记录一下代码,方便下次套用模板 options=optimset('MaxFunEvals',1e4,'MaxIter',1e4); [x,fval,exitflag] = fsolve(@(x) myfun1(x),[75;1.5],options) function f = myfun1(x) f=tan(x(1)*pi/180) - ( ( 1025*9.8*pi*x(2)/4-980 )/(0.625*4*(2-x(2))*24*24) );%有两个未知数x(1)和x(2),从参数里传进

FESTUNG - 3. 采用 HDG 方法求解对流问题[1] 1. 控制方程 线性对流问题控制方程为 \[\begin{array}{ll} \partial_t c + \nabla \cdot f = h, & \mathrm{in} \; J \times \Omega \\ c(x, 0) = c_0(x), & \mathrm{on} \; {0} \times \Omega \\ c(x, t) = c_D, & \mathrm{on} \; J \times \pa

把做工程过程经常用的内容记录起来,如下内容段是关于C语言多种方法求解字符串编辑距离问题的内容. { if(xbeg > xend) { if(ybeg > yend) return 0; else return yend - ybeg + 1; } if(ybeg > yend) { if(xbeg > xend) return 0; else return xend - xbeg + 1; } if(ptrX[xend] == ptrY[yend]) { return calDi

1. “二分法解方程” 在二分法中,从区间[a,b]开始,用函数值f(a)与f(b)拥有相反的符号.如果f在这个区间连续,则f的图像至少在x=a,x=b之间穿越x轴一次,因此方程f(x)=0在[a,b]之间至少有一个解,通过逐步对[a,b]区间进行二分处理,选取在那一部分改变了符号,逐步缩小方程解的更小区域. /************************************************************************/ /*二分法 解方程 */ /*****

作为MATLAB作图方法与技巧(一)的补充 1.绘制二维散点图 ① scatter函数 scatter(x,y,s,c)函数绘制向量x和y的散点图,其中s代表点的大小,c代表点的形状,s和c缺省时为默认值. 例如作x = [4 2 4 8 2 6 7 6 8 4 3 7]和y = [5 9 8 4 3 6 4 78 2 4 6]的散点图,代码如下 x = [4 2 4 8 2 67 6 8 4 3 7]; y = [5 9 8 4 3 64 7 8 2 4 6]; scatter(x,y,20,

原文:Matlab随笔之求解线性方程 理论知识补充: %矩阵除分为矩阵右除和矩阵左除. %矩阵右除的运算符号为“/”,设A,B为两个矩阵,则“A/B”是指方程X*B=A的解矩阵X. %矩阵A和B的列数必须是相等. % 矩阵左除的运算符号为“\”,设A,B为两个矩阵,则“B\A”是指方程B*X=A的解矩阵X. %矩阵A和B的行数必须是相等. %求解多项式的解,用roots函数 %求解定解方程组(未知数个数等于方程总数) %A*x=b A=[,; ,]; b=[;]; y=A\b z=inv(A)*

摘要:MATLAB对于矩阵处理是非常高效的,而C++对于矩阵操作是非常麻烦的,因而可以采用C++与MATLAB混合编程求解矩阵问题. 主要思路就是,在MATLAB中编写函数脚本并使用C++编译为dll文件(在C++中可以调用编译的函数),然后对VS项目进行文件配置,编写C++代码调用MATLAB中定义的函数. 问题描述:对于一个多项式 需要求解c0到c5的值,由相关条件已知c0=c1=0,且... 可得如下矩阵式: 对比类似AX=B,可求X=A\B. 1.写出MATLAB代码如下 运行结果: 2

tic; clear clc M=[,,,,,,];%x的步数 K=M; %时间t的步数 :length(M) hx=/M(p); ht=/K(p); r=ht/hx^; %网格比 x=:hx:; t=:ht:; numerical=zeros(M(p)+,K(p)+); numerical(:,)=exp(x); %初始值 numerical(,:)=exp(t); %边值 numerical(M(p)+,:)=exp(t+); %边值 a=-r/*ones(M(p)-,);b=(+r)*on

差分格式脚本文件: tic; clear clc M=32;%x的步数 N=16;%y的步数 h1=1/M;%x的步长 h2=1/N;%y的步长 x=0:h1:1; y=0:h2:1; u=zeros(M+1,N+1);%给数值解分配内存单元 U=u;%给精确解分配内存单元 u(1,:)=y.^3;%y边值 u(M+1,:)=1+y.^3;%y边值 u(:,1)=x.^3;%x边值.uo u(:,N+1)=1+x.^3;%x边值.un for i=1:M+1 for j=1:N+1 Accura

MATLAB 提供了函数filter,可以实现差分方程的递规求解. 设差分方程的形式为\(a_0y(n) + a_1y(n-1) + \cdots + a_my(n-m)=b_0x(n)+b_1x(n-1)+\cdots+b_sx(n-s)\) 基本的调用方法: yn = filter(B, A, xn) \(B = [b_0, \cdots, b_s], A = [a_0, \cdots, a_m]\): xn是输入信号: yn是输入信号通过系统的零状态响应. 如果输入是单位脉冲函数,则输出就

有的时候用C#写图像处理方法,比较费事,不如Matlab简单,但是Matlab又做不出WPF那样的好看界面,怎么办呢. 今天正好我要实现这个功能,就顺便写个小例子,给需要的人做个借鉴. 想要用WPF调用Matlab代码,就用到了Matlab生成.DLL文件的功能. 注:我的VS版本是2013,Matlab版本是2012a,两个软件不算新也不算老,应该是现在普遍用的版本 首先,生成Matlab的.DLL文件 在matlab的左下角选择start-matlab-NE-deploytool,或者直接在

Matlab画图 强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层画图函数以及其它图形控制函数的使用方法,在此基础

本篇博文给大家介绍前N个正整数的排列求解的三种方式.第一种是暴力求解法:第二种则另外声明了一个长度为N的数组,并且将已经排列过的数字保存其中:第三种方式则采用了另外一种思路,即首先获取N个整数的升序排列,然后对其位置进行随机交换以达到前N个整数的随机排列的目的.首先我们来看看第一种方式,具体代码如下: import java.util.Random; import org.junit.Test; public class App { private int n = 100000; @Test p

原创笔记,转载请注明出处! 点击[关注],关注也是一种美德~ 结束了第一个hello world程序后,我们来用面向过程和面向对象两个方法来求解圆的面积这个问题,以能够更清晰的体会面向对象和面向过程. 第一,面向过程计算圆的面积 程序中我们看到一个标准输入流cin,之前我们接触过标准输出cout,我们来大概说一下这两个东西!仅供理解! cout是干什么的呢?cout是标准输出流,就是表示某某某输出到屏幕上,cout<<某某某,这个左移操作符在这里已经进行了重载,表示不同的意思,比如小溪的水流,

只是用来求解函数的部分一个根,具体算法没查询,只是调用自带的函数 代码如下 % 求函数零点和极小值 xiszero=func(0) x=-1:0.1:1.5; y=func(x); plot(x,y); hold on h1=refline(0,0); set(h1,'color','r')%先画图帮助选择合理的初值 xsolve=fzero('func',-0.5);%第一次参数是函数名称,第二个参数是初值 mpoint = fminbnd('func',0.5,1);%求极小值,注意只能用小

下面从折线图.曲面图和图形说明与定制三个方面说明MATLAB作图的一些方法与技巧,注意,文中出现的单引号在MATLAB中实际运行的时候,需要改为MATLAB认可的单引号. 一. 作折线图 1.plot函数    ①以x为横坐标y为纵坐标,作折线图        x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];y = [5 2 3 5 7 14 10 4 2 3];plot(x,y,':r*');    ②在同一个图中作出多组数据的折线图x1与y1对应,x2与y2对应        x1 =

caffe 用matlab解析日志画loss和accuracy clc; clear; % load the log file of caffe model fid = fopen('log-previous-insulator.txt', 'r'); tline = fgetl(fid); accuracyIter =[]; accuracyArray =[]; lossIter = []; lossArray = []; %record the last line lastLine = ''

在Matlab中我们经常能看到Java的影子,即面向对象编程(Object Oriented Programming,OOP). 以Turbo编码为例: hTEnc = comm.TurboEncoder('TrellisStructure',poly2trellis(4, [13 15],13),'InterleaverIndices',intrlvrIndices); 上面的语句生成了一个Turbo编码器对象(Object),该对象包含了两个“属性”,需添加单引号,其后跟随的即为该属性的值.

1 目录 * MATLAB随机数的产生 - Uniform,Normal & Custom distributions * 蒙特卡洛仿真 * 产生股票价格路径 * 期权定价 - 经典公式 - 和蒙特卡洛方法比较 - 方差减小技巧 - Exotic Options * 多变量仿真 - Basket Option - Portfolio Value at Risk 2 重点内容讲解 2.1 蒙特卡洛仿真 - 依赖随机数生成 - rand,randn,randi 注:rand:产生平均分布随机数 ra

题目 洛谷:P1115 最大子段和 LeetCode:最大子序和 给出一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\),选出其中连续且非空的一段使得这段和最大. 挺经典的一道题目,下面分别介绍 \(O(n)\) 的 DP 做法.前缀和做法,以及 \(O(n\log n)\) 的分治做法. DP 做法 用 \(d_i\) 表示结尾为位置 \(i\) 的最大区间和,则有 \[d_i=\max(d_{i-1},0)+a_i \] 问题的答案即为 \(\max\{d_i \mid i\in[1,n]\}\).

                 [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