x = A\B; x = mldivide(A, B); matlab 在这里的求解与严格的数学意义是不同的, 如果 A 接近奇异,matlab 仍会给出合理的结果,但也会提示警告信息: 如果 A 为方阵,如果解存在的话,x = A\B 的解就是 Ax=B(代入就会成立) 如果 A 不为方阵,返回的是 Ax=B 的最小二乘解: 1. A 和 B 是 full 型矩阵(一般的矩阵) 2. A 为 sparse 型矩阵…

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想.LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解. 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路 首先,回顾L…

最近建立了一个网络流模型,是一个混合整数线性规划问题(模型中既有连续变量,又有整型变量).当要求解此模型的时候,发现matlab优化工具箱竟没有自带的可以求解这类问题的算法(只有bintprog求解器,但是只能求解不含连续变量的二值线性规划问题).于是在网上找了一些解决问题的途径,下面说说我试过的几种可能的解决方案,包括cplex.GLPK.lpsolve 和 yalmip. cplex 首先想到的是IBM公司大名鼎鼎的cplex.cplex是IBM公司一款高性能的数学规划问题求解器,可以快速.…

线性规划 LP(Linear programming,线性规划)是一种优化方法,在优化问题中目标函数和约束函数均为向量变量的线性函数,LP问题可描述为: minf(x):待最小化的目标函数(如果问题本身不是最小化问题,则应做适当转换,使其变为最小化问题,比如如果原始问题是最大化的话,目标函数 f = -f) A⋅x≤b:不等式约束 Aeq⋅x=beq:等式约束 lb≤x≤ub:取值范围约束(lb:lower bound,ub:upper bound) [x, fval] = linprog(f,…

fslove - Matlab求解多元多次方程组 简介: 之前看到网上的一些资料良莠不齐,各种转载之类的,根本无法解决实际问题,所以我打算把自己的学到的总结一下,以实例出发讲解fsolve. 示例如下: \[ \begin{cases} 2x_1 - x_2 = e^{ax_1} \\ -x_1 + 2x_2 = e^{ax_2} \\ \end{cases} \] 具体的求解过程在后面 点击跳转 1. fsolve的基本使用 调用格式一: X = fslove(FUN,X0) 功能:给定初值X…

一 线性方程组 Ax=b 的解释 线性方程组 Ax=b,其中矩阵 A 尺寸为 m*n, 当 A 为方正时,可使用消元法判断解是否存在并求解.当 A 为长方形矩阵时,同样可使用消元法判断解存在情况并求解. 线性方程组 Ax=b 可以使用不同观点看待: 1)可看作函数 f(x)=b,即输入任意 n 维向量 x,经过矩阵 A 变换处理,输出 m 维向量 b,即向量 b 由向量 x 通过矩阵 A 线性变换得到: 2)令 , ,Ax=b 可表示为 , 进一步改写得 , 当 b 是矩阵 A 列向量  的线性…

Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的…

用Matlab求解微分方程 解微分方程有两种解,一种是解析解,一种是数值解,这两种分别对应不同的解法 解析解 利用dsolve函数进行求解 syms x; s = dsolve('eq1,eq2,...', 'cond1,cond2,...', 'v'); %eq:微分方程 %cond:条件 %v:独立变量 %形如:方程:y'= f(t,y),初值:y(t0) = y0 1.求解析解 dsolve('Du = 1+ u^2','t') ans = tan(C2 + t) 1i -1i 求 的解析…

matlab可以用 -Conjugate gradient -BFGS -L-BFGS 等优化后的梯度方法来求解优化问题.当feature过多时,最小二乘计算复杂度过高(O(n**3)),此时 这一些列优化版梯度下降算法就成为了解优化问题的更优选择. 它们的优点为: 不需要像对原始梯度下降那样手动选择学习速率α 一般比梯度下降收敛速度要快 相应的缺点为:比梯度下降要复杂得多 好在,我们可以直接用matlab内置函数进行计算. 例子如下: 我们需要输入cost function J 及其偏导数:…

转自:http://silencethinking.blog.163.com/blog/static/911490562008928105813169/ AX=B或XA=B在MATLAB中,求解线性方程组时,主要采用前面章节介绍的除法运算符"/"和"\".如: X=A\B表示求矩阵方程AX＝B的解: X＝B/A表示矩阵方程XA=B的解. 对方程组X＝A\B,要求A和B用相同的行数,X和B有相同的列数,它的行数等于矩阵A的列数,方程X＝B/A同理. 如果矩阵A不是方阵…

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....…

matlab中有专门的solve函数来解决方程组的(a-x)^2+(b-y)^2=e^2(C-x)^2+(D-y)^2=v^2已知a,b,c,d,e,v 值求解 X,Y 请问用 matlab 如何写,就是求2个园的交点问题.仿真程序为:global a b c d e v;>> a=1;b=0;c=-1;d=0;e=1.5;v=1.5;%设定你这几个未知数的值>> syms x y;%%%%%%x,y是变量>> [x,y]=solve('x^2+y^2-2*a*x-2*…

MATLAB版本:R2015b 1.求解符号矩阵的行列式.逆.特征值.特征向量 A = sym('[a11, a12; a21, a22]');deltaA = det(A)invA = inv(A)[V, D] = eig(A) %V的列向量为特征向量,D的主对角线元素为相应的特征值 2.求解代数方程的解析解 syms a b cx = solve('a * x^2 + b * x + c = 0', 'x') 3.求解微分方程(组)的解析解 syms x yY1 = dsolve('D2y…

作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章,我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法.确确实实只是简单介绍一下,原因主要有两个:第一这类优化算法,特别是牵涉到实现细节的时候,干巴巴地讲算法不太好玩,有时候讲出来每个人实现得结果还不一样,提一下方法,再结合实际的实现代码的话,应该会更加明了,而且也能看出理论和实践之间的差别:另外(其实这个是主要原因)我自己对这一块也确实不太懂. . 先回忆一下我们之前得出的…

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 定积分解决的是一维连续量求和的问题,而解决多维连续量的求和问题就要用到重积分了.重积分是建立在定积分的基础上的,它的基本思想也是将重积分化为定积分来计算,其中关键是积分限的确定,这也是重积分的难点所在.正是因为重积分从计算上来说仍是使用的定积分的方法,MATLAB系统并没有提供专门的命令函数来处理重积分,因此在我们确定了积分限后仍是使用int()命令来处理重积分问题.有些积分区间形状比较复杂,为了方便表达积…

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…

        matlab和vs 进行混合编程时总须要使用matlab编译mexFunction.cpp文件. 这些文件免不了使用include下的*.h和lib下的*.lib文件.举例说明.这次我的cpp中用到了opencv/cv.h.在matlab\bin\win64\mexopts目录下有一个msvsopts100.bat的批处理文件. 用notepad 将这个文件打开在"include=" 和 "lib=" 后面加入须要使用的路径并加分号";&q…

1 有些函数支持double型,而不支持uint8的数据类型,所以要转换 2 精度问题了,因为uint8进行数据处理的时候,容易造成数据溢出或精度不够. 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像. imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中. 因此,matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)存储和运算.所以要先将图像转为double格…

一起来学matlab-matlab学习笔记7-定时器 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考书籍 <matlab 程序设计与综合应用>张德丰等著 感谢张老师的书籍,让我领略到matlab的便捷 注意:定时器不是指 计时器 使用MATLAB定时器的步骤如下: (1)创建定时器对象. (2)设置定时器,包括定时器的触发事件与其他属性. (3)启动定时器对象. (4)删除定时器对象. 设计简单的定时器 定时器创建 读取和设置定时器属性 定时器对象有很多属性,这些属性反映了定时器…

感知机是简单的线性分类模型 ,是二分类模型.其间用到随机梯度下降方法进行权值更新.参考他人代码,用matlab实现总结下. 权值求解过程通过Perceptron.m函数完成 function W = Perceptron(X,y,learnRate,maxStep) % Perceptron.m % Perception Learning Algorithm(感知机) % X一行为一个样本,y的取值{-1,+1} % learnRate:学习率 % maxStep:最大迭代次数 [n,m] =…

线性代数中的一个核心思想就是矩阵分解,既将一个复杂的矩阵分解为更简单的矩阵的乘积.常见的有如下分解: LU分解:A=LU,A是m×n矩阵,L是m×m下三角矩阵,U是m×n阶梯形矩阵 QR分解: 秩分解:A=CD  ,  A是m×n矩阵,C是m×4矩阵,D是4×n矩阵. 奇异值分解:A=UDVT 谱分解: 在求解线性方程组中,一个核心的问题就是矩阵的LU分解,我们将一个矩阵A分解为两个更加简单的矩阵的复合LU,其中L是下三角矩阵,U是阶梯形矩阵.下三角矩阵和上三角矩阵具有非常良好的性质:Lx=y…

1.背景知识:LCMV波束形成器的维纳滤波器结构 2.MATLAB code: [m,n]=size(C); [Q,R]=qr(C); Ca=Q(:,n+1:m);…

系数需满足条件: a,b不能同时为0 b2-4ac≠0 代码如下def quadratic(a, b, c): """ 返回ax² + bx + c = 0的 """ if not all(map(lambda x: isinstance(x, (int, float)), (a, b, c))): raise TypeError('参数类型只能为int, float') and b == : return None # a, b不能同时为0 e…

最近收到一项新任务,要求两个矩阵的相关系数,说白了就是转换成向量两两计算.本来这个工作我是想自己写个小程序搞定的,但是大家纷纷反映matlab自带了此项功能,本着活到老学到老的心态,我开始查找这个函数,目测貌似有两个函数可以直接调用,首先我们先来介绍下我们这里的相关系数. 皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) 通常用γ或ρ表示,是用来度量两个变量之间的相互关系(线性相关)的,取值范围在[-1,+1]之间. 下面再说下可…

函数:[x, fval] = fmincon(FUN, X0, A, B, Aeq, Beq, LB, UB, NONLCON) 返回的x:是一个向量——在取得目标函数最小时各个xi的取值: 返回的fval:目标函数的最小值: 参数FUN:目标函数: 参数X0:向量x的初始值: 参数A:线性不等式约束的系数矩阵,若没有线性不等式约束,则A = []: 参数B:线性不等式约束右端的常数列,若没有线性不等式约束,则B = []: 参数Aeq:线性等式约束的系数矩阵,若没有等式约束,则Aeq = []…

函数:[x, fval] = linprog(f, A, b, Aeq, Beq, LB, UB) 返回的x:是一个向量——在取得目标函数最小时各个xi的取值: 返回的fval:目标函数的最小值: 参数f:目标函数的系数矩阵: 参数A:不等式约束的系数矩阵: 参数b:不等式约束右端的常数列: 参数Aeq:等式约束的系数矩阵,若没有等式约束,则Aeq = []: 参数Beq:等式约束右端的常数列,若没有等式约束,则Beq = []: 参数LB:x的下界,常遇到的x1, x2, x3 >= 0,0就…

ode45函数无法求出解析解,dsolve可以求出解析解(若有),但是速度较慢. 1.      ode45函数 ①求一阶常微分方程的初值问题 [t,y] = ode45(@(t,y)y-2*t/y,[0,4],1); plot(t,y); 求解 y' – y + 2*t / y且初值y(0) = 1的常微分方程初值问题,返回自变量和函数的若干个值. 若不写返回值,则会自动作出函数随自变量的变化图像. ode45(@(t,y)y-2*t/y,[0,4],1); ②求解一阶微分方程组 x' = -…

1.      solve函数 ①求解单个一元方程的数值解 syms x; x0 = double(solve(x +2 - exp(x),x)); 求x+2 = exp(x)的解,结果用double显示. 使用过程中,也可以写作x+2 == exp(x),注意是'=='. 另外,若有多个解,该函数只返回一个的解. ②求解含有符号变量方程的解 syms x a b c; x0 = solve(a*x^2+b*x+c,x); 可以求得两个解. ③求解方程组 syms x y z; e1 = 2*x…

例如方程组: 法1:左除法 >> A=[3 1 -1;1 2 4;-1 4 5];b=[3.6;2.1;-1.4]; >> x=A\b x = 1.4818 -0.4606 0.3848 法2:求逆法 >> A=[3 1 -1;1 2 4;-1 4 5];b=[3.6;2.1;-1.4]; >> x=inv(A)*b x = 1.4818 -0.4606 0.3848 法3:用linsolve函数求解 >> A=[3 1 -1;1 2 4;-1…

前面用高斯消元法或矩阵LU分解求解线性方程组的解,主要是针对有唯一解(矩阵A可逆)的情况,下面进一步介绍线性方程组有多个解的情况下,解的求解.…