C1=7.0863; C2=6.8971; C3=0.4929; C4=0.8131; C5=1.8240; C6=3.8108; C7=3.7318; C8=-2.2238; C9=1.9905; C10=1.9087; C11=0.6778; syms X1 X2 X3; //symbols x=sym("x") exp1 = C1X1+C4X2-C5X3^2-C6X3-C9; exp2 = C2X1+C4X2-C5X3^2-C7X3-C10; exp3 = C3X1+C4X2-C

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

/** * author:johnny zen * date:2017-09-20 11:19 * function:Calculate Ternary system of equations * notice:时间仓促,仅仅实现功能,方便使用,代码质量不可参考!!! */ #include<iostream> using namespace std; template<class T> ][]){ cout<<"please input matrix ele

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

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

本文原题: LeetCode. 给定 n, 求解独特二叉搜寻树 (binary search trees) 的个数. 什么是二叉搜寻树? 二叉查找树(Binary Search Tree),或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值: 若它的右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值: 它的左.右子树也分别为二叉排序树. 举个栗子,给定 n = 3, 共有 5 个. 1 3 3 2 1 \ / / / \ \ 3 2 1

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,

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*

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

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.

方程求解 求解单个代数方程 MATLAB具有求解符号表达式的工具,如果表达式不是一个方程式(不含等 号),则在求解之前函数solve将表达式置成等于0. >> syms a syms b syms c syms x >> solve('a*x^2+b*x+c') ans = -(b + (b^ - *a*c)^(/))/(*a) -(b - (b^ - *a*c)^(/))/(*a) 结果是符号向量,其元素是方程的两个解.如果想对非缺省值x变量求解,solve必须指定变量 >

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

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

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' = -

笛卡尔积在数学上是一种二元关系,笛卡尔积作用的双方是两个集合,作用的结果是一个新的集合. A×B={(a,b)|a∈Aandb∈B} 现有两向量: >> p = [1, 5, 10]; >> q = [.75, .85, .95]; 倘若我们想得到如下的二元组(也即对两向量做了一次笛卡尔积)构成的矩阵: 1.0000 0.7500 1.0000 0.8500 1.0000 0.9500 5.0000 0.7500 5.0000 0.8500 5.0000 0.9500 10.000

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

Matlab矩阵的修改 一.元素修改 (1).矩阵扩充   (2)矩阵删除某行或某列 删除某行:A(m,:)=[]   %删除A矩阵的第m行   删除某列: A(:,n)=[] %删除A矩阵的第n列   (3)给A矩阵的某行或某列赋值 A(m,n)=a %给A矩阵的第m行n列的元素赋值a  A(m,:)=[a b ...] %给A的m赋值a,b...  A(:,n)=[a b ...]     %给矩阵A的n列赋值   二.变维 矩阵的变维可以用符号“:”法和reshape函数法.reshape

"平滑"二维图像可以通过对图像进行插值实现.那么对于一条有大量"毛刺"的曲线,是不是也可以通过插值来平滑呢?答案是肯定的. "平滑"前 x = 1:30; y = rand(1, 30); plot(x, y); 图1. "未平滑"的曲线 "平滑"后 xx = min(x):0.01:max(x); yy = interp1(x, y, xx, 'spline'); plot(xx, yy); 图2. &q

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