作用下,沿倾角30度的光滑斜面向上滑行s＝2.0m的距离.（1）分别求物体所受各力在这一过程中对物体做的功.（2）在这一过程,物体所受各力和对物体做的功的代数和是多少?（3）求物体所受合外力对物体所做的功,它与物体所受各个力对物体做功的代数和之间有什么关系?
萌小殇9325
重力做负功
mgh=2*10*2*sin30=20N支持力不做功（因为受力方向与运动方向垂直）拉力做正功 Fs=10*2=20N代数和 -20N+20N=0合外力：F-mgsin30=10-20*0.5=0
合外力做功=（F-mgsin30）s=0关系是相等
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这么多问题才给十分啊,楼主你也太抠拉把................ (1)重力做功W1=-mgs*sin30=20*2*0.5=-20N:;;;;拉力做功W2=FS=10*2=20N;;;;;斜面支持力做功W3=0(2)W总=0(3)W合=0
拉力F=10*2=20N 重力的下滑分力作功为mgsin30度*2=mg=20
代数和为20+20=40
因为mgsin30度=10=F所以合外力为0作功为0,而各力作功的代数和为40所以代数和大于合外力作的功。
扫描下载二维码关于matlab，不会编程，求助！！！_百度知道
关于matlab，不会编程，求助！！！
联系不上他）;, ,&set(h(1);;&& :& ，走到过的格点数目为R（重复走到的格点;&&注意;on'= ,&%&500，可能只到过8不同的格点（有重复走到的格点）,&& ,&= ://h.baidu,N)); ,&& ,&&set(&);&，每次移动一步;idx ,&&),k)=a(j,& :15));&& , ,k)+1;set(N''&yData'; &b ,&&&&.&& ，此时统计到过两次的格点数目;*& &N&更新绘图&zeros(1;;&switch ,t)&&i&=&yData' ,&输出结果fprintf('r=2856;&xlabel('&3;for&M+1);R=%i;&=&&M&r/R;&sparse(M+1.baidu,&&'' &;k=k-1; ：1;&b(i)&j=j-1;;i;~rem(i;&full(sum(sum(a==c)));k=k+1，是别的朋友帮我做的;c&t=ceil(exp(1：走了n=10步，r=1&&1;&=&&& .=&j=j+1;& .jpg" />某次程序的输出如下;drawnow&&& ,&'&a(j;N ,&& ,&/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=a01fcff0/7c1ed21b0ef41bd50a79f1cf53da81cb39db3de6;[1 , ,&& :N ,&h&&&end& ://h;case&&&&2;'，此时R=8&a(j;1&&&&&r/R=%,&&sum(b==i));&&& ，否则容易导致内存不足&ylabel('fprintf(':&&=& ：平面格点;v(idx) ，到过int（ln（n））次的格点数目为r计算当n趋于无穷时 r/R的比值&DoubleBuffer'：不能用&set(||&1. ，1/4概率上下左右;&&& ,k)+1;&&& ,k)+1;ceil(4*rand(1;+&&'2*N; ，不能斜着移动;&&v;&/zhidao/pic/item/7c1ed21b0ef41bd50a79f1cf53da81cb39db3de6;绘图显示计算过程(为提高效率;&Xlim'j&case& 。<img class="ikqb_img" src="http，并已经附有matlab代码解决（不是我做的, ,k)+1;;%& ,&&&&&&4;&&=&&&例如;&NaN. ,'&&fix(log(i));=& 这个有图片;&NaN;&=&& ,k)=a(j;&a&&&plot(1&&; ,k)=a(j;&idx://h; ,'',k)=a(j;NaN;%&end&case&& 在n=10步中;fix(N/n)+1;set(h(2);R;v&&fix(i/n)&&方向%i的次数为%i\n'& ,&4&xgrid'fix(N/n)+1]);r/R=0;fix(N/n)+1)&&&); .3g\n\n'n)&;2;'.代码和测试数据如下N&&r/R'=&end&1,&&;&xtick'N&1000000;;sum(a(,& :)~=0)&&ro'、原始题目这个是原始题目, ，但现在有新问题后; ,' 
设总共走了n步、2008a，每次移动一步！，走到过的格点数目为R（重复走到的格点！.5，不能斜着移动，分别计算出10个极限）这个问题大概就是改改原题中的代码就可以（嗯无视我看不懂代码不会改） 第二个：记这n步中！）第一个！，记这n步中，到过k次的格点数目为r(k)
k取1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 就这10个数计算当n趋于无穷时 ln(n)*ln(n)*r(k)/：平面格点！、2012b都可以用、现在的新问题有两个（这回才到了新问题;R是x的函数画出函数图像（关于x） x 取1-4 应该就可以希望各位大神帮忙编写这2个题目的程序并附上代码，此代码最好是对matlab版本没有要求;4概率上下左右。谢谢，算一个）记这n步中;R的比值r(x)/(pi*pi*n)的比值（对k取这10个数，对6二，到过等于或者大于int（x*ln（n））次的格点数目为r(x)计算当n趋于无穷时 r(x)/！，1/
提问者采纳
1;=&w2'1 ,&;w(,'&&&&R;k=k+1;M+1),end)'.0415667w3=0;)legend(h(1,;&set(%0;&R=%i;&j=j+1,&&=&xData'&&i;if&;= ,'&k&&,& ,4.274002w2=0;%&&:4); ,& ,'a ,'&s3':&s2' .0g|'=&NaN;&1, .6659s9=32;i&;v(idx)); ,',idx));yData'int2str(i)]),'i& ,N));=fix(k*log(n)))));w3'= ,idx)= ,&N'&;log'n)&state'&504,&h&[v;&=&fprintf('ratio'&&&=&&&s4' ：R='sum(b==i));;s6'r/R=%;&[0&&yData'set(& ,&xData' ,'.com/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=91e4f8e4cc1b9d168aee98b9/bf096b63fd84fe9f81a4c510fa2ea,&&& :N)/n;hold&k=k-1;1000;fix(N/n)+1;arrayfun(@(k)full(sum(sum(a&&&repmat(v;N&&o','s(k:));+&'统计各方向移动的次数（验证随机数的均匀性）for&&a(j,&&title(['&&绘图显示计算过程(为提高效率.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="&;&w];; ,&&&&v).yData'xlabel('])fprintf('xticklabel':4;;r=%i;colororder',&=&arrayfun(@(k)set(h(16+k).baidu,&1000000,'xgrid'.3735s10=25;case&s9':10);yData','b(i)&方向%i的次数为%i\n';r/R),',&&'1,(1;& ,& :; ,end)'.arrayfun(@(k)set(h(11+k);R=0;+&.319s3=152.3g\n' ,1;set(h(1),':10)'if&s,k)+1;full(sum(sum(a==fix(log(i)))));:));',&&;&&; ,1;=&, , :10,&&;1;;zeros(1;&&4 ,'%&);arrayfun(@(k)full(sum(sum(a==k)));3;);&&s%d=%g\n',& ，把0改为其他值即可N&&&xData'.方向1的次数为249830方向2的次数为249793方向3的次数为249634方向4的次数为250743Elapsed ,(0;2;rrr=&'is&;&])%&&&~a(j;=&&&&endend&Xlim' ,strrep(sprintf(', ,&%设置随机数种子; .449s4=117;idx,&repmat(v;&r&&ceil(4*rand(1:10);% ,'，每n次循环输出一个点)n&yscale'&& ,&'& ,jet(15)),',&&&&&w(k;&s8'&switch&&v .w(;M ,');&& , :15),'e+00'fix(N/n)+1) :&'&&4;case&&&*&=&case ,'~rem(i, , ,&,&location'.0101s1=248;s&'N :4)'&yData'&&&; .hiphotos:N/10,';);b&;w=&;idx ,1):4);r;.w4=0;ylabel(' ,&&;yData' ,idx)=&&&&&&log(n)^2*rr/pi^2/n;r=2326;&&+&;&,(1;rrr/R; ,'arrayfun(@(k)set(h(26+k);end&on:.6427s6=70; ://h;s1'.073w1=0;&更新绘图 ,k);)for ,''&&;on':;= ,10;&r/R,'&&&1;N .799s5=91,&&&&&&&&&&)://h;NaN*ones(15;set(h(16),1);&&&=&& ,',k)=a(j;=&s(,'EastOutside'& :;&&&r/R' .324536&fix(N/n)];;endtoc结果;&end&&xtick's(k,& .jpg" esrc="&& ,1):N/10;=&&&s7'&&fix(i/n)&&&2*N;w1'.034s8=41:N)),[1;NaN; ,'w%d=%g\n'.com/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=dde711edfe223/bf096b63fd84fe9f81a4c510fa2=&r/R=0;&;&,1,(0;s5',1，想得到其他的随机结果,'s10'arrayfun(@(k)set(h(1+k);&&rr&case ,';&;&:N&& ,idx));&&&;fprintf('& .',',',[1;&0).4472s7=55;);&e',&&sparse(M+1;=&&R=R+1;plot(1&&输出结果fprintf('.<a href="http,&&&&drawnow&&&;&j=j-1;& ,&&&&;;w(k;time ,,& ,&v(idx) ://h&.883/zhidao/pic/item/bf096b63fd84fe9f81a4c510fa2&&&&ticrand('&s(;j 
你这个，回答的是我新问题中的第2个是吗？
都回答了，s1到s10就是第一问中的10个结果，w1到w4是第二问中的4个结果，r/R是原来已有的
第一问 这10个数似乎有点问题，因为理论上这10个数应都小于1，而且用第一个结果做了下实验发现不对，比如第一个s1=248.883
s1=ln(n)*ln(n)*r(1)/(pi*pi*n)，这里的n是走的总步数，在程序中用n=1000000，我把这个n带入可算出r(1)，结果这个算出的r(1)&n 是矛盾的。可能是
s(:,idx)= log(n)^2*rr/pi^2/n; 的问题
你好，检查了一下代码，的确有些问题，现已改正，应字数超过最大值，我不贴全部程序了，你找下面改即可：把set(gca,'xgrid','on','Xlim',&[0&fix(N/n)],'xtick',(0:N/10:N)/n,'xticklabel',strrep(sprintf('%0.0g|',(0:N/10:N)),'e+00','e'),'yscale','log')改为set(gca,'xgrid','on','Xlim',&[0&fix(N/n)],'xtick',(0:N/10:N)/n,'xticklabel',strrep(sprintf('%0.0g|',(0:N/10:N)),'e+00','e'))把rrr=&arrayfun(@(k)full(sum(sum(a&=fix(k*log(n))))),(1:4)');改为rrr=&arrayfun(@(k)full(sum(sum(a&=fix(k*log(i))))),(1:4)')把s(:,idx)=&log(n)^2*rr/pi^2/n;改为s(:,idx)=&log(i)^2*rr/pi^2/i;结果：
还有第二问，那个，我的意思是。。。。取1-4不是1 2 3 4而是1-4之间的所有实数，也就是画一个定义域为1-4的图像我这样说，表述清楚了吗
你重新开个问题吧，字数超过限制了，程序贴不上来。
我给您留个邮箱，您把新问题的1和2的两个原程序以及程序配图都给我发邮箱里可以吗？如果我验证后可以使用的话，就把分给您~邮箱是qq邮箱，qq号为（之所以不写邮箱地址是因为百度知道不让写邮箱地址。。。。），谢谢了~~
已发送，请查收。程序运行较慢，请耐心等待。
提问者评价
感谢！！！！大神啊！
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出门在外也不愁}
MATLAB函数调试。求高手调试下面一段函数，谢谢
2*rand(OutD
HiddenOutEx=[HiddenOut'.1*(1-SamIn+2*SamIn.*exp(-TestSamIn,SamNum)-4.1,1)-0,InDim+1)W2B2=W2Ex(,1)]'.1;
%输出维数%根据目标函数获得样本的输入/,SamOut,Num]=size(ErrHistory);TestSamIn=-4;
%训练样本数TestSamNum=101;;
Delta=W2'),TestSamOk--'figurehold ongridplot(SamIn.08;Inputx','
if SSE&SamIn=8*rand(1;)plot(TestSamIn;TestSamOut=1.^2/,1,TestSamNum).5.2*rand(OutDim,1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn:HiddenUnitNum)SamNum=100;
%隐节点数InDim=1; ones(SamN%测试TestHiddenOut=lotsig(W1*TestSamIn+repmat(B1;
W1Ex=W1Ex+lr*dW1Ex;SamOut=SamOutNoNoise+Noise:4;k-',;
NetworkOut=W2Ex*HiddenOutEx;plot(1;
%隐节点初始阈值W2=0;
%输入样本维数OutDim=1.*(1-HiddenOut).*HiddenOut,InDim)-0;
%学习率E0=0;
W1=0.2*rand(HiddenUnitN*Delta,end
%计算反向传播误差
Delta=ESamOutNoNoise=1;输出rand(':;plot(TestSamIn; ones(SamNum,SamNum).003;
%判断训练是否停止
Error=SamOut-NetworkO
dW1Ex=Delta1*SamInEx',TestSamNum));state',1;k--'
%隐层到输出层的初始权值B2=0;Outputy'.1;
%输入样本扩展ErrHistory=[ ],1) ],1)-0;
%隐层到输出层的初始权值扩展SamInEx=[SamIn':;
%输出层初始阈值W1Ex=[W1 B1];2);;end%显示计算结果iW1=W1Ex(;),1,HiddenUnitNum)-0;)%绘制学习误差曲线figurehold ongrid[ xx,sun(100*clock))NoiseVar=0.2*rand(HiddenUnitN
%分离隐层到输出层的权值
W2=W2Ex(:;ylabel('Noise=NoiseVar*randn(1,1+HiddenUnitNum).^2),'
W2Ex=W2Ex+lr*dW2Ex;
%输入层到隐层的初始权值扩展W2Ex=[W2 B2],'TestNNOut=W2*TestHiddenOut+repmat(B2.*exp(-SamIn.^2);
%测试样本数HiddenUnitNum=10;E0;;
%最大训练次数lr=0;MaxEpochs=2::InDim)B1=W1Ex(.1:MaxEpochs
%正向计算网络各层输出
HiddenOut=logsig(W1Ex*SanInEx):0;
SSE=sumqr(Error)
%记录每次权值调整后的训练误差
ErrHistory=[ErrHistory SSE],TestNNOut.1,N)xllabel('2);
%记录权值调整后的训练误差for i=1,'
%计算权值调整量
dW2Ex=Delta2*HiddenOuutEx',ErrHk-'
%输入层到隐层的初始权值B1=0
提问者采纳
&& :0;&&&&&plot(1;2&& ,1+HiddenUnitNum);&&&k--'&TestSamIn&&&&&&&&&&0&&& .1;&&&&&&&&/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=18b7ceffea5d0c/267f9e2f1d5cbb99a.&&%计算权值调整量&&&&&&&SSE].2*rand(OutD&&case&&& .1;&&&&Error=SamOut-NetworkO%记录权值调整后的训练误差for&&& .^2/2),可以尝试一句一句D&Outputy'%输入样本扩展ErrHistory=[&&&&&&& ,'TestNNOut=W2*TestHiddenOut+repmat(B2;&&&&&&&& ,'& ,ErrH&&& ,4;&&%记录每次权值调整后的训练误差&; ,Num]=size(ErrHistory); .005;&&);%测试样本数HiddenUnitNum=10; .2*rand(OutD&&& .jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="ones(SamN&&&&]'&&&& ://f,SamO&&&&&&W2'&&&&&&&&%判断训练是否停止&&&&&&&& ,不难找出错误并修改;&&&/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=396f625b94dda144da5c64b4dfa9ec8a7b928fa0ec09fac7f5;&&&&&&&&&&&&& .jpg" esrc="&&HiddenOutEx=[HiddenOut'&&lr&&&&&&&&end&&&&&&&&&&&& .'&&& ,1)&&dW2Ex=Delta2*HiddenOutEx'&&&W1=0;& ,100);&&%权值调整&&&&& .1;&;&&&&&&& :InDim)B1=W1Ex(.005;end%显示计算结果iW1=W1Ex(;&&&&&&& .*exp(-SamIn;&&&&&&%正向计算网络各层输出& .005;&&&&&&&&&&)%plot(TestSamIn;&&&& .1*(1-SamIn+2*SamIn;& .&%训练样本数TestSamNum=100;&;&& .SamNum=100;%隐节点初始阈值W2=0;&case&%输出层初始阈值W1Ex=[W1&&&& ,1)]'&& .1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn;&& :MaxEpochs&ylabel(' :;&&Delta1&&&%隐层到输出层的初始权值B2=0;&&&&&%绘制学习误差曲线&&&state'&&&%最大训练次数lr=0;);=&&&&].com/zhidao/pic/item/10dfa9ec8a7b928fa0ec09fac7f5;&&&&&&=& :;&&& .01,1)-0;&&&lr&&&&&& ,HiddenUnitNum)-0;&&&&& ://c; ://c;&&&lr&&&&&&&W1Ex=W1Ex+lr*dW1Ex;&& .08;&&& ://f;NetworkOut=W2Ex*HiddenOutEx;&&&&&&&=&&&&&&& ,1;&0;&&&&case&&&&&Elr&&&&&&k-'&&&&&&&&&&&&&; ,1)-0;&&&grid&&&&3&Inputx'.com/zhidao/pic/item/267f9e2f1d5cbb99a://c;&&&&&=&& .jpg" esrc="&&&&&&&hold&&&& .&SSE=sumsqr(Error)&&&& .&&lr ,1;&%隐节点数InDim=1;&&&&&&&&&&&&&&&MaxEpochs=20000;& .jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="&&&& .baidu://f;&SamOut=SamOutNoNoise+N&&&i=1;&figure%plot(SamIn;&&&&&=&1&&&&&&&&&&&&&&ones(SamN&&&&&&& .*HiddenO&&&&Noise=NoiseVar*randn(1;&&& ,'switch&&=&&&&)plot(SamIn; ,1;&&&&&/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=6c3a41cfd3a20cf446c5f6dbdfa9ec8a7b928fa0ec09fac7f5;&&& .&*Delta2;&&W2Ex=W2Ex+lr*dW2Ex;ro'&&dW1Ex=Delta1*SamInEx' .^2); .1;%测试TestHiddenOut=logsig(W1*TestSamIn+repmat(B1,sum(100*clock))NoiseVar=0;&=0,SamO%隐层到输出层的初始权值扩展SamInEx=[SamIn'0,SamNum);B1];%分离隐层到输出层的权值&&&&<a href="http.hiphotos:;&&&&&&&&&linspace(-4;&&k--'&&& ,InDim)-0;& ,' :N&&&&&&&&&&& .^2/2);4&&&/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=ebaee1b635d3d539cc568/267f9e2f1d5cbb99a?);&B2];&%前期学习率E0=1,SamNum)-4;[&&&&&&&%计算反向传播误差&& ,TestNNO&%输出维数%根据目标函数获得样本的输入/输出rand('&& .&&%前期目标误差&&& ,TestSamNum);&&Delta2&&%TestSamIn=-4;SamIn=8*rand(1;HiddenOut=logsig(W1Ex*SamInEx);& ,InDim+1)W2B2=W2Ex(; .*exp(-TestSamIn;&&&&&&&&=&&&&& ,1;&&& .&&&0;&&& .2*rand(HiddenUnitN&&&&& ,TestSamNum)); .001;&& .003;&&&&&W2=W2Ex(;&&%输入样本维数OutDim=1;%输入层到隐层的初始权值扩展W2Ex=[W2&&&&& .&&%输入层到隐层的初始权值B1=0; ,'&& .1;&& .^2);&&&&&& ,TestSamO&&plot(TestSamIn,TestSamOut)xlabel('&&&case&&&&&&&& .&&&grid&&&&&;&&&round(SSE*10)&&& 大部分错误是笔误(哪里抄来的程序; 
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多谢大神！！！！就是网上抄的程序----因为是pdf无法粘贴我也是醉了
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出门在外也不愁帮我看一下下面的matlab程序，运行时提示有错误，谢谢_百度知道
帮我看一下下面的matlab程序，运行时提示有错误，谢谢
1]，grid on；axis（[0：，f；m=[0，f；plot（k；hn1=remez（N1，5]，1，1，3/；hn2=remez（N2，W1），m，- 40；plot（k；N1=30，pauseN3=60；W3=[1，pauseN2=30;4，m，1]；hn3=remez（N3，20*log10（abs（Hw1）））;1024；Hw2=fft（hn2，- 40，5]）；W1=[1；Hw3=fft（hn3，1024）；axis（[0，f，20*log10（abs（Hw3））），0；plot（k，W3），1024）；W2=[1，1；Hw1=fft（hn1，1]，grid on，m，- 40，23/，grid onclear，1];32，W2），20*log10（abs（Hw2））），1024），5]）；k=[0，5]）；close allf=[0，1；axis（[0
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W1=[1;W2=[1,1],pauseN2=30,1;1024,m;m=[0,W3),20*log10(abs(Hw1))),f,f,5]),5]),3/,m;k=[0;Hw2=fft(hn2,5]);axis([0;N1=30,1];hn3=remez(N3,5];4,W1),1],m;axis([0;Hw1=fft(hn1;plot(k,grid on,grid on,1];plot(k,20*log10(abs(Hw2))),- 40,W2),1,0;axis([0,1024);plot(k;hn2=remez(N2,1,1024),f，试试看;Hw3=fft(hn3,grid on,23/W3=[1hn1=remez(N1;32,*log10(abs(Hw3))),pauseN3=60:,pause帮你改了;close allf=[0,- 40,- 40
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谢谢、、、
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3/,20*log10(abs(Hw1))),1];W2=[1;)plot(k,1;axis([0 1 -40 5]) grid onpauseN3=60;W3=[1,=[1,0;hn3=remez(N3;k=[0,f;hn2=remez(N2，逗号;Hw1=fft(hn1,1],W3),f;Hw2=fft(hn2;axis([0 1 -40 5]) grid onpauseN2=30,20*log10(abs(Hw3))),1],m,m,W1);plot(k;m=[0,m,1]，冒号都用英文输入法输入即可,f,,20*log10(abs(Hw2)))N1=30;32,5],W2);Hw3=fft(hn3;plot(k;hn1=remez(N1，分号;close allf=[0;axis([0 1 -40 5])grid onpause%%%括号:
详见地址：
使用Windows操作系统的人有时会遇到这样的错误信息：“0X????????指令引用的0x内存，该内存不能written”，然后应用程序被关闭。如果去请教一些“高手”，得到的回答往往是“Windows就是这样不稳定”之类的义愤和不屑。其实，这个错误并不一定是Windows不稳定造成的。本文就来简单分析这种错误的常见原因。
一、应用程序没有检查内存分配失败
程序需要一块内存用以保存数据时，就需要调用操作系统提供的“功能函数”来申请，如果内存分配成功，函数就会将所新开辟的内存区地址返回给应用程序，应用程序就可以通过这个地址使用这块内存。这就是“动态内存分配”，内存地址也就是编程中的“指针”。
内存不是永远都招之即来、用之不尽的，有时候内存分配也会失败。当分配失败时...
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出门在外也不愁MATLAB如何写一个带有或运算的while循环？_百度知道
MATLAB如何写一个带有或运算的while循环？
w2=w1(1。,1)MATLAB如何写一个带有或运算的while循环？
while （w2<,1-F);0|w3<，不知道哪里出问题了;
end也就是只要w2或者w3只要有一个小于0就一直执行循环;
w3=w(2,2);0）
w1=w1+normrnd(0？这是我写的程序。
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2),1)while (w2&
w2=w1(1!w3<,1-F);0)w1=w1+normrnd(0;0
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出门在外也不愁质量m=2.0kg的木块,在平行于斜面向上的拉力F＝10N的作用下,沿倾角30度的光滑斜面向上滑行s＝2.0m的距离.（1）分别求物体所受各力在这一过程中对物体做的功.（2）在这一过程,物体所受各力和对物体做的功的代数和是多少?（3）求物体所受合外力对物体所做的功,它与物体所受各个力对物体做功的代数和之间有什么关系?
萌小殇9325
重力做负功
mgh=2*10*2*sin30=20N支持力不做功（因为受力方向与运动方向垂直）拉力做正功 Fs=10*2=20N代数和 -20N+20N=0合外力：F-mgsin30=10-20*0.5=0
合外力做功=（F-mgsin30）s=0关系是相等
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这么多问题才给十分啊,楼主你也太抠拉把................ (1)重力做功W1=-mgs*sin30=20*2*0.5=-20N:;;;;拉力做功W2=FS=10*2=20N;;;;;斜面支持力做功W3=0(2)W总=0(3)W合=0
拉力F=10*2=20N 重力的下滑分力作功为mgsin30度*2=mg=20
代数和为20+20=40
因为mgsin30度=10=F所以合外力为0作功为0,而各力作功的代数和为40所以代数和大于合外力作的功。
扫描下载二维码关于matlab，不会编程，求助！！！_百度知道
关于matlab，不会编程，求助！！！
联系不上他）;, ,&set(h(1);;&& :& ，走到过的格点数目为R（重复走到的格点;&&注意;on'= ,&%&500，可能只到过8不同的格点（有重复走到的格点）,&& ,&= ://h.baidu,N)); ,&& ,&&set(&);&，每次移动一步;idx ,&&),k)=a(j,& :15));&& , ,k)+1;set(N''&yData'; &b ,&&&&.&& ，此时统计到过两次的格点数目;*& &N&更新绘图&zeros(1;;&switch ,t)&&i&=&yData' ,&输出结果fprintf('r=2856;&xlabel('&3;for&M+1);R=%i;&=&&M&r/R;&sparse(M+1.baidu,&&'' &;k=k-1; ：1;&b(i)&j=j-1;;i;~rem(i;&full(sum(sum(a==c)));k=k+1，是别的朋友帮我做的;c&t=ceil(exp(1：走了n=10步，r=1&&1;&=&&& .=&j=j+1;& .jpg" />某次程序的输出如下;drawnow&&& ,&'&a(j;N ,&& ,&/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=a01fcff0/7c1ed21b0ef41bd50a79f1cf53da81cb39db3de6;[1 , ,&& :N ,&h&&&end& ://h;case&&&&2;'，此时R=8&a(j;1&&&&&r/R=%,&&sum(b==i));&&& ，否则容易导致内存不足&ylabel('fprintf(':&&=& ：平面格点;v(idx) ，到过int（ln（n））次的格点数目为r计算当n趋于无穷时 r/R的比值&DoubleBuffer'：不能用&set(||&1. ，1/4概率上下左右;&&& ,k)+1;&&& ,k)+1;ceil(4*rand(1;+&&'2*N; ，不能斜着移动;&&v;&/zhidao/pic/item/7c1ed21b0ef41bd50a79f1cf53da81cb39db3de6;绘图显示计算过程(为提高效率;&Xlim'j&case& 。<img class="ikqb_img" src="http，并已经附有matlab代码解决（不是我做的, ,k)+1;;%& ,&&&&&&4;&&=&&&例如;&NaN. ,'&&fix(log(i));=& 这个有图片;&NaN;&=&& ,k)=a(j;&a&&&plot(1&&; ,k)=a(j;&idx://h; ,'',k)=a(j;NaN;%&end&case&& 在n=10步中;fix(N/n)+1;set(h(2);R;v&&fix(i/n)&&方向%i的次数为%i\n'& ,&4&xgrid'fix(N/n)+1]);r/R=0;fix(N/n)+1)&&&); .3g\n\n'n)&;2;'.代码和测试数据如下N&&r/R'=&end&1,&&;&xtick'N&1000000;;sum(a(,& :)~=0)&&ro'、原始题目这个是原始题目, ，但现在有新问题后; ,' 
设总共走了n步、2008a，每次移动一步！，走到过的格点数目为R（重复走到的格点！.5，不能斜着移动，分别计算出10个极限）这个问题大概就是改改原题中的代码就可以（嗯无视我看不懂代码不会改） 第二个：记这n步中！）第一个！，记这n步中，到过k次的格点数目为r(k)
k取1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 就这10个数计算当n趋于无穷时 ln(n)*ln(n)*r(k)/：平面格点！、2012b都可以用、现在的新问题有两个（这回才到了新问题;R是x的函数画出函数图像（关于x） x 取1-4 应该就可以希望各位大神帮忙编写这2个题目的程序并附上代码，此代码最好是对matlab版本没有要求;4概率上下左右。谢谢，算一个）记这n步中;R的比值r(x)/(pi*pi*n)的比值（对k取这10个数，对6二，到过等于或者大于int（x*ln（n））次的格点数目为r(x)计算当n趋于无穷时 r(x)/！，1/
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1;=&w2'1 ,&;w(,'&&&&R;k=k+1;M+1),end)'.0415667w3=0;)legend(h(1,;&set(%0;&R=%i;&j=j+1,&&=&xData'&&i;if&;= ,'&k&&,& ,4.274002w2=0;%&&:4); ,& ,'a ,'&s3':&s2' .0g|'=&NaN;&1, .6659s9=32;i&;v(idx)); ,',idx));yData'int2str(i)]),'i& ,N));=fix(k*log(n)))));w3'= ,idx)= ,&N'&;log'n)&state'&504,&h&[v;&=&fprintf('ratio'&&&=&&&s4' ：R='sum(b==i));;s6'r/R=%;&[0&&yData'set(& ,&xData' ,'.com/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=91e4f8e4cc1b9d168aee98b9/bf096b63fd84fe9f81a4c510fa2ea,&&& :N)/n;hold&k=k-1;1000;fix(N/n)+1;arrayfun(@(k)full(sum(sum(a&&&repmat(v;N&&o','s(k:));+&'统计各方向移动的次数（验证随机数的均匀性）for&&a(j,&&title(['&&绘图显示计算过程(为提高效率.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="&;&w];; ,&&&&v).yData'xlabel('])fprintf('xticklabel':4;;r=%i;colororder',&=&arrayfun(@(k)set(h(16+k).baidu,&1000000,'xgrid'.3735s10=25;case&s9':10);yData','b(i)&方向%i的次数为%i\n';r/R),',&&'1,(1;& ,& :; ,end)'.arrayfun(@(k)set(h(11+k);R=0;+&.319s3=152.3g\n' ,1;set(h(1),':10)'if&s,k)+1;full(sum(sum(a==fix(log(i)))));:));',&&;&&; ,1;=&, , :10,&&;1;;zeros(1;&&4 ,'%&);arrayfun(@(k)full(sum(sum(a==k)));3;);&&s%d=%g\n',& ，把0改为其他值即可N&&&xData'.方向1的次数为249830方向2的次数为249793方向3的次数为249634方向4的次数为250743Elapsed ,(0;2;rrr=&'is&;&])%&&&~a(j;=&&&&endend&Xlim' ,strrep(sprintf(', ,&%设置随机数种子; .449s4=117;idx,&repmat(v;&r&&ceil(4*rand(1:10);% ,'，每n次循环输出一个点)n&yscale'&& ,&'& ,jet(15)),',&&&&&w(k;&s8'&switch&&v .w(;M ,');&& , :15),'e+00'fix(N/n)+1) :&'&&4;case&&&*&=&case ,'~rem(i, , ,&,&location'.0101s1=248;s&'N :4)'&yData'&&&; .hiphotos:N/10,';);b&;w=&;idx ,1):4);r;.w4=0;ylabel(' ,&&;yData' ,idx)=&&&&&&log(n)^2*rr/pi^2/n;r=2326;&&+&;&,(1;rrr/R; ,'arrayfun(@(k)set(h(26+k);end&on:.6427s6=70; ://h;s1'.073w1=0;&更新绘图 ,k);)for ,''&&;on':;= ,10;&r/R,'&&&1;N .799s5=91,&&&&&&&&&&)://h;NaN*ones(15;set(h(16),1);&&&=&& ,',k)=a(j;=&s(,'EastOutside'& :;&&&r/R' .324536&fix(N/n)];;endtoc结果;&end&&xtick's(k,& .jpg" esrc="&& ,1):N/10;=&&&s7'&&fix(i/n)&&&2*N;w1'.034s8=41:N)),[1;NaN; ,'w%d=%g\n'.com/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=dde711edfe223/bf096b63fd84fe9f81a4c510fa2=&r/R=0;&;&,1,(0;s5',1，想得到其他的随机结果,'s10'arrayfun(@(k)set(h(1+k);&&rr&case ,';&;&:N&& ,idx));&&&;fprintf('& .',',',[1;&0).4472s7=55;);&e',&&sparse(M+1;=&&R=R+1;plot(1&&输出结果fprintf('.<a href="http,&&&&drawnow&&&;&j=j-1;& ,&&&&;;w(k;time ,,& ,&v(idx) ://h&.883/zhidao/pic/item/bf096b63fd84fe9f81a4c510fa2&&&&ticrand('&s(;j 
你这个，回答的是我新问题中的第2个是吗？
都回答了，s1到s10就是第一问中的10个结果，w1到w4是第二问中的4个结果，r/R是原来已有的
第一问 这10个数似乎有点问题，因为理论上这10个数应都小于1，而且用第一个结果做了下实验发现不对，比如第一个s1=248.883
s1=ln(n)*ln(n)*r(1)/(pi*pi*n)，这里的n是走的总步数，在程序中用n=1000000，我把这个n带入可算出r(1)，结果这个算出的r(1)&n 是矛盾的。可能是
s(:,idx)= log(n)^2*rr/pi^2/n; 的问题
你好，检查了一下代码，的确有些问题，现已改正，应字数超过最大值，我不贴全部程序了，你找下面改即可：把set(gca,'xgrid','on','Xlim',&[0&fix(N/n)],'xtick',(0:N/10:N)/n,'xticklabel',strrep(sprintf('%0.0g|',(0:N/10:N)),'e+00','e'),'yscale','log')改为set(gca,'xgrid','on','Xlim',&[0&fix(N/n)],'xtick',(0:N/10:N)/n,'xticklabel',strrep(sprintf('%0.0g|',(0:N/10:N)),'e+00','e'))把rrr=&arrayfun(@(k)full(sum(sum(a&=fix(k*log(n))))),(1:4)');改为rrr=&arrayfun(@(k)full(sum(sum(a&=fix(k*log(i))))),(1:4)')把s(:,idx)=&log(n)^2*rr/pi^2/n;改为s(:,idx)=&log(i)^2*rr/pi^2/i;结果：
还有第二问，那个，我的意思是。。。。取1-4不是1 2 3 4而是1-4之间的所有实数，也就是画一个定义域为1-4的图像我这样说，表述清楚了吗
你重新开个问题吧，字数超过限制了，程序贴不上来。
我给您留个邮箱，您把新问题的1和2的两个原程序以及程序配图都给我发邮箱里可以吗？如果我验证后可以使用的话，就把分给您~邮箱是qq邮箱，qq号为（之所以不写邮箱地址是因为百度知道不让写邮箱地址。。。。），谢谢了~~
已发送，请查收。程序运行较慢，请耐心等待。
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感谢！！！！大神啊！
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