matlab绘图--线性规划图解法示意 图解法 matlab绘图 区域填充 线性规划问题: matlab绘图 L1=[4,0;4,4];  plot(L1(:,1),L1(:,2));hold on  text(4.1,3.5,'x_1=4','color','b');  L2=[0 3;5 3];  plot(L2(:,1),L2(:,2));hold on  text(0.8,3.1,'x_2=3','color','b');  L3=[0 2.4;5 0.4];  plot(L3(:,1)

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

[回顾与本篇预览] 上篇简单介绍了JsAPI中的数据与视图,并告诉大家这两部分有什么用.如何有机连接在一起. 这一篇快速介绍一下前端代码的骨架.当然,假定你已经熟悉HTML5.CSS3和JavaScript(最好了解一下ES6) 转载请注明出处,博客园/CSDN/bilibili:秋意正寒 目录:https://www.cnblogs.com/onsummer/p/9080204.html 1. 代码 为了方便演示,我将js代码和css代码全都写在一个html文件里,当然,更合适的做法是三者分离

分支定界法(branch and bound)是一种求解整数规划问题的最常用算法.这种方法不但可以求解纯整数规划,还可以求解混合整数规划问题.分支定界法是一种搜索与迭代的方法,选择不同的分支变量和子问题进行分支. 通常,把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子集,称为分枝:并且对每个子集内的解集计算一个目标下界(对于最小值问题),这称为定界.在每次分枝后,凡是界限超出已知可行解集目标值的那些子集不再进一步分枝,这样,许多子集可不予考虑,这称剪枝.这就是分枝定界法的主要思路. 分支定界法求解整数规

基本类似于中学讲的整数规划--线性规划中变量约束为整数的情形. 目前通用的解法适合整数线性规划.不管是完全整数规划(变量全部约束为整数),还是混合整数规划(变量既有整数又有实数),MATLAB都提供了通用的求解函数. 一.0-1型整数规划 这类规划将变量限制为0和1,有时候多个规划问题可以通过引入0-1变量将问题统一在一个规划问题中讨论.例如: 拥有相互排斥的规划约束: 一般的, 二.0-1整数规划的一个解法:隐枚举法 因为变量的取值是取0-1的,所以可以枚举所有取值求得极大/极小值.例如,求解

习题1.3(b):分别用图解法和单纯形法求解下述线性规划问题,并对照指出单纯形表中的各基可行解分别对应图解法中可行域的哪一顶点.$\max z=2x_1+x_2$,$$s.t.\begin{cases}  5x_2\leq 15\\6x_1+2x_2\leq 24\\x_1+x_2\leq 5\\x_1,x_2\geq 0\\\end{cases}$$解:  先用图解法解决这个问题.以 $x_1$ 为横坐标,$x_2$ 为纵坐标,做图如下:易得 $z$ 的最大值为 $8.5$.易得图上的可行域中

用图解法求解下列线性规划问题,并指出问题具有惟一最优解,无穷多最优解,无界解还是无可行解. 习题1.1(b):$\max z=3x_1+2x_2$$$s.t\begin{cases}  2x_1+x_2\leq 2\\3x_1+4x_2\geq 12\\x_1,x_2\geq 0\\\end{cases}$$ 解答:把 $x_1$ 作为横坐标,$x_2$ 作为纵坐标.则根据题目中的限制条件做图如下:由图易得问题无可行解. 习题1.1(c):$\max z=x_1+x_2$$$s.t\begin{

MATLAB常微分方程的数值解法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 科学技术中常常要求解常微分方程的定解问题,所谓数值解法就是求未知函数在一系列离散点处的近似值. 二.实验原理 三.实验程序 1. 尤拉公式程序 四.实验内容 选一可求解的常微分方程的定解问题,分别用以上1, 4两种方法求出未知函数在 节点处的近似值,并对所求结果与分析解的(数值或图形)结果进行比较. 五.解答 1. 程序 求解初值问题 取n=10 源程序:

MATLAB线性方程组的迭代求解法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 1． 借助矩阵按模最大特征值,判断解方程组的Jacobi迭代法所得迭代序列的敛散性. 2． 会在Jacobi迭代法所得迭代序列收敛时,用修改后的Gauss-Seidel迭代法. 3． 会逐次超松驰迭代法. 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 用上面前二种方法求解4元线性方程组的近似解,所选方程组尽可能可以用多种方法求得收敛解. 注:要注意判断迭代法

最近运筹学学了线性规划和单纯形法,然后老师讲到了运用lingo和MATLAB软件分别求解的方法 首先,我们来讲讲lingo的(小技巧,只要把鼠标滑轮固定在输入界面按ctrl就可以放大了) lingo比较简单,约束条件也少,记住别落下分号,而且min或者max后面是没有 z 的哦 写完之后,点击第一行0.4上方的红色键就可以运行了 接下来讲讲MATLAB的 MATLAB求解最优解我们一般会用到 linprog 算法,MATLAB里面有很好的解释,我就直接照搬了 下面这个图是A*x和b各种关系对应的

本文源于一次课题作业,部分自己写的,部分借用了网上的demo 牛顿迭代法(1) x=1:0.01:2; y=x.^3-x.^2+sin(x)-1; plot(x,y,'linewidth',2);grid on;%由图像可知 根在1.05到1.15之间 syms x s0=diff(x^3-x^2+sin(x)-1,x,1); % 得到s0= cos(x) - 2*x + 3*x^2 % 迭代方程为 y=x-(x.^3-x.^2+sin(x)-1)/(cos(x) - 2.*x + 3*x.^2

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

编写M 文件fun1.m 定义目标函数 function f=fun1(x); % 定义目标函数 f=sum(x.^)+; % .^2是矩阵中的每个元素都求平方.^2是求矩阵的平方或两个相同的矩阵相乘,要求矩阵为方阵. 编写M文件fun2.m定义非线性约束条件 function[g,h]=fun2(x); %定义非线性约束条件 g=[-x()^+x()-x()^ x()+x()^+x()^-]; %非线性约束不等式条件 h=[-x()-x()^+ x()+*x()^-]; 编写主程序文件exam

一.隐式Euler: 函数文件1: function b=F(t,x0,u,h) b(,)=x0()-h*x0()-u(); b(,)=x0()+*h*x0()/t+*h*(*exp(x0())+exp(x0()/))-u(); 函数文件2: function g=Jacobian(x0,t,h) g(,)=; g(,)=-h; g(,)=*h*(*exp(x0())+)/)); g(,)=+*h/t; 函数文件3: function x=newton_Iterative_method(t,u,

函数文件1: function b=F(f,x0,h,N) % b(1,1)=x0(1)-h*x0(2)-u(1); % b(2,1)=x0(2)+h*x0(1)^2-u(2)-h*f; b=zeros(N,1); b(1,1)=4*x0(1)-x0(2); b(2,1)=h^2*x0(1)^2-2*x0(1)+x0(2)-h^2*f(1) for i=3:N b(i,1)=x0(i-2)+h^2*x0(i-1)^2-2*x0(i-1)+x0(i)-h^2*f(i-1); end 函数文件2:

函数文件1: function b=F(f,x0,u,h) b(1,1)=x0(1)-h*x0(2)-u(1); b(2,1)=x0(2)+h*x0(1)^2-u(2)-h*f; 函数文件2: function g=Jacobian(x0,u,h) g(1,1)=1; g(1,2)=-h; g(2,1)=2*h*x0(1); g(2,2)=1; 函数文件3: function x=newton_Iterative_method(f,u,h) % u:上一节点的数值解或者初值 % x0 每次迭代的

原文出处http://wenku.baidu.com/view/df412e115f0e7cd184253653.html 因为不太喜欢百度文库的格式,所以写到个人博客里面方便使用 <iframe width='738' height='523' class='preview-iframe' scrolling='no' frameborder='0' src='http://download.csdn.net/source/preview/8126015/065f7104461e354c252

MATLAB入门教程   1．MATLAB的基本知识 1-1.基本运算与函数    在MATLAB下进行基本数学运算,只需将运算式直接打入提示号(>>)之後,并按入Enter键即可.例如: >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans,代表MATLAB运算後的答案(Answer)并显示其数值於萤幕上. 小提示: ">>"是MATLAB的提示符号(Prompt),但在PC中文视窗系统

MATLAB地图工具箱学习总结(三)地图工具箱的基本知识 今天想要介绍的是一些比较基础的函数.了解了这些函数,地图投影的基本概念才能真正明白.而要想继续研究MATLAB中有关地图投影的函数,尤其是未来我要提到的投影文件源代码,知晓这些函数的功能必不可少.本篇文章将会罗列三个案例,并在后面一一进行讲解. 1                    作业案例:地图投影作业1 这次的案例从作业1开始.作业1是要求计算出地球椭球体的一些基本参数,包括子午圈曲率半径.卯酉圈曲率半径.平均曲率半径和纬圈半径等

一.常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外.1.!dir 可以查看当前工作目录的文件. !dir& 可以在dos状态下查看.2.who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节.3.功能键:功能键 快捷键 说明方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入方向左键 Ctrl+B 光标向后移一个字符方向右键 Ctrl+F 光标向前移一个字符Ctrl+方向右键 Ctrl+R 光标向右移一个字符Ctrl+方向左键 Ctrl+L 光标向左移

矩阵分解 矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积. 1.三角分解法: 要求原矩阵为方阵,将之分解成一个上三角形矩阵(或是排列(permuted) 的上三角形矩阵)和一个下三角形矩阵,简称LU分解法. 注意:这种分解法所得到的上下三角形矩阵并非唯一,还可找到数个不同的一对上下三角形矩阵. MATLAB: [L,U]=lu(A),A为方阵,L为下三角矩阵,U为上三角矩阵. 2.QR分解法: A为任意矩阵,将A矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三