MATLAB用二分法.不动点迭代法及Newton迭代(切线)法求非线性方程的根 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验原理 二.实验步骤 三.实验过程 1.(程序) (1)二分法:求   在区间(1,2)之间的根,取 (a)bipart.m: function [x,m]=bipart(fun,a0,b0,tol) a=a0;b=b0; m=1+round(round(log((b-a)/tol))/log(2)); for k=1

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

二分法是一种求解方程近似根的方法.对于一个函数 f(x)f(x),使用二分法求 f(x)f(x) 近似解的时候,我们先设定一个迭代区间(在这个题目上,我们之后给出了的两个初值决定的区间 [-20,20][−20,20]),区间两端自变量 xx 的值对应的 f(x)f(x) 值是异号的,之后我们会计算出两端 xx 的中点位置 x'x′ 所对应的 f(x')f(x′) ,然后更新我们的迭代区间,确保对应的迭代区间的两端 xx 的值对应的 f(x)f(x) 值还会是异号的. 重复这个过程直到我们某一次

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

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

                 [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

#牛顿迭代法 def sqrt1(x): y = 1.0 while abs(y * y - x) > 1e-6: y = (y + x/y)/2 return y #使用二分法 def sqrt2(x): if x > 1: a = 1.0 b = x else: a = x b = 1.0 y = (a + x)/2 while abs(y * y - x) > 1e-6: if y * y > x: b = y y = (y + a) /2 else: a = y y = (

一. 算法: 1.输入矩阵A,初始向量x误差限ep,最大迭代次数N 2.置 k = 1, m1 = 0; 3.求Xr-> norm(x)   abs(Xr)=max[Xi] 1<=i<=n 4.计算    y = x/norm(u) 5. 若m1-m 小于误差限 输出结果,停止 否则 to6 6.若k<N k++ norm(x) = m1 二.程序: A = [-,; -,; -,,-0.1]; N=; ep=1e-; n=length(A); y=ones(n,); k=; m1

1. 二分法(Bisection) 1) 原理 [介值定理] 对于连续的一元非线性函数,若其在两个点的取值异号,则在两点间必定存在零点. [迭代流程] 若左右两端取值不同,则取其中点,求其函数值,取中点和与中点取值异号的端点构成新的区间(其中必有零点).进行下一次迭代. 2) 实现二分求根算法 使用MATLAB实现二分法代码如下.捕捉异常主要是为了在无法进行二分法的区间内发生输出zeropt为空的错误. function [ zeropt ] = bisection( func, left, r

MATLAB函数 solve, vpasolve, fsolve, fzero, roots 功能和信息概览 求解函数 多项式型 非多项式型 一维 高维 符号 数值 算法 solve 支持,得到全部符号解 若可符号解则得到根 支持 支持 支持 当无符号解时 符号解方法:利用等式性质得到标准可解函数的方法 基本即模拟人工运算 vpasolve 支持,得到全部数值解 (随机初值)得到一个实根 支持 支持 $\times$ 支持 未知 fsolve 由初值得到一个实根 由初值得到一个实根 支持 支持

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

1.题目描述     给定数组arr,返回arr的最长递增子序列. 2.举例     arr={2,1,5,3,6,4,8,9,7},返回的最长递增子序列为{1,3,4,8,9}. 3.解答     本期主要从动态规划和二分法两个方向来求解最长递增子序列问题. 3.1 动态规划求解最长递增子序列     先介绍时间复杂度为O(N^2^)的方法,具体过程如下: 生成数组dp,dp[i]表示在以arr[i]这个数结尾的情况下,arr[0-i]中的最大递增子序列长度. 对第一个数arr[0]来说,令d

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

DFP算法是本科数学系中最优化方法的知识,也是无约束最优化方法中非常重要的两个拟Newton算法之一,上一周写了一周的数学软件课程论文,姑且将DFP算法的实现细节贴出来分享给学弟学妹参考吧,由于博客不支持数学公式,所以就不累述算法原理及推导公式了. DFP算法流程图 先给出DFP算法迭代流程图,总体上是拟Newton方法的通用迭代步骤,唯独在校正公式的地方有所区别. MATLAB实现DFP 基于此图便可以设计DFP算法的MATLAB程序: 对分法及加步探索法的实现 首先由于DFP算法中需要利用一

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

题目连接:714 - Copying Books 题目大意:将一个个数为n的序列分割成m份,要求这m份中的每份中值(该份中的元素和)最大值最小, 输出切割方式,有多种情况输出使得越前面越小的情况. 解题思路:二分法求解f(x), f(x) < 0 说明不能满足, f(x) >= 0说明可以满足,f(x) 就是当前最大值为x的情况最少需要划分多少份-要求份数(如果f(x ) >= 0 说明符合要求而且还过于满足,即x还可以更小). 注意用long long . #include <s

date : 2013/8/12           desinger :pengxiaoen 今天看  国外电子信息科学经典教材系列   <电子电路分析与设计> 电子工业出版社的 的19页.看到里面的 求二极管的电流电压公式 Vps = Vd  +  Id * R = IsR[e ^(Vd/(n *Vt))   -  1]   + Vd 其中反向饱和电流  Is 为常量数值在10^-15   ~  10^-13之间  ,取 10 ^-13A Vt 为热力学电压 ,室温下 V = 0.026V

灰色预测的主要特点是只需要4个数据,就能解决历史数据少,序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列,易于检验 但缺点是只适合中短期的预测,且只适合指数级增长的预测. 在建立灰色预测模型之前,需先对原始时间序列进行数据处理,经过数据预处理后的数据序列称为生成列.对原始数据进行预处理,不是寻找它的统计规律和概率分布,而是将杂乱无章的原始数据列通过一定的方法处理,变成有规律的时间序列数据,即以数找数的规律,再建立动态模型. 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势

问题背景:在根据<机器人导论>这本书的Z-Y-X欧拉角原理用Matlab实现旋转矩阵求解时,发现与直接调用机器人工具箱中的rpy2tr()函数得出的结果并不相同. 首先:先检查自己写的函数是否有错.根据其原理:坐标系B可以用如下方式表示——先将坐标系B和一个已知参考坐标系A重合,先将B绕B的Z轴转afa角,再绕B的Y轴转beta角,最后绕B的X轴转gama角.所以得到的旋转矩阵就是R=Rz*Ry*Rx. 代码如下: %afa:绕着z轴的旋转角——yaw:beta:绕着y轴的旋转角——pitch