为什么不能出来结果啊?这是用MATLAB拼接图片的碎片拼接复原建模

光的干涉和衍射的matlab模拟
光的干涉与衍射现象是光波动性的实验基础。对任何一个物理专业或涉及光学方面专业的人士来讲,认识干涉与衍射现象的图样特征,理解它们的理论推导,辨别它们之间的联系与区别是必须的。为了使学生比较容易地接受光栅衍射的知识,同时更能对干涉与衍射的区别与联系有深刻的理解,仔细推导杨氏双缝干涉实验、单缝夫琅和费衍射实验、双缝衍射实验和有关衍射光栅光谱在形成条件,光谱特点及光强分布函数的联系与区别是必要的。同时将上述干涉,衍射图样用计算机模拟的方式表现出来必将有助于加深对干涉与衍射在形成条件,光谱特点上的联系与区别的理解。数学软件matlab具有强大的数值计算功能和高级可视化图形功能,而且可以生成用户自己的图像控制界面,所以运用MATLAB软件,在计算机上编制相应的程序,模拟仿真以上四种不同干涉或衍射的光谱图样,并编制可输入参数的用户界面,尝试在不同参数输入情况下它们图样间的光滑过渡成为可能[1~3]。1杨氏双缝干涉杨氏双缝实验是揭开光的波动本性...&
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大学物理数字化教学是把编程语言和计算方法应用到大学物理教学中,使学生学会综合应用大学物理、高等数学、数值算法和编程语言等相关知识对物理问题进行模拟和仿真[1-2]。本文利用Matlab数值模拟了杨氏双缝干涉、单缝衍射和光栅衍射的图案和光强分布曲线,并讨论了光的非单色性对双缝干涉条纹的影响。1杨氏双缝干涉的数值模拟1.1干涉的图案和光强分布杨氏双缝干涉实验中,一束平行光垂直照射到双缝上,双缝作为新的次级光源,其发出的两束光相干叠加后,在接收屏上产生明暗相间的条纹[3]。空气的折射率n=1,令两束光的光强相同,都为I0。接收屏上各点的光强分布由(1)式决定[4]:I=4I0cos2Δφ2(1)其中:Δφ表示两束光到达接收屏上同一点的相位差,它由两束光的光程差和波长决定。取双缝间距为1mm,双缝与接收屏间距为1m,利用Matlab数值计算得到了红光(λr=660nm)、绿光(λg=540nm)和蓝光(λb=460nm)的干涉光强分布曲...&
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0引言随着计算机的普及和软件的高度发展,计算机模拟已成为物理研究中在实验、理论分析之外的较为重要的研究方法[1].MATLAB是一种集数值分析、符号运算、图形处理及系统仿真等功能于一体的科学与工程计算软件平台,其最大特点在于功能强大而且界面友好,丰富的库函数和各种专用工具箱使用户从繁琐的底层编程中解放出来,使他们有更多的时间和精力去探究科学问题本身;它对科学计算结果迅捷而准确的可视化能力,有助于使用者化抽象思维为形象思维,从而更好地洞察含义,理解概念,发现规律[2].利用MATLAB软件模拟物理学中的基本光学现象,不但可以不受实验仪器的限制,而且效果比实验更形象直观,便于学习理解[3].另外,计算机模拟可以不受实验仪器的限制而更容易地改变实验参数,反映不同实验条件下的实验现象和结果.在MATLAB软件的GUI界面中就可以实现参数的线性变化,从而可以使动态变化结果更逼真,更加便于光学的学习和研究[4].本文利用MATLAB软件对物...&
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机械工程控制基础是20世纪80年代初兴起的机械类专业必修的一门专业基础课,以机械工程为研究对象,在阐明机械工程控制论的基本概念、基本知识与方法的基础上,研究机械工程领域的系统及其输入、输出三者之间的动态关系[1]。该课程主要以经典控制理论为在主线,理论性强、教学内容抽象、做图方法多,学生不易掌握。课堂教学中,需在黑板或多媒体课件上画多条曲线,而且分析参数多时,很难画出准确的曲线[2]。特别是在讲解系统参数对系统性能影响时,需要对同一参数进行多次调整,以观测系统响应结果。传统的纸质图片或多媒体课件不能反映参数调整的动态过程,MATLAB/SIMULINK计算与仿真软件的引入,有助于这一问题的解决,可使学生更好地掌握该课程的基本概念,促进学生的理解,提高学生的设计分析能力。1机械工程控制基础教学中存在的不足(1)理论复杂,公式繁多,课堂教学沉闷枯燥。机械工程控制基础这门课程主要以自动控制原理为基础,理论性强,涉及面广,尤其是运用数学...&
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破碎文件的拼接技术在诸多领域都占有十分重要的地位,特别是在司法物证复原、文献修复以及军事情报获取等各个领域中都有着重要的应用。在传统意义上,拼接复原工作需要由人工完成,虽然准确率较高,但效率很低。特别是当碎片数量巨大的时候,人工进行拼接很难在短时间内完成任务。因此,我们需要更高效的碎片拼接技术。随着计算机技术的发展,人们试图开发碎纸片的自动拼接技术,以提高拼接复原效率。假设我们将一幅图片按11行19列切割成大小相等的矩形碎片,本文主要介绍如何利用matlab将这11×19块碎片拼接成原图。我们知道,每幅图片都是由大量的像素点组成,通过像素点能够准确地刻画图片的所有特征。对于该问题,我们从像素的角度,对碎片的边缘进行分析,来判定图片是否邻接。首先,我们对碎片进行两两配对,这样,只要找出第一幅图片,就能依次从左往右复原出一整行;然后,我们再对这11个横行碎片进行上下顺序的匹配排序即可完成文件的复原。1碎片边缘匹配利用matlab,可...&
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矿井提升机是矿山作业的重要设备,是联系井下和地面的绿色通道,肩负着人员运送及物料搬运的任务。提升机是否安全运营,不仅影响矿井的产量,还关系到井下作业人员的人身安全[1]。提升机是矿井提升系统的主要组成部分,为系统提供动力,而主轴则是承受各种载荷的主体。因此,研究提升机主轴刚度在不同工况下的动态特性,对提高系统安全运行起着至关重要的作用。1单绳缠绕式矿井提升系统结构分析及简化笔者选用JK-3.5/20X型单绳缠绕式矿井提升机,将提升机主轴、卷筒、天轮、提升容器及钢丝绳看作一个系统进行研究。为了便于结构分析与模型简化,现做以下5点假设:(1)在分析系统振动过程中忽略系统的阻尼;(2)把天轮的旋转运动等效转化为垂直于水平面的直线运动,其质量由变位质量来表示;(3)在分析系统振动量时,假设主轴振动的坐标原点为跨中中点与中心线的交点,天轮振动的坐标原点为卷筒与钢丝绳的切点,提升容器振动的坐标原点为天轮与钢丝绳的切点,并指定向下为系统的正方...&
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机械手是一种模拟人手操作的自动机械。它可按固定程序抓取、搬运物件或操持工具完成某些特定操作。广泛应用于机械制造、冶金、电子、轻工和原子能等部门。机械手主要由手部和运动机构组成。手部是用来抓持工件的部件,根据被抓持物件的形状、尺寸、重量、材料和要求有多种结构形式,如夹持型、托持型和吸附型等。运动机构使手部完成各种转动(摆动)、移动或复合运动来实现规定的动作,改变被抓持物件的位置和姿势。运动机构的升降、伸缩、旋转等独立运动方式称为机械手的自由度。自由度是机械手设计的关键参数。自由度越多,机械手的灵活性越大,通用性越广,其结构也越复杂。一般专用机械手有2~3个自由度。1仿真流程本文主要用S函数编写程序来实现一个非线性系统的控制仿真,本文选择两关节机械手模型进行试验,两关节机械手是简单的一类关节型机器人,通过对两关节机械手的控制,了解关节的输出位置,估计通常难于准确测量的不确定摩擦力和外部扰动的影响,这样才能保证全局的渐进稳定。因此本文...&
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你可能喜欢1、. Ctrl+C 中断正在执行的操作如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断。MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后。2. figure命令新建一个绘图窗口figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口。当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象。所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令gcf得到)。figure(N),将编号为N的窗口置为当前figure,出现在所有窗口的最前面,如果该窗口不存在,则新建一个编号为N的空白figure。3. 注释掉一段程序:%{、%}。经典方法是用 if 0,但缺点是不够直观,注释掉的内容仍然保持代码的颜色。现在可以用 %和{ 的组合。输入%{后,后面的代码都会变绿,在注释结束的地方再加上 %} 。也可以选中要注释内容,在右键菜单中选择Comment (Uncomment去掉注释标记),或使用快捷键Ctrl+R。将光标放在需要注释的行中,按Ctrl+R,将该行变为注释。取消注释也是一样的,快捷键为Ctrl+T。4. doc 命令名,打开命令的帮助文档与help命令不同,帮助文档MATLAB Help中对命令的描述更详细,往往还有一些例子,更便于理解。5. clc 清屏清除命令窗口中的所有输入和输出信息,不影响命令的历史记录。6. clear 和clear all clear 变量名:可以清除workspace中的无用的变量,尤其是一些特别大的矩阵,不用时及时清理,可以减少内存占用。clear all 清除所有的变量,使workspace一无所有,当重新开始一次算法验证时,最好执行一次,让workspace中的变量一目了然。7. close all 如果开了多个绘图窗口,用这个命令将它们一起关掉。8. 上下光标键↑↓在命令窗口中,上下光标键可以将历史记录中的命令复制到输入位置,便于快速重新执行。如果输入命令的前几个字母如 [row, col] =,再使用光标键,则只会选择以这些字母开始的命令。9. Tab补全对名称记得不太清楚的命令,可以输入开头的几个字母,然后按Tab键,当只有一个以这些字母开头的命令时,将自动补全命令名,否则显示一个命令名列表,方便从中选择。当然,只在命令窗口中有效。10. cell模式在一个长长的脚本m文件中,可能需要对其中的一段反复修改,查看执行效果,这时,cell模式就非常有用了。cell模式相当于将其中的代码拷贝到命令窗口中运行。两个%后接一个空格(%% )开始一个cell。将输入光标放到一个cell中时,背景将变为浅黄色,Ctrl+Enter执行cell中的代码。执行cell中代码时不需要保存m文件,该m文件可以不在路径列表中。cell模式中,断点不起作用,当然,调用的子程序中的断点还是正常的。11. 获取文件列表,批处理MATLAB内置了一些文件操作命令,例如cd(切换工作目录),dir(同ls,显示目录内文件列表)等。dir命令可以返回目录中的文件和文件夹列表,存在一个结构体数组中。如果需要对一些数据文件进行批处理,而文件名又没有一定的规律,你可能需要借助于这个命令。&Matlab注释技巧1. m文件如果是函数,保存的文件名最好与函数名一致,这点都很清楚。不过容易疏忽的是,m文件名的命名尽量不要是简单的英文单词,最好是由大小写英文/数字 /下划线等组成。原因是简单的单词命名容易与matlab内部函数名同名,结果会出现一些莫名其妙的错误。例如,写个m文件,命名为spy,运行时就弹出一个怪怪的figure,呵呵,我当初还以为是什么bug。2. 调试程序时,经常要屏蔽掉一整段程序进行,也就是将其标示注释符%。有两个办法:一种是选定后 ctrl+r和ctrl+t 一种是在段首加 if 0 ,段尾加 end,中间都不执行,也就相当于注释掉了3. 写m文件时,选中某段程序内容,ctrl+i 让matlab帮你自动对齐程序。这样程序看起来很有层次,容易发现程序中的错误。4. ctrl+F2作标签,ctrl+g 跳至某一行,这些快捷键都很实用。5 matlab7中有块注释符号%{ 和 %}6 多行加标注时,也可以选中需要添加标注程序,然后在Edit中/或者右键选择Comment。或者Uncomment除掉标注&MATLAB内存管理用 Matlab 进行大规模科学计算或仿真时,内存是一个需要时常注意的问题。在matlab里运行&&system_dependent memstats 就可以看到内存的使用状况。当你写的 Matlab 程序跳出“Out of Memory”时,以下几点措施是需要优先考虑的解决方法:1. 升级内存2. 升级64位系统3. 增加虚拟内存4. 采用3GB开关启动系统由于32位 Windows 操作系统的限制,每个进程只能使用最多 2GB 的虚拟内存地址空间,因此 Matlab 的可分配内存也受到相应的限制。Matlab 7.0.1 引进了新的内存管理机制,可以利用 Windows 的 3GB 开关,使用 3GB 开关启动的 Windows 每个进程可以在多分配 1 GB 的虚拟地址空间。具体做法是:修改C盘根目录 boot.ini 启动选项加上 /3G,例如:multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Microsoft Windows XP Professional" /noexecute=optin /fastdetect /3G 5. 如果必有必要,不要启动java虚拟机,采用matlab -nojvm启动(在快捷方式属性里面的 "..../matlab.exe")改为("...../matlab.exe" - nojvm)6. 关闭Matlab Server 7. Windows中字体、窗口等都是要占用系统资源的,所以在Matlab运行时尽量不要打开不用的窗口。除此以外,更关键的是需要弄清楚以下几个问题:问题一:Matlab是如何存储矩阵的?Matlab中矩阵是以Block,也就是块的形式存储的。也就是说,当Matlab在为即将存储的矩阵划分块时,如果没有相应大小的连续内存,即使实际内存没有被完全使用,它还是会报告“Out of Memory”。问题二:如何高效使用Memory?Matlab 中数组必须占用连续分配的内存段,当无法为新建的数组分配连续的内存段的时候,”Out of Memory”就会出现。在使用的过程中,由于存储单元的不断的被分配和清除,反复分配和释放数组会使内存被分割成不连续的区域,可用的连续内存段减少,很容易造成“Out of Memory”。因此当 Matlab 刚刚启动时其连续内存最多,此时往往可以新建非常大的数组,这一点可以用命令 feature(’memstats’)(在 7.0 版本以上)看出。如果现实的最大连续内存段很小,但实际可用内存(非连续的)仍旧很多,则表明内存中碎片太多了。此时可以考虑用 pack 命令,pack 命令的作用就是将所有内存中的数组写入硬盘,然后重新建立这些数组,以减少内存碎片。此外,在命令行或者程序中都可以使用 clear 命令,随时减少不必要的内存。因此,治本的方法如下:1. 在命令行输入 pack 整理内存空间当内存被分为很多碎片以后,其实本身可能有很大的空间,只是没有作构的连续空间即大的Block而已。如果此时Out of Memory,此时使用pack命令可以很好的解决此问题。2. 使用稀疏矩阵或将矩阵转化成稀疏形式 sparse 如果矩阵中有大量的0,最好存储成稀疏形式。稀疏形式的矩阵使用内存更少,执行时间更短。例如:000×1000的矩阵X,它2/3的元素为0,使用两种存储方法的比较:Name Size Bytes Class X
8000000 double array Y
4004000 double array (sparse) 3. 尽量避免产生大的瞬时变量,把没必要的变量clear掉或当它们不用的时候应该及时clear。4. 减少变量,尽量的重复使用变量(跟不用的clear掉一个意思)。5. 把有用的变量先save,后clear 掉,需要时再读出来。下面介绍一下关于clear、save、load的特殊用法,这对在for或while等多重循环里出现out of memory非常有效。for k = 1:N&&& % N为循环次数% --------------------- &&& var0 = % 获得变量var0&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& %---------------------- &&& string = [sprintf('var_%d', k) ' = var0;' ]; &&& eval(string);&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& % 等价于 var_k = var0; &&& save(sprintf('var_%d.mat', k), sprintf('var_%d')); % 等价于 save var_k.mat var_k &&& clear(sprintf('var_%d'));&&&&&&&&&&&&&&&& &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&% 等价于 clear var_k end 如果要读取刚才存取的变量var_k, (k = 1,2, ..., N). 那么,可以使用如下用法:for k = 1:N &&&&&& load(sprintf('var_%d.mat', k));&&&& % 等价于 load var_k.mat&&& k = 1,2, ..., N end 另外,还有一些非常有用的用法。如果用清除刚才读取的变量 var_k, k = 1, 2, ..., N clear '-regexp' '^var_'&&&& % 清除所有以“ var_ ”开头的变量还有很多关于save、clear、load等用法,具体help一下。6. 使用单精度 single 短整数替代双精度 double Matlab 默认的数字类型是双精度浮点数 (double),每个双浮点数占用 8 个字节。对于一些整数操作来说,使用双浮点数显得很浪费。在 Matlab 中可以在预先分配数组时指定使用的数字类型如以下命令:zero(10, 10, ‘uint8′) 。对于浮点数,在很多精度要求不高的情况下,可以使用4个字节的单浮点数 (single),可以减少一半的内存。关于单、双浮点数的精度对照如下,以便根据需要选择使用:single: 精度 (1.) 最大数 (3.) double: 精度 (2.) 最大数 (1.) 7. 为矩阵变量预制内存而不是动态分配在动态分配的过程中,由于开始Matlab所用的Block随着矩阵的增大而连续的为此矩阵分配内存,但是由于Block的不连续性,很有可能最开始分配的Block不能满足存储的需要,Matlab只好移动此Block以找到更大的Block来存储,这样在移动的过程中不但占用了大量的时间,而且很有可能它找不到更大的块,导致Out of Memory。而当你为矩阵变量预制内存时,Matlab会在计算开始前一次性找到最合适的Block,此时就不用为变量连续的分配内存。比较下面两个程序:for k = 2:1000 &&& x(k) = x(k-1) + 5; end x = zeros(1, 1000); for k = 2:1000 &&& x(k) = x(k-1) + 5; end 显然,第二个更好!!!最好的方法是,在程序一开始就位所有大的矩阵变量预制存存储单元!!!8. 尽量早的为大的矩阵变量预制内存Matlab使用heap method管理内存。当在Matlab heap中没有足够的内存使用时,它会向系统请求内存。但是只要内存碎片可以存下当前的变量,Matlab会重新使用内存。比如:a = rand(1e6,1); b = rand(1e6,1); 使用大约15.4 MB RAM c = rand(2.1e6,1); 使用近似16.4 MB RAM a = rand(1e6,1); b = rand(1e6,1); clear c = rand(2.1e6,1); 使用32.4 MB RAM Matlab不能使用a、b被clear的空间,因为它们均小于2.1 MB,而同时它们也很可能是不连续的。最好的方法:c = rand(2.1e6,1); clear a = rand(1e6,1); b = rand(1e6,1); 使用16.4 MB RAM 9. 如果可行的话,将一个大的矩阵划分为几个小的矩阵,这样每一次使用的内存减少。&&Matlab中的保存数据语句比较在Matlab中,我们经常遇到需要将一些中间数据或者最终结果保存为文本形式(*.txt);其中提供了多种保存数据的语句,应该如何选择喃?在此,小弟在使用了fprintf、save、dlmwrite的基础上,对这三种方法进行了一个比较:fprintf(fid, format, A, ...),将数据A以format表示的格式写入fid(文件)中,fid由fopen函数返回得到。实例:& x = 0:.1:1; A = [x; exp(x)]; fid = fopen('exp.txt', 'wt'); fprintf(fid, '%6.2f %12.8f\n', A); fclose(fid) save filename.txt A& -format,将数据A以format表示的格式写入filename文本文件中。实例:& x = 0:.1:1; A = [x; exp(x)]; save& data.txt A -ASCII dlmwrite('filename.txt', A, 'D', R, C),从矩阵A的第R行、第C列开始,使用分隔符D分割数据(“\t”表示tab分割,“,”为默认分割符),存储到filename文本文件中。实例:& x = 0:.1:1; A = [x; exp(x)]; dlmwrite(‘data.txt', A, 'delimiter', '\t', 'precision', 6); 使用时,save保存的数据是以科学计数法的方式存储的;fprintf和dlmwrite则是可以选择存储数据的方式,fprintf的格式设置跟C语言中的用法一致,dlmwrite可以设置有效位位数,比如上面实例中6表示有效位位数是6位,dlmwrite中对数据中的小数就采用浮点数存储,整数就采用整型存储形式。在使用时,可根据自己实际情况的需要选择适合的一种。个人觉得matlab本身的这种以科学计数法来表示数据,有时不方便于查看。还有一点就是fprintf是按照矩阵列存储。&MATLAB Out of memory问题总结(转载)首先,我要声明,matlab自带的Help才是最权威的Matlab学习资料,如果有时间好好学习一下或是可以高效的使用的话,一定受益匪浅!比如说像 Out of Memory这个问题,最开始我都是用Help memory,几乎得不到任何信息;然后就是去网上搜索此类问题的解决方法,一般有这几种:除了升级内存和升级64位系统外,下面几个方法也是解决之道。# 增加虚拟内存# 采用PACK (在命令行输入 pack 整理内存空间)# 采用3GB 开关启动系统(修改 c盘根目录 boot.ini 启动选项加上 /3G 例如:multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)\WINDOWS="Microsoft Windows XP Professional" /noexecute=optin /fastdetect /3G# 优化程序,减少变量(使用稀疏矩阵 sparse ) save 保存变量 load 变量,需要时再读出来# 如果必有必要,不要启动java虚拟机,采用matlab -nojvm启动(在快捷方式属性里面的 "..../matlab.exe")改为("...../matlab.exe" - nojvm)#关闭Matlab Server& # 使用单精度 single 短整数替代双精度。现在看来这些解决方法对于我的问题来说根本就是“治标不治本”,不能解决实际问题,后来在一个师兄的提醒下Help out of memory,终于找到了解决此类问题的方法。在此感谢这位师兄啊!重申――Matlab的Help才是Matlab的最权威的指导材料!!!其实我的所谓原创就是对Help out of memory的一些归纳总结而已,有兴趣的话大家可以自己去看!!!问题一:Matlab是如何存储矩阵的Matlab中矩阵是以Block,也就是块的形式存储的。也就是说,当Matlab在为即将存储的矩阵划分块时,如果没有相应大小的连续内存,即使实际内存没有被完全使用,他还是会报告“Out of Memory”。问题二:如何高效使用Memory由于在使用的过程中,由于存储单元的不断的被分配和清除,内存会被分割成不连续的区域,这是很容易造成“Out of Memory”。1.为矩阵变量预制内存而不是动态分配在动态分配的过程中,由于开始Matlab所用的Block随着矩阵的增大而连续的为此矩阵分配内存,但是由于Block的不连续性,很有可能最开始分配的Block不能满足存储的需要,Matlab只好移动此Block以找到更大的Block 来存储,这样在移动的过程中不但占用了大量的时间,而且很有可能它找不到更大的块,导致Out of Memory。而当你为矩阵变量预制内存时,Matlab会在计算开始前一次性找到最合适的Block,此时就不用为变量连续的分配内存。比较下面两个程序:for k = 2:1000x(k) = x(k-1) + 5;endx = zeros(1, 1000);for k = 2:1000x(k) = x(k-1) + 5;end显然,第二个更好!!!最好的方法是,在程序一开始就位所有大的矩阵变量预制存存储单元!!!1.尽量早的分配大的Matlab使用heap method管理内存。当在Matlab heap中没有足够的内存使用时,它会向请求内存。但是只要内存碎片可以存下当前的变量,Matlab会重新使用内存。比如:a = rand(1e6,1); b = rand(1e6,1); 使用大约15.4 MB RAM c = rand(2.1e6,1);使用近似16.4 MB RAM: a = rand(1e6,1); b = rand(1e6,1); clear c = rand(2.1e6,1); 使用32.4 MB RAM。因为Matlab不能使用a、b被clear的空间,因为它们均小于2.1 MB,而同时它们也很可能是不连续的。最好的方法:c = rand(2.1e6,1); clear a = rand(1e6,1); b = rand(1e6,1); 使用16.4 MB RAM 2.尽量避免产生大的瞬时变量,当它们不用的时候应该及时clear。3.尽量的重复使用变量(跟不用的clear掉一个意思)4.将矩阵转化成稀疏形式如果矩阵中有大量的0,最好存储成稀疏形式。稀疏形式的矩阵使用内存更少,执行时间更短。例如:1000×1000的矩阵X,它2/3的为0,使用两种存储方法的比较:Name Size Bytes Class X
8000000 double array Y
4004000 double array (sparse) 5.使用pack 当内存被分为很多碎片以后,其实本身可能有很大的空间,只是没有作构的连续空间即大的Block而已。如果此时Out of Memory,此时使用pack命令可以很好的解决此问题。6.如果可行的话,将一个大的矩阵划分为几个小的矩阵,这样每一次使用的内存减少。7.增大内存问题三: Increase the size of the swap file. wap space的与使用的操作系统有关,具体的如下:1. UNIX Information about swap space can be procured by typing pstat -s at the UNIX command prompt. For detailed information on changing swap space, ask your system administrator. 2. Linux Swap space can be changed by using the mkswap and swapon commands. For more information on the above commands, type man followed by the command name at the Linux prompt. 3. Windows NT Follow the steps shown here: Right-click the My Computer icon, and select Properties. Select the Performance tab and click the Change button to change the amount of virtual memory. 4. Windows 2000 右键“我的电脑”-&属性-&高级-&性能-&设置,从而改变其虚拟内存。5. Windows XP 右键“我的电脑”-&属性-&高级-&性能-&设置,从而改变其虚拟内存。问题四:尽量少时用系统资源(对于Windows)Windows中字体、窗口等都是要占用系统资源的,所以在Matlab时尽量不要打开不用的窗口。问题五:Reloading Variables on UNIX Systems 由于我不使用UNIX系统,这里不介绍,直接从Help中粘过来On UNIX systems, MATLAB does not return memory to the operating system even after variables have been cleared. This is due to the manner in which UNIX manages memory. UNIX does not accept memory back from a program until the program has terminated. So, the amount of memory used in a MATLAB session is not returned to the operating system until you exit MATLAB. To free up the memory used in your MATLAB session, save your workspace variables, exit MATLAB, and then load your variables back in.赵越(Beyondall_Zhao) 
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全世界每4个人中,就有一个人在一生中某个阶段饱受精神问题的折磨。但这本书并非仅仅是写给那1/4的人,而是写给1、. Ctrl+C 中断正在执行的操作如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ct这本书原本不应该解读,因为我的解读无法传递鲍鹏山老师精彩的文笔和浓重的感情。但我还是想试一试,看看我能不能用人这一生中总有很多次关键对话的时刻。???比如关键性的面试,向心爱的女孩求婚,面对一个艰苦的商业谈判,和自己有没有发现你的企业经营多年享有一定的企业知名度,却收不到品牌带来的太大价值?或者,你正在创立一家公司,却苦于中国青年报导读导师曾和我聊起一位师兄。他不仅人品极好,而且功底扎实,有悟性,还是位谦谦君子。基本上是按着“白在经过很长一段时间播种、施肥、种植后,当快要收获时,农民绝不会说:“到了收获的季节,我们万事大吉啦!”然后随改变不是一个意志力的考验,意志在这起不了多大作用。改变是个智慧的考验,如何去用理智指导情感,而不要去用意志力作者:盛洪 天则经济研究所所长 来源:中评网面对迅速上涨的房价,中央政府的对策一是由行政部门直接干预房价,一版权声明:本文来源 温言,仅代表作者个人观点。如果您认为标注与事实不符,请告知我们,谢谢!文 | 温言 导读硅谷创投教父、PayPal创始人作品。斯坦福大学改变未来的一堂课。为世界创造价值的商业哲学。在科技剧烈改变世真难得,一个人能把佛法讲的这么透彻,而且文字像诗一样优美。我迫不及待地一口气读完了,久久不愿从那种平安喜乐的“他用最少的金钱在最短的时间内成为了广告业的巨头。”1948年大卫·奥格威花了6000美元创办了奥美广告公司爱,宽恕,信仰贯彻了她的一生,用信仰创造奇迹的人。
日建军节,我开始了我寻访中国航天科技集团和中国航天科工集团的旅程。5天的行程曾经看过逻辑思维的一集视频,老罗说拖延症是不可战胜的,只能改善。于是过了很久看到这本战胜拖延症的书,很是好奇请记得“联盟”这个词。这意味着你换了崭新的眼光来看待你和员工的关系。在全民创业的中国,意识到这一点尤为重要。生在中国,我们每一个人从小被教育的都是听话和规则。很多人信奉严谨的规则和清晰的部门划分,包括过去的我自己。但是谷歌的出现却再逐渐改变者自己的这种印象,这样一个允许部门之间互相插手,没有铁一般纪律的公司是如何创造奇迹的呢?从科比退役,到库里再度封王,看似很快,却不知他用了10年时间。这段时间,开始接触社会学,在韦伯、涂尔干和齐美尔中,我选择了一个...最不成体系的齐美尔。总算有了自己的一些心得。就选了笔记和随想中的两个部分,作为这段时间的一个小成果,因为齐美尔涉猎太多,我也就不尝试将其放在一个两个抽屉中“整合”了。高中最想学的专业是南京大学的天文学,分数不够,选择了航天很厉害的哈工大。可是四年里随波逐流,虽然过得充实,却远离了当时上大学的初衷,渐渐走向了一个计算机程序员和通信工程师的道路……网络信息论:普适信道条件下的超过三节点的可达容量区域的闭合表达式,可达到该界的手段,比如编码、时延、路由、功Beyondall_Zhao用工程师独有的工匠精神,分享我在互联网、通信、教育等领域的理念与思维,提供纯原创的精华文章,并推荐相关主题的优秀文章。欢迎关注,与我交流,一同进步热门文章最新文章Beyondall_Zhao用工程师独有的工匠精神,分享我在互联网、通信、教育等领域的理念与思维,提供纯原创的精华文章,并推荐相关主题的优秀文章。欢迎关注,与我交流,一同进步}

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