(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行

1.解方程 最近有多人问如何用matlab解方程组的问题,其实在matlab中解方程组还是很方便的,例如,对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵,非奇异)的求解,MATLAB中有两种方法:(1)x=inv(A)*b — 采用求逆运算解方程组: (2)x=A\B — 采用左除运算解方程组 PS:使用左除的运算效率要比求逆矩阵的效率高很多~ 例:x1+2x2=82x1+3x2=13>>A=[1,2;2,3];b=[8;13];>>x=inv(A)*bx =2.003.00  >&g

1.quadprog 二次规划的函数 Matlab 中二次规划的数学模型可表述如下 其中 H是把目标函数二次项部分进行实对称矩阵, f是线性函数的列向量. 例求解二次规划 得到 h=[4,-4;-4,8]; 注意Matlab 中二次规划的数学模型中H 之前有个1/2 所以 对称二次型矩阵要乘以2 即2.*[2,-2;-2,4]=[4,-4;-4,8] f=[-6;-3]; 目标函数线性部分的列向量. a=[1,1;4,1]; 不等式约束的A矩阵 b=[3;9];  lower[0,0] 依次输入

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

matlab快速入门 1矩阵 生成矩阵 ​ % 直接法 a = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]; % 冒号一维矩阵 a = 开始:步长:结束,步长为1可省略 b = 1:1:10; % 1,2,...10 b = 1:10; %与上一个等价 % 函数生成 c = linspace(0,15,5); % linspace(开始,结束,元素个数),等差生成指定元素数的一维矩阵,省略个数则生成100个 % 特殊矩阵 e = eye(4); % eye(维数)单位阵 z = zeros(1,4)

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

摘要 一种基于混沌Logistic加密算法的图片加密与还原的方法,并利用Lena图和Baboon图来验证这种加密算法的加密效果.为了能够体现该算法在图片信息加密的效果,本文还采用了普通行列置乱加密算法和像素点的RGB的值的缩放算法这两种算法对相同的图片的图片进行处理,利用matlab通过显示加密过后的图片以及直方图分析可以很直观的发现混沌Logistic加密算法对图片信息加密的效果更好,并且很好地隐藏了原始图像的统计特性,能够有效地抵御基于图像像素值的统计攻击,达到了图像加密的效果. 混沌Log

OpenCASCADE Root-Finding Algorithm eryar@163.com Abstract. A root-finding algorithm is a numerical method, or algorithm, for finding a value x such that f(x)=0, for a given function f. Such an x is called a root of the function f. In OpenCASCADE math

C语言--求根:计算机只识别0和1,那么问题来了,作为计算工具如何解决数学问题?其实,计算机是死东西,都是程序员用计算机的的思维去加数学公式计算数学题的.听起来好高端的样子,其实啊,也就那么回事儿, 请看~~求平方根,也许你会说,这还不简单直接调用square函数就好了,这个还用说么?可是我若问你那么square函数是如何实现求平方根的呢?怎么样是不是没那么简单呢?且看: 牛刀小试~ 迭代法求平方根  数学公式为X(n+1)=1/2*(X(n)+a/X(n)); 算法如下: 1)设定一个X0的值

本文将从一道经典的面试题说起:实现平方根函数,不得调用其它库函数. 函数原型声明例如以下: double Sqrt(double A); 二分法 二分法的概念 求,等价于求方程的非负根(解).求解方程近似根的方法中,最直观.最简单的方法是二分法."二分法"算法过程例如以下: 先找出一个区间 [a, b],使得f(a)与f(b)异号. 求该区间的中点 m = (a+b)/2,并求出 f(m) 的值. 若 f(m) * f(a) < 0 则取 [a, m] 为新的区间, 否则取 [m

   题目 解决代码及点评 /* 功能:用简单迭代法解方程 e^x - x - 2 = 0 它有两个根(如图),其迭代公式为: 1) x[n+1]= e^x*n-2 (初值X<0时) 2) x[n+1]= Ln(x[n] + 2) (初值X>0时) 注:本程序中选取初值X0 不同时,要分别使用公式1或公式2迭代,得原方程<0或>0的解.(公式由来略) 时间:13:08 2013/10/26 */ #include<stdio.h> #include <

/* 解数值微分初值问题: 龙格-库塔法求前k个初值 + 亚当姆斯法 */ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; double f(double x,double y){ //y(0) = 1 *x/y); } void getRungeResult(double *Runge_k,double x0,double y0,double h,int N){ //求解N个初值,保存在Runge_k[1 to N]中 double K1,K2,K3

引自:http://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/55271815 人脸检测 早已比较成熟,传统的基于HOG+线性分类器 的方案检测效果已经相当不错,我们也不再过多讨论,本节重点讨论人脸特征点对齐,特征点对齐主要应用在确定关键点的位置上,并进一步用于人脸姿态或状态的判断(用在辅助驾驶.疲劳检测.AR等). 下面介绍常用的人脸对齐算法: • ASM ASM(Active Shape Model)是指主观形状模型,即通过形状模型 对 目标物体进行抽

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part6,辑录该书第281至第374页之代码,供有须要读者下载研究使用.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P338 i=double(imread('vase.tif'));[C,S]=wavedec2(i,2,

Part I: 所谓s函数是system Function的简称, 用它来写自己的simulink模块. s函数可以用matlab.C.C++.Fortran.Ada等语言来写, 这儿我只介绍怎样用matlab语言来写吧(主要是它比较简单) < xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 先讲讲为什么要用s函数,我觉得用s函数可以利用matlab的丰富

控制流: 分支语句: if (条件式),语句:end if (条件式1),语句1:elseif (条件式2),语句2:……:else,语句:end iwitch(分支变量) case(值1),语句1:case(值2),语句2:……: otherwise语句:end   循环语句: for 循环变量 = 初值:增量:终值,语句 ;end while (条件式),语句:end   其他: pause, break:当循环执行到该语句是,程序将跳出循环 return,error   x = input