题目来源:数学建模算法与应用第二版(司守奎)第一章习题1.4 题目说明 作者在答案中已经说明,求解上述线性规划模型时,尽量用Lingo软件,如果使用Matlab软件求解,需要做变量替换,把二维决策变量化成一维决策变量,很不方便.(原答案附末尾) 这里我们可以采用matlab的cvx工具箱进行编写,会简化代码并提升可读性 clc;clear; format short; % 初始数据 w = [18 15 23 12]; r = [3100 3800 3500 2850] .* w; s = [4

Matlab求解非线性规划,fmincon函数的用法总结 1.简介 在matlab中,fmincon函数可以求解带约束的非线性多变量函数(Constrained nonlinear multivariable function)的最小值,即可以用来求解非线性规划问题 matlab中,非线性规划模型的写法如下 2.基本语法 [x,fval]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options) x的返回值是决策向量x的取值,fval的返回值是目标函数f

工作中需要用到cvxopt,cvxopt安装有坑,大家注意下.1.首先一定要卸载numpy,无论是直接安装的,还是anaconda安装的,主要是必须用whl安装numpy才不会有包的冲突2.二次规划包的使用二次规划的标准形式如下 Python 代码如下 from cvxopt import matrix import cvxopt.solvers as sol result = sol.qp(P, Q, G, h, A, b) 问题描述:    在实际生活中,我们经常会遇到一些优化问题,简单的线

摘自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/8119032 有齐次线性方程AX=0,且rank(A)=r<n时,该方程有无穷多个解, 可以用matlab 中的命令 x=null(A, r)求其基础解系.其中:r=rank(A) 例: A=[ 1 1 1 1 -3 -1 1 1 0 0 0 1 1 0 -2 0 0 -1 0 -1 -2] 用matlab 求Ax=0的基础解析的解程序为: A=[1 1 1 1 -3 -1 1;1 0 0 0 1

利用python求解物理学中的双弹簧质能系统详解 本文主要给大家介绍了关于利用python求解物理学中双弹簧质能系统的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 物理的模型如下: 在这个系统里有两个物体,它们的质量分别是m1和m2,被两个弹簧连接在一起,伸缩系统为k1和k2,左端固定.假定没有外力时,两个弹簧的长度为L1和L2. 由于两物体有重力,那么在平面上形成摩擦力,那么摩擦系数分别为b1和b2.所以可以把微分方程写成这样: 这是一个二阶的微分方程,为了使用p

摘自:http://www.maybe520.net/blog/987/ matlab中怎么求解线性方程组呢? matlab中求解线性方程组可应用克拉默法则(Cramer's Rule)即通过det()函数计算各个矩阵的行列式来求,也可以用高斯消元法来求解. matlab中的rref()函数可以将矩阵化成行最简形式,用法如下: 假如有一线性方程组为: 16 x1 + 2 x2 + 3 x3 = 13 5 x1 + 11 x2 + 10 x3 = 8 9 x1 + 7 x2 + 6 x3 = 12

转载自 http://blog.163.com/to_be_myself/blog/static/176060227201101762159227/ Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3]; xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000 自相关函数是信号间隔的函数,间隔有正负间隔,所以n个长度的信号,有2n-1个自相关函数值,分别描述的是不同信号间隔的相似程度. 比如,上面的矩阵,最后得到5个结果,其中第三个是自

%%%1.拟合问题:(做预测,主要使用的范围是样本比较小,拟合效果会好,样本比较多,拟合的效果就不是很好) 1.应用预测的场景:已经知道10年的样本,预测第11年以内的数据 2.用拟合的到关系式:样本数据的不到准确的关系式,那么采用拟合得到关系式在往下进行 %%总结:插值主要是用于求函数值.而拟合主要是求函数关系,从而进行预测等进一步分析%%%%%2.拟合计算: 通常需要解决两个问题:(1).线型的选择 %线型的选择,通常根据分析和散点图确定线型 (2).线型中参数的计算 %参数计算可采用最小二

http://blog.sina.com.cn/s/blog_707b64550100z1nz.html matlab中patch函数的用法——emily (2011-11-18 17:20:33)   patch 创建补片图形对象 句法: patch(X,Y,C) patch(X,Y,Z,C) patch(FV) patch(...'PropertyName',propertyvalue...) patch('PropertyName',propertyvalue,...) handle =

(转于它处,仅供参考) 1.. Ctrl+C 中断正在执行的操作 如果程序不小心进入死循环,或者计算时间太长,可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断.MATLAB这时可能正疲于应付,响应会有些滞后. 2. figure命令新建一个绘图窗口 figure 可以打开一个空的绘图窗口,接下的绘图命令可以将图画在它里面,而不会覆盖以前的绘图窗口.当有多个figure窗口时,在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象.所谓的当前figure窗口,也就是最后一次查看的窗口(可以用命令

这一章节将介绍一系列典型的微积分问题(求极限.级数.定积分.导数.重积分等)在Matlab中的求解. 首先关于极限: (1)    数列极限: 给出下面三段例程. 求解数列极限的limit函数参数说明:可以看到该函数可以有三个参数也可以有两个参数,对于三个变量(比如说第二个例程),第一个参数是数列的通项,第二个参数是确认离散变量,因为在通项中有两个字母a.n,第三个参数表示这个离散变量趋于某个范围,这个函数将返回在离散变量趋于的那个范围(第三个参数)时的极限. 当然,借助Matlab自身强大的图

Python中利用函数装饰器实现备忘功能 这篇文章主要介绍了Python中利用函数装饰器实现备忘功能,同时还降到了利用装饰器来检查函数的递归.确保参数传递的正确,需要的朋友可以参考下   "备忘"的定义 "memoization"(备忘)这个词是由Donald Michie在1968年提出的,它基于拉丁语单词"memorandum"(备忘录),意思是"被记住".虽然它和单词"memorization"在某种

显然这个函数是单词differential(微分)的简写,用于计算微分.实际上准确来说计算的是差商. 如果输入一个长度为n的一维向量,则该函数将会返回长度为n-1的向量,向量的值是原向量相邻元素的差,于是可以计算一阶导数的有限差分近似.   (1)符号微分  1.常用的微分函数 函数:diff(f)     求表达式f对默认自变量的一次微分值 diff(f,x)  求表达式f对自变量x的一次积分值 diff(f,n)  求表达式f对默认自变量的n次微分值 diff(f,t,n)求表达式f对自变量

作者:长沙理工大学 交通运输工程学院 王航臣 1.多项式求根 在MATLAB中求取多项式的根用roots函数. 函数:roots 功能:一元高次方程求解. 语法:roots(c) 说明:返回一个列向量,其元素为多项式c的解. 例:求方程x3-8x2+6x–30=0的解. c = [0 -8 6 30]; %注意需包含所有幂次项的系数 r = roots(c) 2.由多项式根反推多项式 在MATLAB中,poly与roots互为逆函数,可以使用函数poly由多项式的根求多项式. 函数:poly 功

先简单的说说mcc.mbuild和mex到底怎么回事: mcc将M文件转换成C/C++文件和相应的MEX包裹文件(需要Matlab编辑器),但在特定条件下可以自动调用mbuild或者mex mex将C/C++文件(入口函数为mexfunction())编译成MEX(DLL)文件(需要C/C++编辑器) mbuild将C/C++文件(入口函数为main())生成可独立运行的C应用程序(需要C/C++编辑器) 一 mcc命令 Matlab编译器使用mcc命令能将一个M文件翻译成C文件,同时生成一个相

MATLAB中,创建电影动画的过程分为以下四步: step1:调用moviein函数对内存进行初始化(该步骤在Matlab5.3以上均可省略),创建一个足够大的矩阵,使之能够容纳基于当前坐标轴大小的一系列指定的图形(此处称为帧). step2:调用getframe函数生成每个帧.该函数返回一个列矢量,利用这个矢量,就可以创建一个电影动画矩阵. getframe函数可以捕捉动画帧,并保存到矩阵中.一般将该函数放到for循环中得到一系列的动画帧.该函数格式有:(1)F=gefframe,从当前图形框

很久没更新过APS系列文章了,这段时间项目工作确实非常紧,所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识,算是为以后的APS项目积累点基础.看了一些运筹学的书(都是科普级别的)发现原来我目前面对的很多排产.排班.资源分配和路线规划问题,都是运筹学上的典型案例.与此同时,除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外,还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎,这是Google旗下的一个开源求解器,接下来我会专门写一些关于Google OR-Tools应用的文章,并与Op

做量化操作的时候经常需要使用到matlab编写策略或者计算多因子,for循环非常慢,自己找了一些matlab中for循环的优化方法,for的部分每处理一个大矩阵都要花费大量的时间,这是不可避免需要遇到的问题~. 方法1:循环多不要紧,要紧的是循环嵌套得太多,要解决这个问题,需要从根本上找原因,用更好的数据结构和算法,从根源上减少对于循环的需求 方法2:将循环次数多的放在里面,循环次数少的放在外面做大循环 方法3:for循环中少用if——else if判断,用switch——case,效率更高 方

利用MATLAB将视频的每一帧保存成一幅图像,并自动命名.本文方法简单,容易学习. 首先,读入视频.代码如下: mov = VideoReader('xxxxxx.avi'); % 将xxxxxx.avi读入MATLAB中,并用名为mov的结构体保存 fnum = mov.NumberOfFrames; % 获取视频帧数 接下来,我们要写一个循环来将视频的每一帧保存成.png格式的图片.代码如下: % 将第i帧写入到xxx文件夹内"img_000x.png"图片中 imgOrder=0

http://blog.163.com/tawney_daylily/blog/static/13614643620111117853933/ 在编写一个程序时,经常需要从外部读入数据,或者将程序运行的结果保存为文件.MATLAB使用多种格式打开和保存数据.本章将要介绍 MATLAB中文件的读写和数据的导入导出. 13.1 数据基本操作 本节介绍基本的数据操作,包括工作区的保存.导入和文件打开.13.1.1 文件的存储 MATLAB支持工作区的保存.用户可以将工作区或工作区中的变量以文件的形式保

本文主要讲解在matlab中实现Linear Regression和Logistic Regression的代码,并不涉及公式推导.具体的计算公式和推导,相关的机器学习文章和视频一大堆,推荐看Andrew NG的公开课. 一.线性回归(Linear Regression) 方法一.利用公式 : function [ theta ] = linearReg() %线性回归. X=[1 1;1 2;1 3;1 4]; %注意第一列全为1,即x0=1,第二列才为x1 Y=[1.1;2.2;2.7;3.