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,) Th…

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”了的一种算法.但是,它的理念是其他某些算法的组成部分,或者说是在其他某些算法中,也有最速下降法的“影子”.因此,我们还是有必要学习一下的.我很久以前已经写过一篇关于最速下降法的文章了,但是这里我还打算再写一篇,提供更多一些信息,让大家可以从更简单生动的方面去理解它. 『1』名字释义最速下降法只使用目标…

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”了的一种算法.但是,它的理念是其他某些算法的组成部分,或者说是在其他某些算法中,也有最速下降法的“影子”.因此,我们还是有必要学习一下的.我很久以前已经写过一篇关于最速下降法的文章了,但是这里我还打算再写一篇,提供更多一些信息,让大家可以从更简单生动的方面去理解它. 『1』名字释义最速下降法只使用目标…

function x = fxsteep(f,e,a,b)x1 = a;x2 = b;Q = fxhesson(f,x1,x2);x0 = [x1,x2]';temp = [x0];fx1 = diff(f,'x1');fx2 = diff(f,'x2');g = [fx1,fx2]';g1 = subs(g);d = - g1;while (abs(norm(g1))> e) lamda = (-d)'*d/((-d)'*Q*d); x0 = x0 - lamda *g1; temp = [t…

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*a; a=x(1);b=x(2); g=eval(f); 求梯度: function g=fun_grad(x) syms a b f = 1/2*a^2+b^2-a*b-2*a; gradient = jacobian(f,[a,b]); a = x(1);b = x(2); g = eval(g…

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.com/access/helpdesk/help/toolbox/physmod/mech/mech.shtml 3.gaot工具箱(遗传算法工具箱) http://www.dytrol.com/viewFile.asp?Boardid=11&ID=263 4.Optimization Toolb…

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.灵活的程序设计流程.高质量的图形可视化界面设计.便捷的与其它程序和语言接口的功能.随着Matlab语言功能越来越强大,不断适应新的要求并提出新的解决方法,可以预见,在科学运算,自动控制与科学绘图领域,Matlab语言将长期保持其独一无二的地位. 2.几种常用的边缘检测算子 边缘是图像的最重要的特征,.边缘是指周围…

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):难点是求偏导,通过查资料,发现可以通过导数定义,即取极限的方法,来逐步逼近求得梯度:另外,没法做到输入任意公式,只能将公式硬编码为函数,而求导函数需要传入公式,就直接传入函数指针了.思考.编码.调试.测试共耗费两周左右时间,完成于 2013/01/10.虽然为了认真做这个大作业而耽误了期末考试的复习,…

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.一个因变量以及代表它们之间关系的一些训练样本,来确定它们的关系.其中最简单的一类是线性回归(Linear Regression). 线性回归函数的形式如下:   (1) θj 是我们要求的系数.接下来介绍一下求θ 的两种方法,梯度下降(Gradient Descent)和正规方程(Normal Rquati…

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 矩阵对数运算cumprod 矩阵元素累计乘cumsum 矩阵元素累计和toeplitz Toeplitz矩阵disp 显示矩阵和文字内容length 确定向量的长度size 确定矩阵的维数diag 创建对角矩阵或抽取对角向量find 找出非零元素1的下标matrix 矩阵变维rot90 矩阵逆时针旋转90度…