syms f x1 x2 f=(1/2)*x1^2+x2^2; x=[2;1]; a=[1 0;0 2];% A g1=diff(f,x1); g2=diff(f,x2); g=[g1;g2];%导数 % x1 g11=subs(g1,{x1,x2},{x(1) x(2)}); g22=subs(g2,{x1,x2},{x(1) x(2)}); g=[g11;g22] d=-g; d11=subs(d(1),{x1,x2},{x(1) x(2)}); d22=subs(d(2),{x1,x2},

% FR共轭梯度法 function sixge x0=[1,0]'; [x,val,k]=frcg('fun','gfun',x0) end function f=fun(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2; end function g=gfun(x) g=[400*x(1)*(x(1)^2-x(2))+2*(x(1)-1), -200*(x(1)^2-x(2))]'; end function [x,val,k]=frcg(fun,gfun,x0) ma

matlab 程序设计 1, for start:increment:end  若默认步长为1,则为 for start:end ———— end while  condition ————  end 2,matlab 程序:M-Script    M-function   后缀均为 .m 脚本文件中存储的是可用于自动重复执行的一组命令和函数组合 执行:M文件编辑器 RUN : 命令窗口的命令行提示符>>脚本文件名 脚本文件分享命令窗口中的工作区 函数文件运行在独立的工作区,一般要自带参数并返

(2019年2月19日注:Matlab这门课是在我大四上学期经历的,那时候开这篇文章是为了记录学习Matlab的时候遇到的坑,所以将所有的作业题合并到一篇文章中) 1.创建一个10*10的矩阵,矩阵所有对角元素为1,其余元素为10~20之间(包括10和20)的均匀分布随机数,并得出该矩阵中大于13且小于18的元素个数,同时求得这些元素的平均数. A=unifrnd(10,20,10,10); % 产生一个10*10的由10到20均匀分布的矩阵 % eye()产生了一个单位对角矩阵 % logic

1,令多行命 —— 逗号 VS 分号 2,管理工作空间 —— who , whos , clear , save , load , length (向量显示其长度,矩阵显示行数与列数中的较大数)  size(矩阵A的行数列数)  disp(显示变量) 3,设置当前目录 —— cd(‘D:\Work’) 4,path , addpath ,rmpath , genpath(显示由所有搜索路径连接而成的一个长的字符串), editpath 5,doc  help  lookfor (不要求与函数名精

function [xv,fv] = myGA(fitness, a, b, NP, NG, Pc, Pm, eps) % 用遗传算法求解一维无约束优化问题 % % 待优化的目标函数 fitness % 自变量下界 a % 自变量上界 b % 种群个体数 NP % 最大进化代数 NG % 杂交概率 Pc % 变异概率 Pm % 自变量离散精度 eps % 目标变量取最大值时自变量的值: xm % 目标函数的最大值 fv % % Example: % function F = fitness(x)

参考资料: 1,<精通MATLAB最优化计算(第2版)>作者:龚纯 等 的 第9章 9.3 小节 L-M 法 2,<数值分析> 作者:Timothy Sauer 的 第4章 4.4节 非线性最小二乘的 例子 第一本书里头虽然有代码,然而有错误,修正了错误之处 % opti_LM_test1 % 测试了 MATLAB最优化 书中的 L-M 的例子,结果是正确的 clear all;clc;close all; syms t; f = ... [t^2+t-1; 2*t^2-3]; S

                 [例]求如下二次规划问题. [分析]首先应该把目标函数表示成如下矩阵形式: 这里要细说一下如何写成矩阵形式. 首先,向量x是很容易写出的,因为f(x)包含两个变量x1和x2,因此 其次,向量f只与两个变量x1和x2的一次项有关,所以fTx=-2x1-6x2,因此 最后,矩阵H只与两个变量x1和x2的二次项有关,所以,这里要注意的是不同于二次型,这里有个系数1/2,所以矩阵H的元素是二次型中的矩阵元素大小的两倍.给出一个规律:设矩阵H第i行第j列的元素大小为H(i

这学期一直在跟进 Coursera上的 Machina Learning 公开课, 老师Andrew Ng是coursera的创始人之一,Machine Learning方面的大牛.这门课程对想要了解和初步掌握机器学习的人来说是不二的选择.这门课程涵盖了机器学习的一些基本概念和方法,同时这门课程的编程作业对于掌握这些概念和方法起到了巨大的作用. 课程地址 https://www.coursera.org/learn/machine-learning 笔记主要是简要记录下课程内容,以及MATLAB

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偶然想到自己从最开始的编程小白,什么都不懂,看啥啥新鲜的时期,到现在颇有"蓦然回首,那人却在灯火阑珊处"的感觉,遂想整理一下这一路学习我个人发现的在办公.编程或者学新知识等方面针对可能遇到的各种情况,或者需要解决一些问题时比较好用的工具或者软件,既算是自己的一个总结,也希望能给正在碰到我曾经碰到相似情况的小伙伴一个可能的解决方案吧. 注意:本文只是简单列示笔者根据自身经验所推荐的工具.技术等简要信息,具体的使用方法或者技术细节都以超链接别人的详细教程形式给出,或者请大家自行搜索学习!

大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-NTU-機器學習基石(Machine Learning Foundations)-作业四 Q13-20的MATLAB实现. 曾经的代码都是通过C++实现的.可是发现C++实现这些代码太麻烦.这次作业还要频繁更改參数值,所以选择用MATLAB实现了.与C++相比.MATLAB实现显然轻松非常多.在数据导入方面也更加方便.我的代码尽管可以得到正确答案,可是当中可能有某些思想或者细节是错误的,假设各位博友发现,请及时留言纠正,谢谢.再次声

1.dlmread——将以 ASCII 码分隔的数值数据读入到矩阵中 dt = dlmread(,); dt = dt(:,); save('data2.txt','dt','-ascii'); 2.mean mean(A) % 求各行的均值 mean(A,) % 求各列的均值 3.min/max *dim=1 返回行向量,每列的最大值 dim=2 返回列向量,每行的最大值 max(A,[],dim) 4.round 四舍五入取整(向最近的整数取整) 5.struct s = struct('f

共轭梯度法: function [ x, r, k ] = CorGrant( x0, A, b ) x = x0; r = b - A * x0; d = r; X = ones(length(x), 1); k = 0; while 1 if norm(r, Inf)<1e-6 break end k = k + 1; arf = (r' * r) / (d' * A * d); x = x + arf * d; r2 = r - arf * A * d; brt = (r2' * r2)

画曲线y=xsin(ex-x),要求编写m文件,qx1.m,要求有标注 实现方法: 打开matlab,点击左上角新建 然后打开编辑器 在编辑器里输入函数语句 ctrl+s保存,这里的名字要命名成×××.m的形式,×××要以字母开头,如果定义函数 则命名成函数的名字否则不执行 在命令行窗口写入保存的函数的名字 enter运行 命令完成.

写出下列语句的计算结果及作用 1.A= [2 5 7 3 1 3 4 2];    创建二维数组并赋值 2.[rows, cols] = size(A);    ​把A的尺寸赋值给数组,rows为行,cols为列 3.odds = 1:2:cols;    ​创建从1到cols的数组,步数为二 4.disp('odd columns of A using predefined indices')    ​显示一句话 5.A(:,odds)    ​创建一个数组,它由A中的第odds列组成 6.d

上一篇博客中介绍的高斯牛顿算法可能会有J'*J为奇异矩阵的情况,这时高斯牛顿法稳定性较差,可能导致算法不收敛.比如当系数都为7或更大的时候,算法无法给出正确的结果. Levenberg-Marquardt法一定程度上修正了这个问题. 计算迭代系数deltaX公式如下: 当lambda很小的时候,H占主要地位,公式变为高斯牛顿法,当lambda很大的时候,H可以忽略,公式变为最速下降法.该方法提供了更稳定的deltaX. 算法步骤如下: 1.给定初始系数,以及初始优化半径u. 2.计算使用当前系数

计算步骤如下: 图片来自<视觉slam十四讲>6.2.2节. 下面使用书中的练习y=exp(a*x^2+b*x+c)+w这个模型验证一下,其中w为噪声,a.b.c为待解算系数. 代码如下: clear all; close all; clc; a=;b=;c=; %待求解的系数 x=(:)'; w=rand(length(x),)*-; %生成噪声 y=exp(a*x.^+b*x+c)+w; %带噪声的模型 plot(x,y,'.') pre=rand(,); %步骤1 : f = exp(p