Функция несогласованно ссылается на себя маткад

Функция несогласованно ссылается на себя, MathCAD

Запрос когда таблица ссылается сама на себя
Здравствуйте. Создал вот такой запрос SELECT dbo.msg.id, dbo.action.name.

Работа с таблицей, которая ссылается сама на себя
вот допустим есть такая таблица create table TShopPointCompatibility ( idshoppoint1 int.

Поле типа «computed for display» ссылается на себя
Всем привет! Вся проблема в следующем: Есть БД, в которой есть всего две формы (общих полей.

5233 / 4020 / 1384
Регистрация: 30.07.2012
Сообщений: 12,240

Сообщение было отмечено VSI как решение

Решение

Bolschikov, а сколько в Вашей функции аргументов. 1 или 2.
Желателен Ваш расчетный ФАЙЛ (а не картинка) и полное исходное задание.

Плохо разбираюсь в MathCad, люди можете подсказать в чем ошибка?

n(x) — сумма проекций продольной силы где Dv(x) — функция поворота сечения стержня, составил функцию, MathCad выдает ошибку (функция несогласованно ссылается на себя) объясните пожалуйста в чем дело?

Дополнен 9 лет назад

Дополнен 9 лет назад

на самом деле я не понимаю почему так происходит, но вводя знак умножения в первом слагаемом MathCad сам ставит эту точку и удалить ее нельзя иначе стирается все выражение

Лучший ответ

А что там за точка перед N1X? Плохо видно.
Удали этот значок — перепиши или поставь там единицу. А ещё удали выше n = -500. 500. Зачем это? Если функция n задается ниже.

P.S. И если что в комментарии пиши — я же не знаю когда вопрос обновляется

Александр КустовЗнаток (305) 9 лет назад

Спасибо разобрался, поставил вместо «Рассчитать численно » -(=) «Определение» — (:=) и вроде результат выдает ожидаемый

5 семестр / MATLAB / Задание / METOD / MET1MTLB

Индексы. Элемент массива А, расположенный на пересечении строки i и столбца j, обозначается как А(i, j).

Пример Рассмотрим в качестве массива А матрицу magic(4): А = magic(4) А =

Тогда А(4, 3) — это элемент, расположенный на пересечении строки 4 и столбца 3, равный 15.

Можно также вычислить сумму элементов четвертого столбца

A(1, 4) + A(2, 4) + A(3, 4) + A(4, 4) ans = 34

На элементы массива А можно ссылаться, используя единственный индекс, А(k). Это обычный способ ссылки на элементы векторов. Но точно так же можно ссылаться на элементы двумерного массива, и в этом случае этот массив рассматривается как один длинный вектор-столбец, сформированный из столбцов исходного массива. В рассматриваемом примере А(12) — это другой способ ссылки на значение 15, соответствующее элементу А(4, 3).

Если будет сделана попытка обратиться к элементу вне матрицы, то программа выдаст ошибку:

t = A(4, 5) . Index exceeds matrix dimensions. Индекс превышает размерность матрицы.

Если же выполняется присвоение значения элементу с индексами, выходящими за пределы массива, то система MATLAB автоматически увеличивает размер матрицы.

Пример:

X = A; X (4, 5) = 17 X =

Выделение подблоков массива. Если в индексных выражениях использовать двоеточие, то можно ссылаться на подблоки массива. Так индексное выражение A(1:k, j) ссылается на блок из k элементов столбца j.

Пример:

A(1:4,3) ans =

Здесь выделен столбец 3 матрицы magic(4).

sum(A(1:4, 3)) ans = 34

вычисляет сумму элементов столбца 3.

Однако существует способ лучше. Поскольку двоеточие само по себе ссылается на все элементы строки или столбца, то последнюю сумму можно вычислить так

sum(A(:,3)) ans = 34

Кроме того, начиная с версии 5.0, на последнюю строку или столбец массива можно ссылаться с помощью ключевого слова end. Таким образом, оператор

sum(A(:, end)) ans = 34

вычисляет сумму элементов в последнего столбца матрицы A.

Объдинение подблоков в массив. Операция объединения отдельных подблоков в массив называется конкатенацией. Даже при формировании исходной матрицу, когда объдиняются отдельные элементы, осуществляется операция конкатенации.Оператор конкатенации — это пара квадратных скобок [ ], внутри которых указываются отдельные элементы или блоки массива.

Пример. Используя матрицу A, равную magic(4), образуем новую матрицу B размера 8×8 B = [A A+32; A+48 A+16] B =

Эта матрица состоит из четырех блоков размера 4×4

Эта матрица есть половина другого волшебного квадрата, элементы которого находятся в диапазоне целых чисел 1:64. Суммы по столбцам уже имеют правильное значение для волшебного квадрата размера 8х8:

sum(B) ans = 260 260 260 260 260 260 260 260

Однако сумма строк

sum (B’) ans = 196 196 196 196 324 324 324 324

Попробуйте найти те перестановки элементов, которые приводят матрицу B к истинному волшебному квадрату порядка 8.

Удаление строк и столбцов. Используя понятие пустого массива, можно легко удалять строки, столбцы и целые подблоки.

X = A X =

Чтобы удалить второй столбец массива X достаточно применить оператор

X (:, 2) = [ ] X =

При попытке улалить отдельный элемент массива возникает ошибка, поскольку результат не является массивом:

X (1, 2) = [] . Indexed empty matrix assignment is not allowed. Запрещено присвоение пустой матрицы индексному выражению.

Однако использование единственного индекса позволяет удалить одиночный элемент или последовательность элементов, при этом остающиеся элементы преобразуются в вектор-строку.

X = A; X(:, 2) = [ ] X =

X(2:1:12) = [ ] X = 16 или X = A; X(:, 2) = [ ] X =

X(2 : 2 : 10) = [ ] X = 16 9 3 6 13 12 1

Индексация многомерных массивов. В системе MATLAB принято хранить каждый массив, независимо от его размерности, как вектор-столбец. Этот вектор образован объединением (конкатенацией) столбцов исходного массива.

Пример. Система MATLAB хранит массив A A = [2 6 9; 4 2 8; 3 0 1] в виде следующего вектора-столбца

При обращении к массиву А с указанием единственного индекса происходит непосредственное обращение к этому вектору-столбцу. Обращение A(3) ссылается на третье значение в столбце; А(7) — на седьмое и так далее.

Если количество индексов массива больше 1, то MATLAB вычисляет индекс в столбце хранения, используя значения размерностей массива. Если двумерный массив А имеет размер [d1 d2], где d1 — число строк, а d2 — число столбцов, то для элемента с номером (i, j) его позиция в векторе хранения определяется как (j-1)*d1+i.

Пример

Для элемента A(3, 2) MATLAB вычисляет следующую позицию в векторе хранения (2-1)*3+3 = 6. Элементу с номером 6 соответствует значение 0. Этот способ хранения и индексная схема распространяются и на многомерные массивы. В этом случае MATLAB использует схему постраничного объединения, чтобы создать столбец хранения. Использование единственного индекса приводит к непосредственному обращению к вектору хранения. Если задано два индекса (i, j), то MATLAB вычисляет позицию описанным выше способом, причем только для первой страницы многомерного массива и при условии, что эти индексы находятся внутри диапазона размерностей исходного массива. Если задано более двух индексов, схему индексации усложняется. Если задано четыре индекса (i, j, k, l) для четырехмерного массиву размера d1xd2xd3xd4, то позиция элемента в векторе хранения вычисляется следующим образом s = (l-1)(d3)(d2)(d1)+(k-1)(d2)(d1)+(j-1)(d1)+i. Общая формула для позиции элемента в векторе хранения, соответствующего элементу (j1 j2 . jn-1 jn) n-мерного массива размера d1xd2xd3x . xdn, имеет вид s = (jn-1)(dn-1)(dn-2). (d1)+(jn-1-1)(dn-2). (d1)+. +(j2-1)(d1)+j1.

Пример

Рассмотрим многомерный массив C размера 5х4х3х2. На рис. 3.2 показаны форматы вывода на экран и хранения.

Документация

Данные , имеющие разбросы состоят из набора точек X и соответствующие значения V , где точки не имеют структуры или порядка между их относительными местоположениями. Существуют различные подходы к интерполяции данных , имеющих разбросов. Один широко используемый подход использует триангуляцию точек Делоне.

В этом примере показано, как создать интерполяционную поверхность путем триангуляции точек и подъема вершин на величину V в размерность, ортогональную X .

Существуют изменения в том, как можно применять этот подход. В этом примере интерполяция разбита на отдельные шаги; обычно полный процесс интерполяции выполняется одним вызовом функции.

Создайте набор данного , имеющего разброса на поверхности параболоида.

X = [-1.5 3.2; 1.8 3.3; -3.7 1.5; -1.5 1.3; . 0.8 1.2; 3.3 1.5; -4.0 -1.0; -2.3 -0.7; 0 -0.5; 2.0 -1.5; 3.7 -0.8; -3.5 -2.9; . -0.9 -3.9; 2.0 -3.5; 3.5 -2.25]; V = X(:,1).^2 + X(:,2).^2; hold on plot3(X(:,1),X(:,2),zeros(15,1), '*r') axis([-4, 4, -4, 4, 0, 25]); grid stem3(X(:,1),X(:,2),V,'^','fill') hold off view(322.5, 30);

Создайте триангуляцию Делоне, поднимите вершины и вычислите интерполяцию в точке запроса Xq .

figure('Color', 'white') t = delaunay(X(:,1),X(:,2)); hold on trimesh(t,X(:,1),X(:,2), zeros(15,1), . 'EdgeColor','r', 'FaceColor','none') defaultFaceColor = [0.6875 0.8750 0.8984]; trisurf(t,X(:,1),X(:,2), V, 'FaceColor', . defaultFaceColor, 'FaceAlpha',0.9); plot3(X(:,1),X(:,2),zeros(15,1), '*r') axis([-4, 4, -4, 4, 0, 25]); grid plot3(-2.6,-2.6,0,'*b','LineWidth', 1.6) plot3([-2.6 -2.6]',[-2.6 -2.6]',[0 13.52]','-b','LineWidth',1.6) hold off view(322.5, 30); text(-2.0, -2.6, 'Xq', 'FontWeight', 'bold', . 'HorizontalAlignment','center', 'BackgroundColor', 'none');

Этот шаг обычно включает в себя прохождение структуры данных триангуляции, чтобы найти треугольник, который окружает точку запроса. Когда вы находите точку, последующие шаги для вычисления значения зависят от метода интерполяции. Можно вычислить ближайшую точку в районе и использовать значение в этой точке (метод интерполяции по ближайшему соседу). Можно также вычислить взвешенную сумму значений трех вершин заключающего треугольника (метод линейной интерполяции). Эти методы и их варианты описаны в текстах и ссылках на данный , имеющий разброс.

Хотя рисунок подсвечивает 2-D интерполяцию, можно применить этот метод к более высоким размерностям. В более общих терминах, учитывая набор точек X и соответствующие значения V можно создать интерполяцию формы V = F(X) . Интерполяцию можно вычислить в точке запроса Xq , чтобы дать Vq = F(Xq) . Это — однозначная функция; для любой точки запроса Xq в выпуклую оболочку X это даст уникальное значение Vq . Принято, что выборочные данные уважают это свойство в порядок получения удовлетворительной интерполяции.

MATLAB ® предоставляет два способа выполнения интерполяции данных , имеющих разбросов на основе триангуляции:

• Функции griddata и griddatan
• The scatteredInterpolant класс

griddata функция поддерживает 2-D интерполяцию данных , имеющих разбросов. griddatan функция поддерживает данный , имеющий разброс в N-D; однако это нецелесообразно по размерностям выше 6-D для умеренных и больших наборов точек из-за экспоненциального роста памяти, требуемого базовой триангуляцией.

The scatteredInterpolant класс поддерживает данный , имеющий разброс в 2-D и трехмерном пространстве. Использование этого класса поощряется, поскольку он более эффективен и легко адаптируется к более широкой области значений задач интерполяции.

Интерполяция данных, имеющих разброс, с помощью griddata и griddatan

griddata и griddatan функции берут набор точек выборки, X , соответствующие значения, V , и точки запроса, Xq , и возвращает интерполированные значения, Vq . Синтаксис вызова аналогичен для каждой функции; основным отличием является 2-D/ 3-D griddata функция позволяет вам определять точки с точки зрения X , Y / X , Y , Z координаты. Эти две функции интерполируют данные , имеющие разбросы в предопределенных местоположениях точек сетки; Цель состоит в том, чтобы создать данные с сеткой, отсюда и имя. Интерполяция является более общей на практике. Можно хотеть запросить в произвольных местоположениях в выпуклую оболочку из точек.

Этот пример показывает, как griddata функция интерполирует данные , имеющие разбросы в наборе точек сетки и использует эти данные сетки для создания контурного графика.

Постройте график seamount набор данных (подводная мачта — подводная гора). Набор данных состоит из набора долготы ( x ) и широта ( y ) местоположения и соответствующие seamount повышения ( z ) измеряется в этих координатах.

load seamount plot3(x,y,z,'.','markersize',12) xlabel('Longitude') ylabel('Latitude') zlabel('Depth in Feet') grid on

Использование meshgrid создать набор 2-D точек сетки в плоскости долготы и широты и затем использовать griddata для интерполяции соответствующей глубины в этих точках.

figure [xi,yi] = meshgrid(210.8:0.01:211.8, -48.5:0.01:-47.9); zi = griddata(x,y,z,xi,yi); surf(xi,yi,zi); xlabel('Longitude') ylabel('Latitude') zlabel('Depth in Feet')

Теперь, когда данные находятся в формате сетки, вычислите и постройте графики контуров.

figure [c,h] = contour(xi,yi,zi); clabel(c,h); xlabel('Longitude') ylabel('Latitude')

Вы также можете использовать griddata для интерполяции в произвольных местоположениях в выпуклую оболочку набора данных. Например, глубина в координатах (211,3, -48,2) определяется:

zi = griddata(x,y,z, 211.3, -48.2);

Базовая триангуляция вычисляется каждый раз, griddata вызывается функция. Это может повлиять на эффективность, если один и тот же набор данных интерполируется неоднократно с различными точками запроса. The scatteredInterpolant класс, описанный в Интерполяции данных, имеющих разброс, Использование класса scatteredInterpolant более эффективно в этом отношении.

MATLAB также обеспечивает griddatan для поддержки интерполяции в более высоких размерностях. Синтаксис вызова аналогичен griddata .

класс scatteredInterpolant

griddata функция полезна, когда необходимо выполнить интерполяцию, чтобы найти значения в наборе предопределенных местоположений точек сетки. На практике проблемы интерполяции часто являются более общими, и scatteredInterpolant класс обеспечивает большую гибкость. Класс имеет следующие преимущества:

• Это создает интерполяционную функцию, которая может быть эффективно запрошена. То есть базовая триангуляция создается один раз и повторно используется для последующих запросов.
• Метод интерполяции может быть изменен независимо от триангуляции.
• Значения в точках данных могут быть изменены независимо от триангуляции.
• Точки данных могут быть постепенно добавлены к существующей интерполяции, не вызывая полного пересчета. Точки данных также могут быть удалены и эффективно перемещены, при условии, что отредактированное число точек мало относительно общего количества точек выборки.
• Он обеспечивает функциональность экстраполяции для аппроксимации значений в точках, которые падают за пределы выпуклой оболочки. Для получения дополнительной информации см. раздел Экстраполяция данных , имеющих разбросов.

scatteredInterpolant предоставляет следующие методы интерполяции:

• ‘nearest’ — интерполяция по ближайшему соседу, где интерполирующая поверхность является прерывистой.
• ‘linear’ — Линейная интерполяция (по умолчанию), где интерполирующая поверхность C0 непрерывна.
• ‘natural’ — Интерполяция по естественному соседу, где интерполирующая поверхность C1 непрерывна, кроме как в точках выборки.

The scatteredInterpolant класс поддерживает данный , имеющий разброс в 2-D и трехмерном пространстве. Вы можете создать интерполяцию, позвонив scatteredInterpolant и передачи местоположений точек и соответствующих значений, и, опционально, методов интерполяции и экстраполяции. Смотрите scatteredInterpolant Страница с описанием для получения дополнительной информации о синтаксисах, которые можно использовать для создания и оценки scatteredInterpolant .

Интерполяция данных, имеющих разброс, с использованием класса scatteredInterpolant

В этом примере показано, как использовать scatteredInterpolant для интерполяции рассеянной выборки peaks функция.

Создайте данный , имеющий разброс набор.

rng default; X = -3 + 6.*rand([250 2]); V = peaks(X(:,1),X(:,2));

Создайте интерполяцию.

F = scatteredInterpolant(X,V)

F = scatteredInterpolant with properties: Points: [250x2 double] Values: [250x1 double] Method: 'linear' ExtrapolationMethod: 'linear'

The Points свойство представляет координаты точек данных и Values свойство представляет связанные значения. The Method свойство представляет метод интерполяции, который выполняет интерполяцию. The ExtrapolationMethod свойство представляет метод экстраполяции, используемый, когда точки запроса оказываются вне выпуклой оболочки.

Вы можете получить доступ к свойствам F таким же образом вы получаете доступ к полям struct . Для примера используйте F.Points для исследования координат точек данных.

Оцените интерполяцию.

scatteredInterpolant обеспечивает подписанную оценку интерполяции. Он оценивается так же, как функция. Интерполяцию можно вычислить следующим образом. В этом случае значение в местоположении запроса задается как Vq . Вычислить можно в одной точке запроса: