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

一重定积分 1. Z = trapz(X,Y,dim) 梯形数值积分,通过已知参数x,y按dim维使用梯形公式进行积分 %举例说明1 clc clear all % int(sin(x),0,pi) x=0:pi/100:pi; %积分区间 y=sin(x); %被积函数 z = trapz(x,y) %计算方式一 z = pi/100*trapz(y) %计算方式二  运行结果 被积函数曲线 2.[q,fcnt]= quad(fun,a,b,tol,trace,p1,p2...) 自适应sim

近期開始了模式识别的学习,在此之前须要对模式和模式类的概念有一个了解,这里使用MATLAB实现一些模式类的生成.在此之前,引用百科上对于模式识别和模式类的定义.也算加深以下了解: 模式识别(Pattern Recognition):人类在日常生活的每一个环节,从事着模式识别的活动. 能够说每一个有正常思维的人,在他没有入睡时都在进行模式识别的活动. 坐公共汽车找汽车站,骑车判别可行进道路.对观察到的现象作出推断.对听到的声音作出反应,推断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们推断是非,判别事

原文地址 网易博客 前一段时间看到一篇文章"利用Matlab提取图图片中的数据",觉得思路挺好,遂下载下来研究了一番,发现作者所编写的程序没有考虑原始图片非水 平放置的情况,而实际扫描图片时,将图片完全放置水平难度较大... 同时作者也没有考虑对数坐标的情况,且程序GUI界面不太人性化,操作有点不习惯.因此借着作者良好意愿,对其程序进行了改进~ 2011-6-9 shanyunh@QQ.com 考虑一张非水平无变形的曲线图,现将其曲线数据取出来,步骤如下:

  本文介绍基于MATLAB求取空间数据的变异函数,并绘制经验半方差图的方法.   由于本文所用的数据并不是我的,因此遗憾不能将数据一并展示给大家:但是依据本篇博客的思想与对代码的详细解释,大家用自己的数据,可以将空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制的全部过程与分析方法加以完整重现. 1 数据处理 1.1 数据读取   本文中,我的初始数据为某区域658个土壤采样点的空间位置(X与Y,单位为米).pH值.有机质含量与全氮含量.这些数据均存储于data.xls文件中:而后期操作多于MATLAB软

利用sklearn计算文本相似性,并将文本之间的相似度矩阵保存到文件当中.这里提取文本TF-IDF特征值进行文本的相似性计算. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import os import sys from sklearn import feature_extraction from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklea

利用Matlab生成一个网格化的三维球面,分别对径向方向.经度方向和纬度方向进行网格化,代码如下: %生成一个笛卡尔坐标系下球面网格的x,y,z坐标 %r为球面距离 %nJingdu,nWeidu分别为经度方向和纬度方向上的离散度,为正整数 r = 1600; nJingdu = 80; nWeidu = 40; jingdu = linspace(0,2*pi,nJingdu+1); weidu = linspace(-pi/2,pi/2,nWeidu); XYZ = zeros(nJingd

原文地址:利用matlab生成随机数函数 rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵  rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵 (现成的函数) betarnd:贝塔分布的随机数生成器 binornd:二项分布的随机数生成器 chi2rnd:卡方分布的随机数生成器 exprnd:指数分布的随机数生成器 frnd:f分布的随机数生成器 gamrnd:伽玛分布的随机数生成器 geornd:几何分布的随机数生成器 hygernd:超几何分布的随机数生成器 lognrnd:对数正态分布

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".

利用TensorFlow实现多元逻辑回归,代码如下: import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import preprocessing # Read x and y x_data = np.loadtxt("ex4x.dat").astype(np.float32) y_data = np.loadtxt(&qu

利用TensorFlow实现多元线性回归,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn import linear_model from sklearn import preprocessing # Read x and y x_data = np.loadtxt("ex3x.dat").astype(np.float32) y_data = np.loadtxt

Ajax实例一:利用服务器计算 HTML代码 //输入两个数 <input id="number1" type="number"> <input id="number2" type="number"> //查询按钮 <button onclick="askServer()">Ask the Server</button> //返回结果显示区 <p id=

此篇是利用matlab对caffemodel的卷积核进行可视化.只介绍了卷积核的可视化,不涉及特征图的可视化. 是参考此博客: http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52643188 前期准备,需要两个东西 1. 模型的描述文件 deploy.prototxt 2. 模型本身lenet_iter_10000.caffemodel (此处用的examples中的mnist里的) 第一步: 在创建D:\caffe-master\matla

10分钟上线 - 利用函数计算构建微信小程序的Server端-博客-云栖社区-阿里云 https://yq.aliyun.com/articles/435430 函数计算  读写 oss import json import oss2 import requests import time def my_handler(event=None, context=None): # evt = json.loads(event) # creds = context.credentials # 身份验证

利用叉积计算多边形的面积 我们都知道计算三角形的面积时可以用两个邻边对应向量积(叉积)的绝对值的一半表示,那么同样,对于多边形,我们可以以多边形上的一个点为源点,作过该点并且过多边形其他点中的某一个的多条射线,这样就可以把该多边形变为多个三角形,然后利用叉积求面积即可. 不过要注意,对于三角形可以简单的用叉积的绝对值的一半表示,但对于多边形不可随意将它分割成的几个三角形对应的叉积的绝对值相加,要有一定顺序才可. 对于三角形,有 [该图片来源:https://www.cnblogs.com/xie

E. Covered Points 利用克莱姆法则计算线段交点.n^2枚举,最后把个数开方,从ans中减去. ans加上每个线段的定点数, 定点数用gcs(△x , △y)+1计算. #include <algorithm> #include <iterator> #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <iomanip> #include

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun

首先先上LeetCode今天的每日一题(面试题51. 数组中的逆序对): 在数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对.输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数. //输入: [7,5,6,4] //输出: 5 示例1 由于题目中已经给出数组长度为: 0 <= 数组长度 <= 50000, 所以如果单纯使用两个for循环(时间复杂度为 $O\left ( n^{2} \right )$ 暴力求解的话是一定会超时的. 在这里可以使用归并排序,并同时得出逆序对的

代码演示 % 基于栅格地图的机器人路径规划算法 % 第1节:利用Matlab快速绘制栅格地图 clc clear close all %% 构建颜色MAP图 cmap = [1 1 1; ... % 1-白色-空地 0 0 0; ... % 2-黑色-静态障碍 1 0 0; ... % 3-红色-动态障碍 1 1 0;... % 4-黄色-起始点 1 0 1;... % 5-品红-目标点 0 1 0; ... % 6-绿色-到目标点的规划路径 0 1 1]; % 7-青色-动态规划的路径 % 构