norm(A,p)
当A是向量时
norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.
norm(A) Returns norm(A,)
norm(A,inf) Returns max(abs(A)).
norm(A,-inf) Returns min(abs(A)).
当A是矩阵时
n = norm(A) returns the largest singular value of A, max(svd(A))
n = norm(A,) The -norm, or largest column sum of A, max(sum(abs(A)).
n = norm(A,) The largest singular value (same as norm(A)).
n = norm(A,inf) The infinity norm, or largest row sum of A, max(sum(abs(A')))
n = norm(A,'fro') The Frobenius-norm of matrix A, sqrt(sum(diag(A'*A))).

A'*A的n个非负特征值的平du方根叫作矩阵A的奇异值

解 (i)∇f (x) =(2x() ,50x() )T
编写 M 文件detaf.m,定义函数 f (x)及其梯度列向量如下
function [f,df]=detaf(x);
f=x()^+*x()^;
df=[*x()
*x()];
(ii)编写主程序文件zuisu.m如下:
clc
x=[;];
[f0,g]=detaf(x);
while norm(g)>0.000001
p=-g/norm(g);
t=1.0;f=detaf(x+t*p);
while f>f0
t=t/;
f=detaf(x+t*p);
end
x=x+t*p;
[f0,g]=detaf(x);
end
x,f0

matlab 梯度法(最速下降法)的更多相关文章

  1. 再谈 最速下降法/梯度法/Steepest Descent

    转载请注明出处:http://www.codelast.com/ 最速下降法(又称梯度法,或Steepest Descent),是无约束最优化领域中最简单的算法,单独就这种算法来看,属于早就“过时”了 ...

  2. 【转】再谈 最速下降法/梯度法/Steepest Descent

    转载请注明出处:http://www.codelast.com/ 最速下降法(又称梯度法,或Steepest Descent),是无约束最优化领域中最简单的算法,单独就这种算法来看,属于早就“过时”了 ...

  3. 最速下降法--MATLAB程序

    function x = fxsteep(f,e,a,b)x1 = a;x2 = b;Q = fxhesson(f,x1,x2);x0 = [x1,x2]';temp = [x0];fx1 = dif ...

  4. 每天一个小算法(matlab armijo)

    下面是 armijo线搜索+最速下降法的小程序,matlab用的很不熟,费了不少劲. 函数: function g=fun_obj(x) syms a b f = 1/2*a^2+b^2-a*b-2* ...

  5. matlab 工具箱下载地址

    1.平面操作工具箱 http://cathy.ijs.si/~leon/planman.html 2.SimMechanics 工具箱 (这个好像不是免费的) http://www.mathworks ...

  6. 基于matlab的边缘提取方法的比较

    1.Matlab简述 Matlab是国际上最流行的科学与工程计算的软件工具,它起源于矩阵运算,已经发展成一种高度集成的计算机语言.有人称它为“第四代”计算机语言,它提供了强大的科学运算.灵活的程序设计 ...

  7. 工程优化方法中的“最速下降法”和“DFP拟牛顿法”的 C 语言实现

    这个小程序是研一上学期的“工程优化”课程的大作业.其实这题本可以用 MATLAB 实现,但是我为了锻炼自己薄弱的编码能力,改为用 C 语言实现.这样,就得自己实现矩阵的运算(加减乘除.求逆.拷贝):难 ...

  8. 机器学习笔记(一)—— 线性回归问题与Matlab求解

    给你多组数据集,例如给你很多房子的面积.房子距离市中心的距离.房子的价格,然后再给你一组面积. 距离,让你预测房价.这类问题称为回归问题. 回归问题(Regression) 是给定多个自变量.一个因变 ...

  9. Matlab 稀疏矩阵函数

    eye 单位矩阵zeros 全零矩阵ones 全1矩阵rand 均匀分布随机阵genmarkov 生成随机Markov矩阵linspace 线性等分向量logspace 对数等分向量logm 矩阵对数 ...

随机推荐

  1. CF808E Selling Souvenirs

    题目链接: http://codeforces.com/contest/808/problem/E 题目大意: Petya 有 n 个纪念品,他能带的最大的重量为 m,各个纪念品的重量为 wi,花费为 ...

  2. 使用element-ui 的table 组件 出现表格线条不对齐的问题

    在全局css样式中添加以下代码即可: body .el-table th.gutter { display: table-cell !important }

  3. Ubuntu 18.04上交叉编译华硕路由器RT-AC88U的梅林384.15版本

    研究了半天官方wiki上的文档,最后却找到这个一键脚本.手动试了一下,丝般顺滑,成功编译出RT-AC88U的梅林固件384.15版本.也可以编译其他路由器型号的固件. 不过这个脚本比较暴力,上来就把/ ...

  4. (二)vue的生命周期及相关的运行流程

    @ 目录 1. vue的生命周期 经过一系列的初始化过程 需要设置数据监听 编译模板 将实例花在到DOM 并在数据变化时更新DOM 等 这是相应的生命周期函数 在用的时候直接写上, 其实很多人都这样, ...

  5. Oracle数字格式化

    @ 目录 Oracle数字格式化 开发中的常见问题 数字格式模型元素 Oracle数字格式化 A format model is a character literal that describes ...

  6. 对 getopts 的理解

    getopts 格式 1 #!/bin/bash 2 echo "begin index is $OPTIND" 3 echo "begin ARG is $OPTARG ...

  7. MySQL8离线安装

    现在离线安装包: 登录官网准备下载 https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 2,开始下载 解压安装包: 开始解压: 解压完成: 新建init文件: 在解压目录下创 ...

  8. centos7部署ELK测试

    一.背景 学习ELK,动手实验. 参考:https://blog.csdn.net/qq_33406938/article/details/80307679 二.环境 虚拟机一台,已安装jdk1.8, ...

  9. Rocket - debug - TLDebugModuleInner - DMSTATUS

    https://mp.weixin.qq.com/s/GyGriFyeq_7Z3xOjKn56Mg 简单介绍TLDebugModuleInner中DMSTATUS寄存器的实现. 1. DMSTATUS ...

  10. Java实现 蓝桥杯VIP 算法提高 研究兔子的土豪

    试题 算法提高 研究兔子的土豪 资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 某天,HWD老师开始研究兔子,因为他是个土豪 ,所以他居然一下子买了一个可以容纳10^18代兔子的巨大 ...