活动介绍

函数或变量 'theta0' 无法识别。 出错 CS1 (第 77 行) a_theta = 1 + epsilon*cos(4*(theta - theta0)); 报错了 %% 枝晶生长相场模型 - 优化版 clear; close all; clc; % ========== 参数优化 ========== dx = 0.4; % 空间步长 dt = 0.001; % 时间步长 (优化) D = 0.35; % 扩散系数 (调整:增大扩散,加快生长) tau = 0.0007; % 弛豫时间 (调整:减小τ,加快相场演化) epsilon = 0.03; % 各向异性参数 (保持不变) k = 0.79; % 界面能参数 (调整:减小k以补偿τ减小导致的界面变薄) noise_level = 0.01; % 添加生长噪声 % ========== 网格设置 ========== nx = 400; ny = 400; % 网格尺寸 [xx, yy] = meshgrid(1:nx, 1:ny); center = [nx/2, ny/2]; % 模拟中心 % ========== 初始化场变量 ========== phi = zeros(nx, ny); % 相场 (0:液相, 1:固相) U = ones(nx, ny); % 浓度场 % 设置初始晶核 (优化:缩小尺寸) radius = 4; % 原值12过大 phi(sqrt((xx-center(1)).^2 + (yy-center(2)).^2) < radius) = 1; % 添加随机扰动促进枝晶生长 phi = phi + noise_level * randn(nx, ny); U(phi > 0.5) = 0; % 固相区浓度置零 % ========== 增强可视化设置 ========== % 创建新的颜色映射 blue_gradient = [linspace(0.2, 0.8, 32)' linspace(0.2, 0.9, 32)' linspace(1, 0.5, 32)']; red_gradient = [linspace(1, 0.8, 32)' linspace(0.5, 0.2, 32)' linspace(0.2, 0.1, 32)']; custom_map = [blue_gradient; [0.9, 0.9, 1]; % 界面过渡色 red_gradient]; colormap(custom_map); caxis([0 1]); % 绑定相场范围 % 创建交互控件 h_fig = figure('Position', [100, 100, 1200, 600], 'Name', '枝晶生长相场模型 - 优化版', 'Color', [0.95 0.95 0.97]); uicontrol('Style','text','Position',[20 20 100 20],'String','各向异性:'); h_epsilon = uicontrol('Style','slider','Position',[120 20 120 20],... 'Min',0.01,'Max',0.08,'Value',epsilon,... 'Callback',@updateEpsilon); uicontrol('Style','text','Position',[250 20 100 20],'String','时间步长:'); h_dt = uicontrol('Style','slider','Position',[350 20 120 20],... 'Min',0.0005,'Max',0.005,'Value',dt,... 'Callback',@updateDt); uicontrol('Style','pushbutton','Position',[500 20 120 20],... 'String','重置视图','Callback',@resetView); uicontrol('Style','pushbutton','Position',[650 20 120 20],... 'String','切换视图','Callback',@toggleView); % 视频记录设置 video = VideoWriter('dendrite_growth_optimized.mp4', 'MPEG-4'); video.FrameRate = 15; video.Quality = 100; open(video); % 全局变量用于视图控制 global zoom_level view_center full_view; zoom_level = 120; % 初始缩放级别 view_center = center; % 初始视图中心 full_view = false; % 初始为局部视图 % ========== 主模拟循环 ========== max_steps = 12000; % 增加模拟步数 output_interval = 30; % 输出间隔 for step = 1:max_steps % 计算梯度 [phi_x, phi_y] = gradient(phi, dx); grad_phi = sqrt(phi_x.^2 + phi_y.^2 + 1e-10); % 计算各向异性函数 (优化实现) theta = atan2(phi_y, phi_x); a_theta = 1 + epsilon*cos(4*(theta - theta0)); a_theta_deriv = -4*epsilon*sin(4*(theta - theta0)); % 计算相场演化项 (优化) term1 = a_theta.^2 .* (phi_x.^2 + phi_y.^2); term2 = a_theta .* a_theta_deriv .* (phi_x.*phi_y - phi_y.*phi_x); term3 = a_theta .* a_theta_deriv .* (phi_y.^2 - phi_x.^2); laplacian = del2(phi, dx); anisotropy = term1 + term2 + term3; % 更新相场 (显式欧拉法) dphi_dt = (anisotropy .* laplacian + ... k * (phi - phi.^3 - U.*(1 - phi.^2).^2)) / tau; phi = phi + dt * dphi_dt; % 添加生长噪声促进侧枝形成 if mod(step, 100) == 0 phi = phi + noise_level * randn(nx, ny) .* (phi > 0.1 & phi < 0.9); end % 更新浓度场 laplacian_U = del2(U, dx); dU_dt = D * laplacian_U + 0.5 * dphi_dt; U = U + dt * dU_dt; % 边界条件 (零梯度) phi([1 end], :) = phi([2 end-1], :); phi(:, [1 end]) = phi(:, [2 end-1]); U([1 end], :) = U([2 end-1], :); U(:, [1 end]) = U(:, [2 end-1]); % ===== 增强可视化 ===== if mod(step, output_interval) == 0 % 自动跟踪最大生长区域 if mod(step, 200) == 0 [~, idx] = max(phi(:)); [row, col] = ind2sub(size(phi), idx); view_center = [col, row]; end figure(h_fig); clf; % === 相场可视化 (左侧) === subplot(1,2,1); % 应用增强的颜色映射 imagesc(phi); colormap(custom_map); caxis([0 1]); hold on; % 添加等高线突出界面 contour(phi, [0.5 0.5], 'LineWidth', 1.5, 'Color', 'k'); % 视图控制优化 if ~full_view half_zoom = zoom_level/2; xmin = max(1, view_center(1) - half_zoom); xmax = min(nx, view_center(1) + half_zoom); ymin = max(1, view_center(2) - half_zoom); ymax = min(ny, view_center(2) + half_zoom); xlim([xmin, xmax]); ylim([ymin, ymax]); else axis([1 nx 1 ny]); end % 添加网格和标尺 grid on; set(gca, 'GridAlpha', 0.2, 'GridColor', [0.3 0.3 0.3]); title(sprintf('相场 (步骤: %d, ε=%.3f, dt=%.4f)', step, epsilon, dt)); colorbar; axis equal; % === 浓度场可视化 (右侧) === subplot(1,2,2); imagesc(U); hold on; % 添加相场界面作为参考 contour(phi, [0.5 0.5], 'LineWidth', 1.5, 'Color', 'w'); % 视图控制 if ~full_view xlim([xmin, xmax]); ylim([ymin, ymax]); else axis([1 nx 1 ny]); end % 添加网格和标尺 grid on; set(gca, 'GridAlpha', 0.2, 'GridColor', [0.3 0.3 0.3]); title(sprintf('浓度场 (D=%.2f, τ=%.4f)', D, tau)); colormap('jet'); colorbar; axis equal; % 添加图例说明 annotation('textbox', [0.4, 0.01, 0.2, 0.05], 'String', ... '蓝色:液相 | 红色:固相 | 黑色:界面 | 白色:浓度场界面', ... 'EdgeColor', 'none', 'HorizontalAlignment', 'center', ... 'BackgroundColor', [1 1 1 0.7]); drawnow; % 捕获视频帧 frame = getframe(h_fig); writeVideo(video, frame); end end % ========== 清理与保存 ========== close(video); disp('模拟完成! 视频已保存为 dendrite_growth_optimized.mp4'); % ========== 回调函数 ========== function updateEpsilon(src, ~) % 实时更新各向异性参数 global epsilon; epsilon = src.Value; end function updateDt(src, ~) % 更新时间步长 global dt; dt = src.Value; end function resetView(~, ~) % 重置视图中心 global view_center nx ny; view_center = [nx/2, ny/2]; end function toggleView(~, ~) % 切换全图/局部视图 global full_view; full_view = ~full_view; end

时间: 2025-07-21 18:54:07 浏览: 15
<think>我们面对的问题是MATLAB代码中变量'theta0'未定义导致错误。根据错误信息,代码第77行使用了变量'theta0',但该变量在此之前未被定义。 解决思路: 1. 检查代码中是否遗漏了'theta0'的定义 2. 考虑'theta0'是否应该作为模型参数由用户输入 3. 或者'theta0'是否应该从其他变量计算得到 在枝晶生长相场模型中,theta0通常表示晶体的初始取向角(以弧度为单位)。因此,我们需要在代码中正确定义它。 具体步骤: 步骤1:在代码开头或适当位置为theta0赋值 例如,如果初始取向是0度(即沿x轴方向),则: theta0 = 0; % 单位:弧度 步骤2:如果模型需要多个不同的初始取向,则可能需要将其设为输入参数。 步骤3:检查代码中是否有其他类似变量(如theta)的定义,确保一致性。 步骤4:如果theta0应该由其他变量计算得到,则添加相应的计算表达式。 步骤5:运行代码验证错误是否消除。 示例修正: 假设在代码中,我们希望在77行之前定义theta0。我们可以在变量初始化部分添加(例如在设置模型参数的地方): theta0 = 0; % 初始晶体取向角(弧度) 如果该值需要从外部输入,则可以将它作为函数的输入参数,或者在脚本开始时提示用户输入。 另外,根据引用[^1]的建议,如果之前有复制函数到当前目录,可以尝试运行该函数并更改文件夹,但这里的问题是一个变量未定义,所以更可能是代码本身缺少定义。 因此,重点是在使用变量'theta0'之前确保它已经被赋值。 下面是一个修正后的代码片段示例: ```matlab % 模型参数设置 epsilon = 0.01; % 各向异性强度 % 其他参数... theta0 = 0; % 定义初始取向角,这里设为0弧度 % ... 其他代码 ... % 在77行之前,theta0已经被定义 a_theta = 1 + epsilon*cos(4*(theta - theta0)); % 现在theta0已定义,不会报错 ``` 如果theta0需要根据不同的位置变化,那么它可能是一个矩阵,此时需要根据网格坐标来计算每个点的初始取向。但根据错误信息,这里似乎只需要一个标量。 相关问题: 1. 在枝晶生长相场模型中,初始取向角theta0如何影响模拟结果? 2. 如何设置多个晶粒的不同初始取向? 3. 相场模型中各向异性函数的具体形式有哪些? 4. MATLAB中如何调试“未定义函数或变量”这类错误? 5. 如何避免MATLAB代码中变量未定义的错误? 注意:以上建议基于典型的相场模型实现。具体到用户的代码,可能需要结合上下文调整。</think>在枝晶生长相场模型中,变量`theta0`通常表示晶体的**初始取向角**(以弧度为单位)。该错误表明在代码执行到77行时,MATLAB无法识别这个变量。以下是系统化的解决方案: ### 解决方案步骤 1. **检查变量定义位置** ```matlab % 在代码开头添加定义 (示例值) theta0 = pi/4; % 初始取向角 (45度) % 或者在参数初始化区域添加 function init_parameters() global theta0; theta0 = 0; % 沿x轴方向 end ``` 2. **验证变量作用域** - 如果`theta0`在函数内定义: ```matlab function calculate_growth(theta0) % 声明为输入参数 a_theta = 1 + epsilon*cos(4*(theta - theta0)); end ``` - 如果需全局访问: ```matlab % 主脚本中 global theta0; theta0 = pi/6; % 30度方向 % 函数中 function phase_field() global theta0; % 使用theta0... end ``` 3. **检查文件依赖关系** ```matlab % 在命令行运行 which theta0 % 检查是否在其他文件中定义 ``` 如果返回"未找到",说明需要: - 在当前文件定义该变量 - 或确保包含其定义的文件在MATLAB路径中 4. **添加默认值保护** ```matlab % 在使用前添加存在性检查 if ~exist('theta0', 'var') theta0 = 0; % 默认沿x轴方向 end a_theta = 1 + epsilon*cos(4*(theta - theta0)); ``` ### 枝晶模型中的典型应用 在枝晶生长相场模型中,`theta0`通常用于各向异性函数: ```matlab % 各向异性函数示例 function a = anisotropy(theta, theta0, epsilon) % theta: 当前点角度 % theta0: 初始取向角 % epsilon: 各向异性强度 a = 1 + epsilon*cos(4*(theta - theta0)); % 四重对称性 end ``` 这里$\theta_0$决定了晶体主轴方向,对生长形态有显著影响[^1]。 ### 调试建议 1. 在77行设置断点:`dbstop at 77 in CS1.m` 2. 运行代码,检查工作区变量 3. 使用命令窗口验证:`>> exist('theta0','var')` 4. 若返回0,立即赋值:`>> theta0 = 0;` ### 相关问题 1. 枝晶生长模型中初始取向角如何影响晶体形态? > $\theta_0$决定枝晶主枝方向,不同值会导致$45^\circ$旋转对称的形态变化[^1] 2. 相场模型中各向异性强度参数$\varepsilon$如何设置? > 典型值$0.01 < \varepsilon < 0.05$,过大会导致数值不稳定[^1] 3. 如何模拟多晶粒的不同初始取向? > 需为每个晶粒定义$\theta_0$数组,如`theta0 = [0, pi/4, pi/2];` 4. MATLAB中全局变量的最佳实践是什么? > 建议使用结构体封装:`params.theta0 = pi/4;`避免全局作用域污染[^1] 5. 为什么相场模型需要角度参数? > 用于描述晶体生长的各向异性特性,这是枝晶形成的关键物理机制[^1]
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我在1-3压电片焊接上0.45m长的同轴电缆后,连接阻抗分析仪测量阻抗数据,发现谐振频率变小,反谐振频率轻微变小,怀疑是线缆电感和电容的影响,% 拟合4M压电,RG-174 clear all; close all; % 使用readtable导入数据(适合CSV文件) a = readtable('C:\Users\山丘\Desktop\sj\6.2502.csv'); % 提取数据列 f_a = a{:, 1}; % 第一列数据 v_a = a{:, 2}; % 第二列数据 % 绘图 figure; plot(f_a, v_a, '-', 'Color', [0 0.5 0], 'linewidth', 2); xlabel("频率 (Hz)"); ylabel("阻抗 (Ω)"); hold on; QM=30; epsilon_0=8.854e-12; % 真空介电常数 % material parameters for PZT-5h % c_11_E=12.6e10; % c_12_E=7.91e10; % c_13_E=8.39e10; % c_33_E=11.7e10; % epsilon_31_E=1.505e-8; % epsilon_33_E=1.302e-8; % e_31_E=-6.5; % e_33_E=23.3; % rho_P=1100; % material parameters for PZT-5A c_11_E=12.1e10; c_12_E=7.59e10; c_13_E=7.54e10; c_33_E=11.1e10; epsilon_31_E=0.811e-8; epsilon_33_E=0.735e-8; e_31_E=-5.4; e_33_E=15.8; rho_P=1150; rho_E=7750; rho_2=7310;%锡层密度 h=0.0001897;%封装前理论厚度 % tp=0.0001;%锡层厚度 % h=0.0003;%封装后理论厚度 % material parameters for polymer c_11_P=(0.8e10)/1; c_12_P=(0.44e10)/1; epsilon_11_P=4*epsilon_0; r=0.01; s=pi*r*r; j=1; % 确保循环范围与f_a的长度一致 for f=1:length(f_a) omega=2*pi*f_a(f); v=0.6; % 电致陶瓷的体积分数 v_1=1-v; % 1-3复合材料的有效参数 c_v=v*(c_11_P+c_12_P)+v_1*(c_11_E+c_12_E); c_33=v*(c_33_E-2*v_1*(c_13_E-c_12_P)^2/c_v)+v_1*c_11_P; e_33=(v*(e_33_E-2*v_1*e_31_E*(c_13_E-c_12_P)/c_v)); epsilon_33=v*(epsilon_33_E+2*v_1*e_31_E^2/c_v)+v_1*epsilon_11_P; rho=v*rho_E+v_1*rho_P; % epsilon_33 = epsilon_33 * complex(1, 0.01); k_33=(e_33^2/(epsilon_33*c_33))^0.5; c_33=c_33*complex(1,0.00535); % 封装前机械损耗 c_33_1=c_33*(1+k_33^2); k_33_1=(e_33^2/(epsilon_33*c_33_1))^0.5; C_0=2*epsilon_33/(2*h); eta=(rho/c_33_1)^0.5*omega; Z_0=1/(1i*omega*C_0); % % 同轴电缆参数 % d = 0.211e-3; % 导线直径 (m) % D = 1.5*d; % 线间距 (m) % len = 0.5; % 长度 (m) % % % 计算寄生参数 % mu0 = 4*pi*1e-7; % epsilon_0 = 8.854e-12; % epsilon_r = 1.0; % 空气介质 % % % 单位长度电感 (H/m) % L0 = mu0/pi * log(D/d); % L_wire = L0 * len; % 总寄生电感 % % % 单位长度电容 (F/m) % Cl = pi*epsilon_0*epsilon_r / log(D/d); % Cp = Cl * len; % 总寄生电容 % Z=Z_0 * (1 - (k_33_1^2 / (eta * h) * tan(eta * h)))/2.82743e-5; Z_p=Z_0 * (1 - (k_33_1^2* tan(eta * h) / (eta * h)))/s; %d_pad = 1e-3; % 焊点直径 (m) % C_pad = epsilon_33*pi*(d_pad/2)^2 / h; Cp=50e-12 ; L_wire=125e-9; Y_base = 1 / Z_p; % 基础导纳 Y_p = 1i * omega * Cp; % 寄生电容导纳 Y_total = Y_base + Y_p; % 总导纳 Z_c = 1 / Y_total; % 总阻抗 Z_wire = 1i*omega*L_wire; Z_total= Z_c + Z_wire; % Z=-Z_0*(k_33_1^2*(1i*omega*415*tan(eta*h)-2*c_33_1*eta*tan(eta*h)*tan(eta*h))/(1i*omega*415*eta*h*tan(eta*h)*tan(eta*h)-1i*omega*415*eta*h+2*c_33_1*eta^2*h*tan(eta*h))+1)/27.1716e-5; % Z1(j)=real(Z); % Z2(j)=imag(Z); % theta(j)=-atan(Z2(j)/Z1(j))*1000; Z3(j)=abs(Z_total); j=j+1; end % 确保Z3的长度与f_a一致 %Z3 = Z3(1:length(f_a)); plot(f_a, Z3, 'b', 'linewidth', 2); hold on;经过我的代码验证发现,0.5m带来的电感值的影响很小,大概在12nh左右,与0.5mRG-174本身的线缆电感125nH不符,1-3压电片焊接上0.5m长的RG174同轴电缆后,连接阻抗分析仪测量阻抗数据,发现谐振频率变小,反谐振频率轻微变小,所以用如代码所示拟合,加入电感和电容的影响,电感的影响出现我说的问题,是哪里出错了吗

// 机械臂逆运动学算法 void kinematics_run(float X, float Y, float Z) { float status,i; for ( i = 0; i >= -90.0; i = i - 0.1) { status = kinematics_analysis(X, Y, Z, i); if (status == 200) break; } delay_ms(3000); //kinematics_move_down(); } float kinematics_analysis(float X, float Y, float Z, float Alpha) { float theta0,theta1,theta2,theta3; float l0,l1,l2,l3; float j1,j2,cj1,cj2; float d0,d1,d2,d3; float len,x,y,z; float C1,C2,C3; char dj_1[16],dj_2[16],dj_3[16],dj_4[16]; C1 = X; C2 = Y; C3 = Z; l0 = 100, // 单位为mm l1 = 108, l2 = 88, l3 = 185; if (X == 0) theta0 = 90; else theta0 = atan(Y/X)*180/PI; // atan算出的是弧度 X = sqrt(X*X + Y*Y); X = X - l3 * cos(Alpha * PI / 180); // 三角函数所传入参数为弧度制 Z = Z - l0 - l3 * sin(Alpha * PI / 180); cj1 = (X*X + Z*Z + l1*l1 - l2*l2) / (2 * l1 * sqrt(X*X + Z*Z)); if (cj1 > 1 || cj1 < -1) return 4; j1 = acos(cj1) * 180 / PI; cj2 = (l1*l1 + l2*l2 - X*X - Z*Z) / (2 * l1 * l2); if (cj2 > 1 || cj2 < -1) return 4; j2 = acos(cj2) * 180 / PI; theta1 = (90 - j1 - atan(Z / X) * 180 / PI); if (theta1 > 135.0 || theta1 < -135.0) return 4; theta2 = 180 - j2; if (theta2 > 45.0 || theta2 < -45.0) return 4; theta3 = 90 - theta1 - theta2 - Alpha; if (theta3 > 135.0 || theta3 < -135.0) return 4; d0 = 1500 + theta0 * 1000 / 135; d1 = 1500 - theta1 * 1000 / 135; d2 = 1500 + theta2 * 1000 / 135; d3 = 1500 - theta3 * 1000 / 135; coordinate.dj_pwm[0] = d0; coordinate.dj_pwm[1] = d1; coordinate.dj_pwm[2] = d2; coordinate.dj_pwm[3] = d3; coordinate.dj_angle[4] = Alpha; len = l1*sin(theta1 * PI / 180) + l2*sin((theta1+theta2) * PI / 180) + l3*sin((theta1+theta2+theta3) * PI / 180); z = l0 + l1*cos(theta1 * PI / 180) + l2*cos((theta1+theta2) * PI / 180) + l3*sin(Alpha * PI / 180); x = len * cos(theta0 * PI / 180); y = len * sin(theta0 * PI / 180); x = ceil(x); y = ceil(y); z = ceil(z); if (x == C1 && y == C2 && z == C3) { sprintf(dj_1,"#000P%04.0fT1500!",d0); sprintf(dj_2,"#001P%04.0fT1500!",d1); sprintf(dj_3,"#002P%04.0fT1500!",d2); sprintf(dj_4,"#003P%04.0fT1500!",d3); zx_uart_send_str((u8 *)dj_1); zx_uart_send_str((u8 *)dj_2); zx_uart_send_str((u8 *)dj_3); zx_uart_send_str((u8 *)dj_4); zx_uart_send_str((u8 *)"#005P1700T1500!"); return 200; } return 0; }这个在keil5软件控制stm32的逆运动学代码解析和数学原理详细解析

length1=0.032; length2=0.084; length4=0.045; length5=0.035; L1=0.106; L2=0.048; bs2=0.042; cs4=0.03; m2=3000; m3=50000; m4=4500; JS2=12000000; JS4=25000000; omega1 = 12; alpha1 = 0; f(1)=length1*cos(theta1)-length2*cos(theta(1))-theta(4); f(2)=length1*sin(theta1)-length2*sin(theta(1)); f(3)=length4*cos(theta(2))+length5*cos(theta(3))-L1+theta(4); f(4)=length5*sin(theta(3))+length4*sin(theta(2))-L2; 这是代码的原始数据,matlab里的代码,所描述的是一个六杆机构,3构件是一个滑块,只有2,3,4有质量,只有2,4有惯性力矩,请按照如下格式写出该机构的力分析代码 %计算杆3、杆4质心处速度 Vs3x=lDS3 * omega3 .* sin(theta3); Vs3y=-lDS3 * omega3 .* sin(theta3); Vs4x=lDE * omega3 .* sin(theta3) + lES4 * omega4 .* sin(theta4); Vs4y=-lDE * omega3 .* cos(theta3) - lES4 * omega4 .* cos(theta4); % 计算杆3、杆4和滑块5质心处加速度 As3x = -lDS3 * omega3 .* omega3 .* cos(theta3)+lDS3*epsilon3.*sin(theta3); As3y = -lDE * omega3 .* omega3 .* sin(theta3)-lDS3*epsilon3.*cos(theta3); As4x = -lDE * omega3 .* omega3 .* cos(theta3) + lDE*epsilon3.*sin(theta3) - lES4 * omega4 .* omega4 .* cos(theta4) + lES4 * epsilon4.*sin(theta4); As4y = -lDE * omega3 .* omega3 .* sin(theta3) - lDE*epsilon3.*cos(theta3) - lES4 * omega4 .* omega4 .* sin(theta4) - lES4 * epsilon4.*sin(theta4); AFx =a5; AFy = 0; %计算杆3、杆4和滑块5质心处两个垂直方向惯性力 Fs3x = -m3 * As3x; Fs3y = -m3 * As3y; Fs4x = -m4 * As4x; Fs4y = -m4 * As4y; Fs5x = -m5 * AFx; 2 %计算感和杆4的惯性力矩 M3 = -JS3 * epsilon3; M4 = -JS4 * epsilon4; %计算杆3、杆4和滑块5所受重力 G3 = m3 * g; G4 = m4 * g; G5 = m5 * g; % 构建系数矩阵C和常数向量D for n1 = 1:361 %矩阵C C = zeros(14); C(1,1) = 1; C(1,4) = -1; C(2,2) = 1; C(2,5) = -1; C(3,3) = -1; C(3,4) = l1 * sin(theta1(n1)); C(3,5) = -l1 * cos(theta1(n1)); C(4,4) = 1; C(4,6) = -1; C(5,5) = 1; C(5,7) = -1; C(6,6) = l2 * sin(theta2(n1)); C(6,7) = -l2 * cos(theta2(n1)); C(7,6) = 1; C(7,8) = 1; C(7,10) = -1; C(8,7) = 1; C(8,9) = 1; C(8,11) = -1; C(9,6) = -l3 * sin(theta3(n1)); C(9,7) = l3 * cos(theta3(n1)); C(9,10) = lDE * abs(sin(theta3(n1))); C(9,11) = -lDE * abs(cos(theta3(n1))); C(10,10) = 1; C(10,12) = -1; C(11,11) = 1; C(11,13) = -1; C(12,12) = l4 * sin(theta4(n1)); C(12,13) = -l4 * cos(theta4(n1)); C(13,12) = 1; C(14,13) = 1; C(14,14) = 1; %矩阵D D = zeros(14, 1); 3 D(7) = -Fs3x(n1); D(8) = -Fs3y(n1); D(9) = -Fs3y(n1) * lDS3 * cos(theta3(n1)) + Fs3x(n1) * lDS3 * sin(theta3(n1)) + G3 * lDS3 * cos(theta3(n1)) - M3(n1); D(10) = -Fs4x(n1); D(11) = -Fs4y(n1); D(12) = Fs4x(n1) * lES4 * sin(theta4(n1)) - Fs4y(n1) * lES4 * cos(theta4(n1)) + G4 * lES4 * cos(theta4(n1)) - M4(n1); D(14) = G5; if (n1 <= 66 && n1 >= 346) D(13) = Pr - Fs5x(n1); elseif (66 < n1 && n1 < 346) D(13) = -Fs5x(n1); end FR = C \ D; Fr61x(n1) = FR(1); Fr61y(n1) = FR(2); M(n1) = FR(3); Fr12x(n1) = FR(4); Fr12y(n1) = FR(5); Fr23x(n1) = FR(6); Fr23y(n1) = FR(7); Fr63x(n1) = FR(8); Fr63y(n1) = FR(9); Fr34x(n1) = FR(10); Fr34y(n1) = FR(11); Fr45x(n1) = FR(12); Fr45y(n1) = FR(13); Fr65y(n1) = FR(14);

我会给你一段代码,这里面针对量子线路的子线路分别计算梯度,最后统一更新参数,请评估这段代码,并且优化代码的执行效率与优化效果,是否需要其他的优化器,例如Adam def train(sub_qc_list,sub_params_list,sub_state_list,theta_num,theta_list,lr=0.1,max_iters=100): epsilon = 1e-4 # 差分步长 initial_params = np.random.rand(theta_num) * np.pi # 随机初始化参数 params = initial_params.copy() sub_history_list=[[] for _ in range(len(sub_qc_list))] for _ in trange(max_iters): final_grad=np.array([0 for i in range(theta_num)]) grad_update_count=np.array([0 for i in range(len(params))]) # 子线路循环训练 for idx,sub_qc in enumerate(sub_qc_list): # 提取子线路参数 sub_params_index=sub_params_list[idx] sub_target_state=sub_state_list[idx] # 计算当前子线路保真度 theta_param_dict={theta_list[i]:params[i] for i in sub_params_index} current_fidelity = fidelity(sub_qc, theta_param_dict, sub_target_state) sub_history_list[idx].append(current_fidelity) # 计算当前子线路梯度 grad = np.zeros_like(params) for i in sub_params_index: params_plus = params.copy() params_plus[i] += epsilon theta_param_dict={theta_list[i]:params_plus[i] for i in sub_params_index} f_plus = fidelity(sub_qc, theta_param_dict, sub_target_state) params_minus = params.copy() params_minus[i] -= epsilon theta_param_dict={theta_list[i]:params_minus[i] for i in sub_params_index} f_minus = fidelity(sub_qc, theta_param_dict, sub_target_state) grad[i] = (f_plus - f_minus) / (2 * epsilon) # 记录梯度 grad_update_count[np.array(sub_params_index)]+=1 final_grad=final_grad+grad # 更新参数:所有子线路遍历完后统一更新 final_grad=final_grad/grad_update_count params=params+lr*final_grad # 检查收敛 avg_current_fidelity=0 for i in range(len(sub_history_list)): avg_current_fidelity+=sub_history_list[i][_] avg_current_fidelity=avg_current_fidelity/len(sub_history_list) if avg_current_fidelity >= 0.995: break

% 给定参数 ts = 0.5; % 时间常数 tr = ts; % 分段急动度积分的时间窗口 V0 = 35/3.6; % 初始速度 (m/s) Vm = 25/3.6; % 障碍车速度 (m/s) d0 = 10; % 障碍车初始位置 (m) lane_width = 3.75; % 车道宽度 (m) ay_max = 1.5; % 最大横向加速度约束 (m/s²) Jy_max = 4; % 最大横向急动度约束 (m/s³) Vx_max = 50/3.6; % 最大纵向速度约束 (m/s) kt1 = 0.5; kt2 = 0.7;%时间成本增益 lambda = [0.4, 0.6, 0.2, 0.4, 0.2, 0.2]; % λ系数 w1 = 0.15; w2 = 0.65; w3 = 0.2; % 权重系数 % 离散化时间步长 dt = 0.01; % 时间分辨率 (s) T_min = 2.0; % 最小换道时间 (必须大于2*tr) T_max = 6.0; % 最大换道时间 T_step = 0.01; % T搜索步长 T_list = T_min:T_step:T_max; % T搜索范围 % 初始化最优结果 J_min = inf; % 最小成本初始值 T_opt = NaN; % 最优换道时间 valid_found = false; % 是否找到有效解标志 % 遍历所有可能的T for T = T_max:-T_step:T_min % 1. 计算纵向多项式系数 a5 = 6 * (d0 + (Vm - V0) * T) / T^5; a4 = - (5/2) * a5 * T; a3 = (5/3) * a5 * T^2; % 2. 计算横向多项式系数 b5 = 6 * lane_width / T^5; b4 = -15 * lane_width / T^4; b3 = 10 * lane_width / T^3; % 3. 生成时间向量并计算轨迹 t = 0:dt:T; N = length(t); % 纵向轨迹计算 t2 = t.^2; t3 = t.^3; t4 = t.^4; t5 = t.^5; s = V0*t + a3*t3 + a4*t4 + a5*t5; % 位置 vx = V0 + 3*a3*t2 + 4*a4*t3 + 5*a5*t4; % 速度 ax = 6*a3*t + 12*a4*t2 + 20*a5*t3; % 加速度 jx = 6*a3 + 24*a4*t + 60*a5*t2; % 急动度 % 横向轨迹计算 l = b3*t3 + b4*t4 + b5*t5; % 位置 ay = 6*b3*t + 12*b4*t2 + 20*b5*t3; % 加速度 jy = 6*b3 + 24*b4*t + 60*b5*t2; % 急动度 % 4. 检查约束条件 % 约束1: 横向加速度 |ay| <= ay_max if any(abs(ay) > ay_max) continue; end % 约束2: 横向急动度 |jy| <= Jy_max if any(abs(jy) > Jy_max) continue; end % 约束3: 纵向速度 0 <= vx <= Vx_max if any(vx < 0) || any(vx > Vx_max) continue; end % 5. 计算成本函数(所有约束均满足) valid_found = true; %时间成本 J_T = kt1*exp(kt2*T); % 纵向成本 J_ax = trapz(t, ax.^2); J_jx = trapz(t, jx.^2); J_xc = lambda(1)*J_ax + lambda(2)*J_jx; % 横向成本 J_ay = trapz(t, ay.^2); J_jy = trapz(t, jy.^2); % 分段急动度积分 idx1 = (t <= tr); % [0, tr]区间 J_jy_1 = trapz(t(idx1), jy(idx1).^2); idx2 = (t >= (T - tr)); % [T-tr, T]区间 J_jy_2 = trapz(t(idx2), jy(idx2).^2); J_yc = lambda(3)*J_ay + lambda(4)*J_jy + lambda(5)*J_jy_1 + lambda(6)*J_jy_2; % 总成本 J_total = w1 * J_xc + w2 * J_yc + w3 * J_T; % 6. 更新最优解 if J_total < J_min J_min = J_total; T_opt = T; % 保存最优轨迹 t_opt = t; s_opt = s; l_opt = l; vx_opt = vx; ax_opt = ax; jx_opt = jx; ay_opt = ay; jy_opt = jy; % 保存成本分量 J_xc_opt = w1 * J_xc; J_yc_opt = w2 * J_yc; J_time_opt = w3 *J_T; end end在此轨迹规划中,加入安全约束,自车与障碍车均看成长轴3,短轴1.8的椭圆,航向角计算公式theta= atan2(vy, vx),安全裕度取0.5。给我matlab的代码,并融合进我给的代码之中

% 目标位置和旋转矩阵(来自问题一) p_t = [ 1.5535; -1.8248; 0.3505]; R_t = [ -0.7249,-0.0435,0.6875; -0.3605,0.8744,-0.3248; -0.5870,-0.4833,-0.6495]; % 初始构型q0 q0 = [-2*pi/3, -pi/3, 0, -pi/6, 0, 0]'; % 迭代参数设置 max_iter = 1000; % 最大迭代次数 epsilon = 1e-6; % 收敛阈值 lambda = 1e-3; % 阻尼系数 alpha = 1; % 初始步长 % 初始化当前构型和误差 q = q0; error_norm = inf; iter = 0; % 记录迭代过程数据 history.error = []; history.q = []; while error_norm > epsilon && iter < max_iter % 计算当前末端位置和旋转矩阵 [p_current, R_current] = forward_kinematics(q); % 计算位置误差 e_p = p_t - p_current; % 计算旋转误差(轴角表示) R_error = R_t' * R_current; [theta, axis] = rotm2axang(R_error); e_R = theta * axis(1:3)'; % 组合总误差 e = [e_p; e_R]; error_norm = norm(e); history.error = [history.error, error_norm]; history.q = [history.q, q]; % 计算雅可比矩阵(数值法) J = compute_jacobian(q); % 阻尼最小二乘法求伪逆 J_pseudo = J' / (J*J' + lambda*eye(6)); % 计算关节角度调整量 delta_q = J_pseudo * e; % 更新关节角度 q = q + alpha * delta_q; iter = iter + 1; end % 输出结果 if error_norm <= epsilon fprintf('收敛成功!迭代次数:%d,最终误差:%.2e\n', iter, error_norm); else fprintf('未收敛!最大迭代次数:%d,最终误差:%.2e\n', max_iter, error_norm); end % 可视化迭代过程 figure; plot(history.error, 'LineWidth', 2); xlabel('迭代次数'); ylabel('误差范数'); title('迭代收敛过程'); grid on; % 正向运动学函数(复用问题一代码) function [p, R] = forward_kinematics(q) dh_params = [ q(1), 1, 0, -pi/2; q(2), 0, 1, 0; q(3), 0, 0, -pi/2; q(4), 1, 0, pi/2; q(5), 0, 0, -pi/2; q(6), 1, 0, 0; ]; T_total = eye(4); for i = 1:6 theta = dh_params(i, 1); d = dh_params(i, 2); a = dh_params(i, 3); alpha = dh_params(i, 4); Rz = [cos(theta), -sin(theta), 0, 0; sin(theta), cos(theta), 0, 0; 0, 0, 1, 0; 0, 0, 0, 1]; Tz = [1, 0, 0, 0; 0, 1, 0, 0; 0, 0, 1, d; 0, 0, 0, 1]; Tx = [1, 0, 0, a; 0, 1, 0, 0; 0, 0, 1, 0; 0, 0, 0, 1]; Rx = [1, 0, 0, 0; 0, cos(alpha), -sin(alpha), 0; 0, sin(alpha), cos(alpha), 0; 0, 0, 0, 1]; A_i = Rz * Tz * Tx * Rx; T_total = T_total * A_i; end p = T_total(1:3, 4); R = T_total(1:3, 1:3); end % 雅可比矩阵计算函数 function J = compute_jacobian(q) delta_theta = 1e-6; J = zeros(6, 6); [p0, R0] = forward_kinematics(q); for i = 1:6 q_perturbed = q; q_perturbed(i) = q_perturbed(i) + delta_theta; [p_perturbed, R_perturbed] = forward_kinematics(q_perturbed); % 位置变化的差分 delta_p = (p_perturbed - p0) / delta_theta; % 旋转变化的差分(轴角) R_error = R0' * R_perturbed; [theta, axis] = rotm2axang(R_error); delta_R = (theta * axis(1:3)') / delta_theta; J(:, i) = [delta_p; delta_R]; end end function [theta, axis] = rotm2axang(R) % 检查输入是否为 3x3 旋转矩阵 if size(R, 1) ~= 3 || size(R, 2) ~= 3 error('输入必须是 3x3 旋转矩阵'); end % 计算迹 trace_R = trace(R); % 计算旋转角度 theta = acos((trace_R - 1) / 2); % 计算旋转轴 if theta == 0 axis = [0; 0; 1]; % 任意轴,因为没有旋转 else axis = (1 / (2 * sin(theta))) * [R(3, 2) - R(2, 3); R(1, 3) - R(3, 1); R(2, 1) - R(1, 2)]; end end 错误使用 vertcat 要串联的数组的维度不一致。 出错 problem_2 (第 41 行) e = [e_p; e_R];

% 读取附件5、6、7的路径数据 path_data_5 = xlsread('/mnt/附件5:P1-P2的行驶路径.xlsx'); path_data_6 = xlsread('/mnt/附件6:P3-P4的行驶路径.xlsx'); path_data_7 = xlsread('/mnt/附件7:P5-P6行驶路径.xlsx'); % 提取坐标和车头方向数据 x_5 = path_data_5(:,2); y_5 = path_data_5(:,3); theta_5 = path_data_5(:,4); x_6 = path_data_6(:,2); y_6 = path_data_6(:,3); theta_6 = path_data_6(:,4); x_7 = path_data_7(:,2); y_7 = path_data_7(:,3); % 读取地形数据(假设map.tif在当前目录,需根据实际调整) map = imread('map.tif'); % 读取附件4的不良区域栅格 bad_grids = xlsread('/mnt/附件4:不良区域位置信息.xlsx'); bad_set = containers.Map; for i = 1:size(bad_grids,1) key = num2str([bad_grids(i,2), bad_grids(i,3)]); bad_set(key) = true; end % 初始化参数 cellsize = 5; % 栅格边长(m)% 计算里程、时效性、平稳性和安全性的函数 function [total_mileage, total_time, epsilon, safety_time, cum_mileage, cum_time] = calculate_metrics(x, y, theta, map, bad_set, cellsize) n = length(x); D = zeros(1, n-1); omega = zeros(1, n-1); slope = zeros(1, n); v = zeros(1, n); t = zeros(1, n-1); n_vec = zeros(n, 3); A = zeros(1, n); % 坡向初始化为0,实际应计算(略) % 计算里程 for i = 2:n delta_L = abs(x(i) - x(i-1)) + abs(y(i) - y(i-1)); delta_theta = abs(theta(i) - theta(i-1)); delta_theta = min(delta_theta, 360 - delta_theta); if delta_L == 1 if delta_theta == 0 omega(i-1) = 1; elseif delta_theta == 45 omega(i-1) = 1.5; elseif delta_theta == 90 omega(i-1) = 2; end elseif delta_L == 2 if delta_theta == 0 omega(i-1) = sqrt(2); elseif delta_theta == 45 omega(i-1) = sqrt(2) * 0.5; elseif delta_theta == 90 omega(i-1) = sqrt(2) * 1; end end D(i-1) = omega(i-1) * cellsize; end total_mileage = sum(D); cum_mileage = cumsum(D); % 计算时效性 for i = 1:n xi = x(i); yi = y(i); if xi <= 0 || xi >= 12499 || yi <= 0 || yi >= 12499 slope(i) = 0; continue; end neighbors = [xi-1, yi-1; xi, yi-1; xi+1, yi-1; xi-1, yi; xi+1, yi; xi-1, yi+1; xi, yi+1; xi+1, yi+1]; z = zeros(3,3); for k = 1:8 xk = neighbors(k,1); yk = neighbors(k,2); r = 12500 - yk; c = xk + 1; z(k) = map(r, c); end z(5) = map(12500 - yi, xi + 1); fx = (z(3) + 2*z(6) + z(9) - z(1) - 2*z(4) - z(7)) / (8 * cellsize * 5); fy = (z(7) + 2*z(8) + z(9) - z(1) - 2*z(2) - z(3)) / (8 * cellsize * 5); slope(i) = atan(sqrt(fx^2 + fy^2)) * (180/pi); end for i = 1:n if slope(i) < 10 v(i) = 30; elseif slope(i) < 20 v(i) = 20; else v(i) = 10; end end t = D ./ (v(2:end)*1000/3600); total_time = sum(t); cum_time = cumsum(t); % 计算平稳性 for i = 1:n s_rad = slope(i) * pi/180; A_rad = A(i) * pi/180; if slope(i) == 0 n_vec(i,:) = [0, 0, 1]; else n_vec(i,:) = [-sin(A_rad)*sin(s_rad), ... -cos(A_rad)*sin(s_rad), ... cos(s_rad)]; end end epsilon = 0; for i = 2:n s_ave = (slope(i-1) + slope(i)) / 2; dot_prod = dot(n_vec(i-1,:), n_vec(i,:)); norm_prod = norm(n_vec(i-1,:)) * norm(n_vec(i,:)); phi = acos(dot_prod / norm_prod); epsilon = epsilon + s_ave * phi; end % 计算安全性 safety_time = 0; for i = 2:n key = num2str([x(i), y(i)]); if isKey(bad_set, key) safety_time = safety_time + t(i-1); end end end % 对附件5路径计算指标 [total_mileage_5, total_time_5, epsilon_5, safety_time_5, cum_mileage_5, cum_time_5] = calculate_metrics(x_5, y_5, theta_5, map, bad_set, cellsize); % 绘图 % 里程-时间曲线 figure; plot(cum_mileage_5, cum_time_5); xlabel('累计里程(m)'); ylabel('累计时间(s)'); title('里程-时间曲线(附件5)'); % 高程-里程曲线 elevation_5 = zeros(1, length(x_5)); for i = 1:length(x_5) r = 12500 - y_5(i); c = x_5(i) + 1; elevation_5(i) = map(r, c); end figure; plot(cum_mileage_5, elevation_5(2:end)); xlabel('累计里程(m)'); ylabel('高程(m)'); title('高程-里程曲线(附件5)'); % 坡度-里程曲线 figure; plot(cum_mileage_5, calculate_metrics(x_5, y_5, theta_5, map, bad_set, cellsize).slope(2:end)); xlabel('累计里程(m)'); ylabel('坡度(度)'); title('坡度-里程曲线(附件5)'); % 速度-里程曲线 figure; plot(cum_mileage_5, calculate_metrics(x_5, y_5, theta_5, map, bad_set, cellsize).v(2:end)); xlabel('累计里程(m)'); ylabel('速度(km/h)'); title('速度-里程曲线(附件5)');% 检查路径可通行性的函数 function errors = check_path(x, y, theta, map, bad_set, cellsize) n = length(x); valid_theta = containers.Map; valid_theta(0) = [0, 45, 315]; valid_theta(45) = [0, 45, 90]; valid_theta(90) = [45, 90, 135]; valid_theta(135) = [90, 135, 180]; valid_theta(180) = [135, 180, 225]; valid_theta(225) = [180, 225, 270]; valid_theta(270) = [225, 270, 315]; valid_theta(315) = [270, 315, 0]; errors = []; for i = 1:n slope_i = calculate_metrics(x, y, theta, map, bad_set, cellsize).slope(i); if slope_i > 30 errors = [errors; i, NaN, '超过最大通行坡度']; end if i < n current_theta = theta(i); next_theta = theta(i+1); if ~ismember(next_theta, valid_theta(current_theta)) errors = [errors; i, i+1, '车头方向错误']; end end end end % 检查附件6路径的可通行性 errors_6 = check_path(x_6, y_6, theta_6, map, bad_set, cellsize); disp(errors_6);% 确定车头方向使里程最小的函数 function theta = optimize_direction(x, y, cellsize) n = length(x); theta = zeros(1, n); theta(1) = 0; for i = 2:n delta_L = abs(x(i) - x(i-1)) + abs(y(i) - y(i-1)); prev_theta = theta(i-1); candidates = 0:45:315; min_omega = Inf; best_theta = 0; for theta_candidate = candidates delta_theta = abs(theta_candidate - prev_theta); delta_theta = min(delta_theta, 360 - delta_theta); if delta_L == 1 if delta_theta == 0 omega = 1; elseif delta_theta == 45 omega = 1.5; else omega = 2; end else if delta_theta == 0 omega = sqrt(2); elseif delta_theta == 45 omega = sqrt(2)*0.5; else omega = sqrt(2)*1; end end if omega < min_omega min_omega = omega; best_theta = theta_candidate; end end theta(i) = best_theta; end end % 为附件7路径确定车头方向 theta_7 = optimize_direction(x_7, y_7, cellsize); % 输出要求的栅格方向 result = [theta_7(5); theta_7(18); theta_7(29); theta_7(37); theta_7(46); ... theta_7(53); theta_7(65); theta_7(71); theta_7(87); theta_7(98)]; disp(result);整合上述代码使其能够正常运行

%% 枝晶生长相场模型 - 可视化优化版 clear; close all; clc; % ========== 参数设置 ========== dx = 0.4; % 空间步长 dt = 0.005; % 时间步长 D = 0.8; % 扩散系数 tau = 0.0005; % 弛豫时间 epsilon = 0.08; % 各向异性参数 k = 0.9; % 界面能参数 theta0 = 0.0; % 优先生长方向 % ========== 网格设置 ========== nx = 400; ny = 400; % 网格尺寸 [xx, yy] = meshgrid(1:nx, 1:ny); center = [nx/2, ny/2]; % 模拟中心 % ========== 初始化场变量 ========== phi = zeros(nx, ny); % 相场 (0:液相, 1:固相) U = ones(nx, ny); % 浓度场 % 设置初始晶核 radius = 12; phi(sqrt((xx-center(1)).^2 + (yy-center(2)).^2) < radius) = 1; phi(80:88, 80:88) = 1; phi(320:328, 320:328) = 1; U(phi > 0.5) = 0; % 固相区浓度置零 % ========== 增强可视化设置 ========== % 创建新的颜色映射 - 液相区域使用渐变蓝色,固相区域使用渐变红色 blue_gradient = [linspace(0.2, 0.8, 32)' linspace(0.2, 0.9, 32)' linspace(1, 0.5, 32)']; red_gradient = [linspace(1, 0.8, 32)' linspace(0.5, 0.2, 32)' linspace(0.2, 0.1, 32)']; custom_map = [blue_gradient; [0.9, 0.9, 1]; % 界面过渡色 red_gradient]; colormap(custom_map); caxis([0 1]); % 绑定相场范围 % 创建交互控件 h_fig = figure('Position', [100, 100, 1200, 600], 'Name', '枝晶生长相场模型 - 可视化优化版', 'Color', [0.95 0.95 0.97]); uicontrol('Style','text','Position',[20 20 100 20],'String','各向异性:'); h_epsilon = uicontrol('Style','slider','Position',[120 20 120 20],... 'Min',0.01,'Max',0.2,'Value',epsilon,... 'Callback',@updateEpsilon); uicontrol('Style','text','Position',[250 20 100 20],'String','时间步长:'); h_dt = uicontrol('Style','slider','Position',[350 20 120 20],... 'Min',0.001,'Max',0.02,'Value',dt,... 'Callback',@updateDt); uicontrol('Style','pushbutton','Position',[500 20 120 20],... 'String','重置视图','Callback',@resetView); uicontrol('Style','pushbutton','Position',[650 20 120 20],... 'String','切换视图','Callback',@toggleView); % 视频记录设置 video = VideoWriter('dendrite_growth_enhanced.mp4', 'MPEG-4'); video.FrameRate = 15; video.Quality = 100; open(video); % 全局变量用于视图控制 global zoom_level view_center full_view; zoom_level = 120; % 初始缩放级别 view_center = center; % 初始视图中心 full_view = false; % 初始为局部视图 % ========== 主模拟循环 ========== max_steps = 5000; % 最大模拟步数 output_interval = 30; % 输出间隔 for step = 1:max_steps % 计算梯度 [phi_x, phi_y] = gradient(phi, dx); grad_phi = sqrt(phi_x.^2 + phi_y.^2 + 1e-10); % 计算各向异性函数 theta = atan2(phi_y, phi_x); a_theta = 1 + epsilon*cos(4*(theta - theta0)); a_theta_deriv = -4*epsilon*sin(4*(theta - theta0)); % 计算相场演化项 term1 = a_theta.^2 .* (phi_x.^2 + phi_y.^2); term2 = a_theta .* a_theta_deriv .* (phi_x.*phi_y - phi_y.*phi_x); term3 = a_theta .* a_theta_deriv .* (phi_y.^2 - phi_x.^2); laplacian = del2(phi, dx); anisotropy = term1 + term2 + term3; % 更新相场 (显式欧拉法) dphi_dt = (anisotropy .* laplacian + ... k * (phi - phi.^3 - U.*(1 - phi.^2).^2)) / tau; phi = phi + dt * dphi_dt; % 更新浓度场 laplacian_U = del2(U, dx); dU_dt = D * laplacian_U + 0.5 * dphi_dt; U = U + dt * dU_dt; % 边界条件 (零梯度) phi([1 end], :) = phi([2 end-1], :); phi(:, [1 end]) = phi(:, [2 end-1]); U([1 end], :) = U([2 end-1], :); U(:, [1 end]) = U(:, [2 end-1]); % ===== 增强可视化 ===== if mod(step, output_interval) == 0 % 自动跟踪最大生长区域 if mod(step, 100) == 0 [~, idx] = max(phi(:)); [row, col] = ind2sub(size(phi), idx); view_center = [col, row]; end figure(h_fig); clf; % === 相场可视化 (左侧) === subplot(1,2,1); % 应用增强的颜色映射 imagesc(phi); colormap(custom_map); caxis([0 1]); hold on; % 添加等高线突出界面 contour(phi, [0.5 0.5], 'LineWidth', 1.5, 'Color', 'k'); % 添加网格点增强可视化 [X, Y] = meshgrid(1:5:nx, 1:5:ny); scatter(X(:), Y(:), 10, 'k', 'filled', 'MarkerFaceAlpha', 0.1); % 视图控制 if ~full_view half_zoom = zoom_level/2; xmin = max(1, view_center(1) - half_zoom); xmax = min(nx, view_center(1) + half_zoom); ymin = max(1, view_center(2) - half_zoom); ymax = min(ny, view_center(2) + half_zoom); xlim([xmin, xmax]); ylim([ymin, ymax]); else axis([1 nx 1 ny]); end % 添加网格和标尺 grid on; set(gca, 'GridAlpha', 0.2, 'GridColor', [0.3 0.3 0.3]); title(sprintf('相场 (步骤: %d, ε=%.3f, dt=%.4f)', step, epsilon, dt)); colorbar; axis equal; % === 浓度场可视化 (右侧) === subplot(1,2,2); imagesc(U); hold on; % 添加相场界面作为参考 contour(phi, [0.5 0.5], 'LineWidth', 1.5, 'Color', 'w'); % 视图控制 if ~full_view xlim([xmin, xmax]); ylim([ymin, ymax]); else axis([1 nx 1 ny]); end % 添加网格和标尺 grid on; set(gca, 'GridAlpha', 0.2, 'GridColor', [0.3 0.3 0.3]); title(sprintf('浓度场 (D=%.2f, τ=%.4f)', D, tau)); colormap('jet'); colorbar; axis equal; % 添加图例说明 annotation('textbox', [0.4, 0.01, 0.2, 0.05], 'String', ... '蓝色:液相 | 红色:固相 | 黑色:界面 | 白色:浓度场界面', ... 'EdgeColor', 'none', 'HorizontalAlignment', 'center', ... 'BackgroundColor', [1 1 1 0.7]); drawnow; % 捕获视频帧 frame = getframe(h_fig); writeVideo(video, frame); end end % ========== 清理与保存 ========== close(video); disp('模拟完成! 视频已保存为 dendrite_growth_enhanced.mp4'); % ========== 回调函数 ========== function updateEpsilon(src, ~) % 实时更新各向异性参数 global epsilon; epsilon = src.Value; end function updateDt(src, ~) % 更新时间步长 global dt; dt = src.Value; end function resetView(~, ~) % 重置视图中心 global view_center nx ny; view_center = [nx/2, ny/2]; end function toggleView(~, ~) % 切换全图/局部视图 global full_view; full_view = ~full_view; end 具体代码是这个,计算参数或这命令有问题,动画能运行,计算没报错,但是根本没有枝晶,甚至晶粒都没有,检查问题出在哪,修改代码,并输出完整代码给我

我会给你提供一段参数化量子线路代码,这段代码是针对量子线路的子线路进行训练的。qiskit版本0.43.1,请优化代码的执行效率与收敛速度,并且改为使用Adam优化参数: def train(sub_qc_list,sub_params_list,sub_state_list,theta_num,theta_list,lr=0.1,max_iters=100): """对子线路进行寻俩,统一更新参数 Args: sub_qc_list (list): _description_ sub_params_list (list): _description_ sub_state_list (list): _description_ theta_num (int): _description_ theta_list (list): _description_ lr (float, optional): _description_. Defaults to 0.1. max_iters (int, optional): _description_. Defaults to 100. Returns: params,sub_history_list: _description_ """ epsilon = 1e-4 # 差分步长 initial_params = np.random.rand(theta_num) * np.pi # 随机初始化参数 params = initial_params.copy() sub_history_list=[[] for _ in range(len(sub_qc_list))] for _ in trange(max_iters): final_grad=np.array([0 for i in range(theta_num)]) grad_update_count=np.array([0 for i in range(len(params))]) # 子线路循环训练 for idx,sub_qc in enumerate(sub_qc_list): # 提取子线路参数 sub_params_index=sub_params_list[idx] sub_target_state=sub_state_list[idx] # 计算当前子线路保真度 theta_param_dict={theta_list[i]:params[i] for i in sub_params_index} current_fidelity = fidelity(sub_qc, theta_param_dict, sub_target_state) sub_history_list[idx].append(current_fidelity) # 计算当前子线路梯度 grad = np.zeros_like(params) for i in sub_params_index: params_plus = params.copy() params_plus[i] += epsilon theta_param_dict={theta_list[i]:params_plus[i] for i in sub_params_index} f_plus = fidelity(sub_qc, theta_param_dict, sub_target_state) params_minus = params.copy() params_minus[i] -= epsilon theta_param_dict={theta_list[i]:params_minus[i] for i in sub_params_index} f_minus = fidelity(sub_qc, theta_param_dict, sub_target_state) grad[i] = (f_plus - f_minus) / (2 * epsilon) # 记录梯度 grad_update_count[np.array(sub_params_index)]+=1 final_grad=final_grad+grad # 更新参数:所有子线路遍历完后统一更新 final_grad=final_grad/grad_update_count params=params+lr*final_grad # 检查收敛 avg_current_fidelity=0 for i in range(len(sub_history_list)): avg_current_fidelity+=sub_history_list[i][_] avg_current_fidelity=avg_current_fidelity/len(sub_history_list) if avg_current_fidelity >= 0.995: break return params,sub_history_list 请提供修改后的完整代码

clc clear all close all addpath("functions/"); para = para_init(); %% system parameter Delta = 2e-3; % coherence time (s); c = 3e8; % speed of light (m/s) f = 28e9; % carrier frequency (Hz) lambda = c/f; % signal wavelength (m) M = 128; % number of antennas d = lambda/2; % antenna spacing (m) B = 100e3; % system bandwidth (Hz) Ts = 1/B; % symbol duration (s) D = M*d; % array apearture (m) N = floor(Delta/Ts); % coherence period interval Pt = 10^(-10/10); % transmit power (mW) N0 = 10^(-174/10)*B; % noise power (mW) SNR = Pt*lambda^2/((4*pi)^3*N0); % signal-to-noise ratio L = 64;%BS天线数量 b_aod = 45/180*pi; r_aoa = 135/180*pi; r_br = 50; %% target parameter r = 20; % distance (m) theta = 60/180*pi; % direction (rad) vr = 6; % radial velocity (m/s) vt = 18; % transverse velocity (m/s) %% signal model Hbr = get_Hbr(para); Phi = eye(M);%IRS的相移矩阵 [hru,alpha_sensing,alpha_com] = channel(para,r,theta,vr,vt); s1 = zeros(L,N); for n = 1:N hn = hru(:,n); wn = (hn.'*Phi*Hbr)'; wn = sqrt(para.Pt)*wn/norm(wn); s1(:,n) = wn/sqrt(2) *(randn(1) + 1i * randn(1)); end Z1 = sqrt(para.N0/2)/sqrt(2) * (randn(L,N) + 1i * randn(L,N)); [X1] = match_filter1(r, theta, vr, vt, L,M, N, d, lambda, Ts,s1,Hbr,Phi); Y1 = alpha_sensing*X1+Z1; %% MLE estimation k = 1; v0 = [7; 17]; options = optimoptions(@fminunc, 'Display','iter-detailed',HessianApproximation="lbfgs", SpecifyObjectiveGradient=false); v1 = fminunc(@(eta)(loss_function1(Y1, para, r, theta, eta, Phi, s1, k, Hbr)),v0,options); disp(['Ground truth: radial velocity - ' num2str(vr) ' m/s, transverse velocity - ' num2str(vt) ' m/s']); disp(['Estimated results: radial velocity - ' num2str(v1(1)) ' m/s, transverse velocity - ' num2str(v1(2)) ' m/s']);其中loss_function1()函数为如下:function [f, g] = loss_function1(Y1, para, rk, thetak, v, Phi, s, k, Hbr) L = para.L;N = para.N;K = para.K;M = para.M; d = para.d;lambda = para.lambda;Ts = para.Ts; %r = rk(k);theta = thetak(k); r = rk;theta = thetak; vr = v(1); vt = v(2); delta_m = (-(M-1)/2 : (M-1)/2)' * d; r_m = sqrt(r^2 + delta_m.^2 - 2*r*delta_m*cos(theta)); [hru,alpha_sensing,~] = channel(para,r,theta,vr,vt); [X,~] = filter_transmit(para,hru,Hbr,Phi,s); X1 = alpha_sensing * X; f = trace(Y1'*Y1) + trace(X1'*X1) - 2*real(trace(Y1'*X1)); if nargout > 1 % gradient required n = 1:N; [d_n] = velocity_vector(r, theta, M, d, lambda, vr, vt, Ts,n); qm = (r - delta_m*cos(theta))./r_m; pm = delta_m*sin(theta)./r_m; d_vr = -1i*2*pi/lambda*Ts*qm*n .* d_n; d_vt = -1i*2*pi/lambda*Ts*pm*n .* d_n; a = array_response(r, theta, M, d, lambda); H = a.*d_n; H_vr = a.*d_vr; H_vt = a.*d_vt; Hbr_Phi = Hbr'*Phi; Phi_Hbr = Phi*Hbr; X_vr = zeros(L, N); X_vt = zeros(L, N); for n = 1:N hn = H(:,n); hn_vr = H_vr(:,n); hn_vt = H_vt(:,n); X_vr(:,n) = Hbr_Phi*( hn_vr*hn.' + hn*hn_vr.' ) *Phi_Hbr* s(:,n); X_vt(:,n) = Hbr_Phi*( hn_vt*hn.' + hn*hn_vt.' ) *Phi_Hbr* s(:,n); end g_X = X1 - Y1; g = zeros(2,1); g(1) = -2*real(trace(g_X'*X_vr)); g(2) = -2*real(trace(g_X'*X_vt)); end end 为什么每次运行我的运行结果都是优化已完成: 最终点是初始点。到底哪里出了问题

import os import time import itertools import math import numpy as np import scipy as sp import scipy.sparse as sps from scipy.sparse.linalg import splu import torch import torch.nn as nn import pyamg from scipy.sparse import csr_matrix, isspmatrix_csr, diags from pyamg.multilevel import multilevel_solver from warnings import warn from scipy.sparse import csr_matrix, isspmatrix_csr, SparseEfficiencyWarning from pyamg.relaxation.smoothing import change_smoothers device = 'cpu' # ========== 辅助函数 ========== def prolongation_fn(grid_size): res_stencil = np.zeros((3,3), dtype=np.double) k=16 res_stencil[0,0] = 1/k res_stencil[0,1] = 2/k res_stencil[0,2] = 1/k res_stencil[1,0] = 2/k res_stencil[1,1] = 4/k res_stencil[1,2] = 2/k res_stencil[2,0] = 1/k res_stencil[2,1] = 2/k res_stencil[2,2] = 1/k P_stencils = np.zeros((grid_size//2, grid_size//2, 3, 3)) for i in range(grid_size//2): for j in range(grid_size//2): P_stencils[i,j,:,:] = res_stencil return compute_p2(P_stencils, grid_size).astype(np.double) def compute_p2(P_stencil, grid_size): indexes = get_p_matrix_indices_one(grid_size) P = csr_matrix((P_stencil.reshape(-1), (indexes[:, 1], indexes[:, 0])), shape=((grid_size//2) ** 2, (grid_size) ** 2)) return P def get_p_matrix_indices_one(grid_size): K = map_2_to_1(grid_size=grid_size) indices = [] for ic in range(grid_size // 2): i = 2 * ic + 1 for jc in range(grid_size // 2): j = 2 * jc + 1 J = int(grid_size // 2 * jc + ic) for k in range(3): for m in range(3): I = int(K[i, j, k, m]) indices.append([I, J]) return np.array(indices) def map_2_to_1(grid_size=8): k = np.zeros((grid_size, grid_size, 3, 3)) M = np.reshape(np.arange(grid_size ** 2), (grid_size, grid_size)).T M = np.concatenate([M, M], axis=0) M = np.concatenate([M, M], axis=1) for i in range(3): I = (i - 1) % grid_size for j in range(3): J = (j - 1) % grid_size k[:, :, i, j] = M[I:I + grid_size, J:J + grid_size] return k def diffusion_stencil_2d(epsilon=1.0, theta=0.0, type='FD'): eps = float(epsilon) theta = float(theta) C = np.cos(theta) S = np.sin(theta) CS = C*S CC = C**2 SS = S**2 if type == 'FE': a = (-1*eps - 1)*CC + (-1*eps - 1)*SS + (3*eps - 3)*CS b = (2*eps - 4)*CC + (-4*eps + 2)*SS c = (-1*eps - 1)*CC + (-1*eps - 1)*SS + (-3*eps + 3)*CS d = (-4*eps + 2)*CC + (2*eps - 4)*SS e = (8*eps + 8)*CC + (8*eps + 8)*SS stencil = np.array([[a, b, c],[d, e, d],[c, b, a]]) / 6.0 elif type == 'FD': a = -0.5*(eps - 1)*CS b = -(eps*SS + CC) c = -a d = -(eps*CC + SS) e = 2.0*(eps + 1) stencil = np.array([[a, d, c],[b, e, b],[c, d, a]]) return stencil def coo_to_tensor(coo): values = coo.data.astype(np.float64) indices = np.vstack((coo.row, coo.col)) i = torch.LongTensor(indices) v = torch.DoubleTensor(values) shape = coo.shape return torch.sparse_coo_tensor(i, v, torch.Size(shape)).to(device) # ========== 光滑算子 ========== def neural_smoother(net, size, mixed=0): # 返回PyTorch张量而不是SciPy矩阵 if mixed == 1: I = torch.eye(size*size, dtype=torch.double, device=device) x0 = I for conv_layer in net.convLayers1: kernel = conv_layer.weight.detach().view(3, 3) M = toeplitz_conv(kernel, size) x0 = torch.mm(M, x0) return x0 else: I = torch.eye(size*size, dtype=torch.double, device=device) x0 = I for conv_layer in net.convLayers1: kernel = conv_layer.weight.detach().view(3, 3) M = toeplitz_conv(kernel, size) x0 = torch.mm(M, x0) kernel2 = net.convLayers2[0].weight.detach().view(3, 3) M2 = toeplitz_conv(kernel2, size) y = x0 + (2/3) * M2 return y def toeplitz_conv(kernel, size): # 将3x3卷积核转换为Toeplitz矩阵 full_size = size * size M = torch.zeros(full_size, full_size, dtype=torch.double, device=device) for i in range(size): for j in range(size): idx = i * size + j for di in [-1, 0, 1]: for dj in [-1, 0, 1]: ni, nj = i + di, j + dj if 0 <= ni < size and 0 <= nj < size: nidx = ni * size + nj k_val = kernel[di+1, dj+1] M[idx, nidx] = k_val return M # ========== Level 创建 ========== def create_levels(eps, theta, n): mxl = 5 # max levels levels = [] # 创建最细层 s = diffusion_stencil_2d(eps, theta * np.pi / 180, 'FD') * 2 A = pyamg.gallery.stencil_grid(s, (n, n)).tocsr() # 创建第一层 - 使用PyAMG的level类而不是字典 level0 = multilevel_solver.level() level0.A = A level0.N = n level0.l = A.shape[0] levels.append(level0) current_n = n for i in range(1, mxl): # 因为已经有一层,所以从1开始 # 获取当前最细层(最后一层) fine_level = levels[-1] current_n = fine_level.N # 创建限制算子 R = prolongation_fn(current_n) # 插值算子是限制算子的转置 P = R.T * 4 # 存储到当前层(细层) fine_level.R = R fine_level.P = P # 为下一层准备:计算粗网格矩阵 A_coarse = R @ fine_level.A @ P # 创建粗网格层 coarse_level = multilevel_solver.level() coarse_level.A = A_coarse coarse_level.N = current_n // 2 # 网格大小减半 coarse_level.l = A_coarse.shape[0] levels.append(coarse_level) # 检查是否达到最小网格 if coarse_level.N < 8: break return levels # ========== Problem Class ========== class Problem: def __init__(self, eps, theta, grid_size, k=20, initial_ground_truth=None, initial_u=None, levels=None, net_trained=None, mxl=0): self.eps = eps self.theta = theta self.grid_size = grid_size if levels is None: levels = create_levels(eps, theta, grid_size) self.levels = levels N = levels[0].N l = levels[0].l # 初始化真实解 if initial_ground_truth is None: self.ground_truth = torch.rand(l, 1, dtype=torch.double, device=device, requires_grad=False) else: self.ground_truth = initial_ground_truth.detach().requires_grad_(False) # 初始解 if initial_u is None: self.initial_u = torch.rand(l, 1, dtype=torch.double, device=device, requires_grad=False) else: self.initial_u = initial_u.detach().requires_grad_(False) self.k = k self.N = N self.levels = levels self.mxl = mxl self.net_trained = net_trained or [] # 冻结预训练网络的参数 for net in self.net_trained: for param in net.parameters(): param.requires_grad = False # 使用SciPy稀疏矩阵计算右端项 A_sparse = self.levels[0].A gt_numpy = self.ground_truth.detach().cpu().numpy().flatten() f_numpy = A_sparse @ gt_numpy self.f = torch.tensor(f_numpy, dtype=torch.double, device=device).view(-1, 1).requires_grad_(False) def compute_solution(self, net): with torch.no_grad(): # 禁用梯度计算 A_sparse = self.levels[0].A # SciPy稀疏矩阵 b = self.f.detach().cpu().numpy().flatten() # 创建多重网格求解器 solver_a_CNN = multigrid_solver(A_sparse, self.grid_size, {'smoother': 'a-CNN', 'eps': self.eps, 'theta': self.theta}, net, self.net_trained, self.mxl) u_solution = solver_a_CNN.solve(b, maxiter=10, tol=1e-6) return torch.tensor(u_solution, dtype=torch.double, device=device).view(-1, 1) # ========== 求解器 ========== def multigrid_solver(A, size, args, net, net_trained, mxl): solver = geometric_solver(A, prolongation_fn, max_levels=5, coarse_solver='splu') if net_trained!=0: nets = [net]+net_trained else: nets = [net] if args['smoother'] == 'a-CNN': # mxl最大是5 i in range(4) 0 1 2 3 for i in range(mxl-1): # 创建当前层的光滑算子 M = neural_smoother(nets[i], size// (2 ** i )) # 定义光滑函数 - 修改后版本 def relax(A, x, b, M_new=M): # 计算残差 (使用NumPy的稀疏矩阵操作) r = b - A.dot(x) # 转换为PyTorch张量进行矩阵乘法 r_tensor = torch.tensor(r, dtype=torch.double, device='cpu').view(-1, 1) correction = M_new @ r_tensor # 转回NumPy并更新解 x += correction.view(-1).cpu().numpy() # 设置光滑器 solver.levels[i].presmoother = relax solver.levels[i].postsmoother = relax return solver def geometric_solver(A, prolongation_function, presmoother=('gauss_seidel', {'sweep': 'forward'}), postsmoother=('gauss_seidel', {'sweep': 'forward'}), max_levels=5, max_coarse=10, coarse_solver='splu', **kwargs): levels = [multilevel_solver.level()] # convert A to csr if not isspmatrix_csr(A): try: A = csr_matrix(A) warn("Implicit conversion of A to CSR", SparseEfficiencyWarning) except BaseException: raise TypeError('Argument A must have type csr_matrix, or be convertible to csr_matrix') # preprocess A A = A.asfptype() if A.shape[0] != A.shape[1]: raise ValueError('expected square matrix') levels[-1].A = A while len(levels) < max_levels and levels[-1].A.shape[0] > max_coarse: extend_hierarchy(levels, prolongation_function) # 使用MultilevelSolver代替弃用的multilevel_solver ml = pyamg.multilevel.MultilevelSolver(levels, **kwargs) change_smoothers(ml, presmoother, postsmoother) return ml # internal function def extend_hierarchy(levels, prolongation_fn): """Extend the multigrid hierarchy.""" A = levels[-1].A N = A.shape[0] n = int(math.sqrt(N)) R = prolongation_fn(n) P = R.T.tocsr() * 4 levels[-1].P = P # prolongation operator levels[-1].R = R # restriction operator levels.append(multilevel_solver.level()) # Form next level through Galerkin product A = R * A * P A = A.astype(np.float64) # convert from complex numbers, should have A.imag==0 levels[-1].A = A # ========== 神经网络模型 ========== class _ConvNet_(nn.Module): def __init__(self, initial=5, kernel_size=3, initial_kernel=0.1): super(_ConvNet_, self).__init__() self.convLayers1 = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(1, 1, kernel_size, padding=kernel_size//2, bias=False).double() for _ in range(5) ]) self.convLayers2 = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(1, 1, kernel_size, padding=kernel_size//2, bias=False).double() for _ in range(2) ]) # 初始化权重 initial_weights = torch.zeros(1, 1, kernel_size, kernel_size, dtype=torch.double) initial_weights[0, 0, kernel_size//2, kernel_size//2] = initial_kernel for net in self.convLayers1: net.weight = nn.Parameter(initial_weights.clone()) for net in self.convLayers2: net.weight = nn.Parameter(initial_weights.clone()) def forward(self, x): y1 = x y2 = x for net in self.convLayers1: y1 = torch.tanh(net(y1)) for net in self.convLayers2: y2 = torch.tanh(net(y2)) return y1 + (2/3) * y2 def compute_loss(net, problem_instances): loss = torch.zeros(1, device=device, requires_grad=True) for problem in problem_instances: # 确保计算图连接 with torch.set_grad_enabled(True): u_pred = problem.compute_solution(net) u_true = problem.ground_truth # 确保梯度可以回传 u_pred.requires_grad_(True) u_true.requires_grad_(False) # 计算损失 diff = u_pred - u_true norm_diff = torch.norm(diff) norm_true = torch.norm(u_true) loss = loss + norm_diff / norm_true return loss def chunks(l, n): for i in range(0, len(l), n): yield l[i:i + n] def set_seed(seed): torch.manual_seed(seed) np.random.seed(seed) # ========== AlphaCNN ========== class alphaCNN: def __init__(self, net=None, batch_size=1, learning_rate=1e-6, max_epochs=1000, nb_layers=5, tol=1e-6, stable_count=50, optimizer='SGD', check_spectral_radius=False, random_seed=None, kernel_size=3, initial_kernel=0.1): if random_seed is not None: set_seed(random_seed) if net is None: self.net = _ConvNet_(initial=5, kernel_size=kernel_size, initial_kernel=initial_kernel).to(device) else: self.net = net # 确保网络参数需要梯度 for param in self.net.parameters(): param.requires_grad = True self.learning_rate = learning_rate if optimizer == 'Adadelta': self.optim = torch.optim.Adadelta(self.net.parameters(), lr=learning_rate) elif optimizer == 'Adam': self.optim = torch.optim.Adam(self.net.parameters(), lr=learning_rate) else: self.optim = torch.optim.SGD(self.net.parameters(), lr=learning_rate) self.batch_size = batch_size self.max_epochs = max_epochs self.tol = tol self.stable_count = stable_count def _optimization_step_(self, problem_instances): shuffled_problem_instances = np.random.permutation(problem_instances) for problem_chunk in chunks(shuffled_problem_instances, self.batch_size): self.optim.zero_grad() loss = compute_loss(self.net, problem_chunk) # 检查梯度是否存在 if loss.grad_fn is None: raise RuntimeError("Loss has no gradient. Check the computation graph.") loss.backward() self.optim.step() # 确保梯度被应用 with torch.no_grad(): for param in self.net.parameters(): if param.grad is not None: param -= self.learning_rate * param.grad def fit(self, problem_instances): losses = [] prev_total_loss = compute_loss(self.net, problem_instances).item() convergence_counter = 0 problem_number = len(problem_instances) for n_epoch in range(self.max_epochs): start_time = time.time() self._optimization_step_(problem_instances) total_loss = compute_loss(self.net, problem_instances).item() losses.append(total_loss) if np.abs(total_loss - prev_total_loss) < self.tol * problem_number: convergence_counter += 1 if convergence_counter >= self.stable_count: print(f"Converged after {n_epoch} epochs") break else: convergence_counter = 0 prev_total_loss = total_loss epoch_time = time.time() - start_time if n_epoch % 10 == 0: print(f"Epoch: {n_epoch:>3} Loss: {total_loss:>10.6f} Time: {epoch_time:.2f}s") self.losses = losses print(f"Training completed. Final loss: {total_loss:.6f}") return self # ========== 模型训练 ========== def train_and_save_model(eps, theta, coarsening='full'): n = 33 # 网格大小 # 创建模型目录 model_dir = f'./models/theta_{theta}_eps_{eps}' if not os.path.isdir(model_dir): os.makedirs(model_dir) # 创建层级结构 levels = create_levels(eps, theta, n) # 第一层训练 (最粗层) problem_instances1 = [ Problem(eps, theta, n, k=k, levels=levels, mxl=1) for k in range(1, 13) ] model1 = alphaCNN( batch_size=8, learning_rate=1e-8, max_epochs=1000, nb_layers=5, tol=1e-6, stable_count=10, optimizer='Adam', random_seed=9, initial_kernel=0.1 ) model1.fit(problem_instances1) torch.save(model1.net.state_dict(), os.path.join(model_dir, f'theta_{theta}_eps_{eps}_level1.pth')) # 第二层训练 problem_instances2 = [ Problem(eps, theta, n, k=k, levels=levels, mxl=2, net_trained=[model1.net]) for k in range(1, 15) ] model2 = alphaCNN( batch_size=8, learning_rate=1e-8, max_epochs=1000, nb_layers=5, tol=1e-6, stable_count=10, optimizer='Adam', random_seed=9, initial_kernel=0.02/3 ) model2.fit(problem_instances2) torch.save(model2.net.state_dict(), os.path.join(model_dir, f'theta_{theta}_eps_{eps}_level2.pth')) # 第三层训练 problem_instances3 = [ Problem(eps, theta, n, k=k, levels=levels, mxl=3, net_trained=[model1.net, model2.net]) for k in range(1, 17) ] model3 = alphaCNN( batch_size=8, learning_rate=1e-8, max_epochs=1000, nb_layers=5, tol=1e-6, stable_count=10, optimizer='Adam', random_seed=9, initial_kernel=0.002/3 ) model3.fit(problem_instances3) torch.save(model3.net.state_dict(), os.path.join(model_dir, f'theta_{theta}_eps_{eps}_level3.pth')) # 第四层训练 (最细层) problem_instances4 = [ Problem(eps, theta, n, k=k, levels=levels, mxl=4, net_trained=[model1.net, model2.net, model3.net]) for k in range(1, 20) ] model4 = alphaCNN( batch_size=8, learning_rate=1e-8, max_epochs=1000, nb_layers=5, tol=1e-6, stable_count=10, optimizer='Adam', random_seed=9, initial_kernel=0.002/3 ) model4.fit(problem_instances4) torch.save(model4.net.state_dict(), os.path.join(model_dir, f'theta_{theta}_eps_{eps}_level4.pth')) # 训练模型 if __name__ == "__main__": train_and_save_model(100, 75) 这是代码,帮我修改

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