牛顿迭代法,又名切线法,这里不详细介绍,简单说明每一次牛顿迭代的运算:首先将各个方程式在一个根的估计值处线性化(泰勒展开式忽略高阶余项),然后求解线性化后的方程组,最后再更新根的估计值.下面以求解最简单的非线性二元方程组为例(平面二维定位最基本原理),贴出源代码: 1.新建函数fun.m,定义方程组 function f=fun(x); %定义非线性方程组如下 %变量x1 x2 %函数f1 f2 syms x1 x2 f1 = sqrt((x1-4)^2 + x2^2)-sqrt(17); f2

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*

OpenCASCADE解非线性方程组 eryar@163.com Abstract. 在科学技术领域里常常提出求解非线性方程组的问题,例如,用非线性函数拟合实验数据问题.非线性网络问题.几何上的曲线曲面求交问题等.OpenCASCADE中有关于非线性方程组定义的类及其求解类,本文主要介绍如何在OpenCASCADE中定义非线性方程组,及对其进行求解. Key Words. Function Set, Function Set Root, Newton Raphson Algorithm 1.In

介绍: 1.在 Matlab 中,用大写字母 D 表示导数,Dy 表示 y 关于自变量的一阶导数,D2y 表示 y 关于自变量的二阶导数,依此类推.函数 dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题,调用格式为 X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…) 如果没有初始条件,则求出通解,如果有初始条件,则求出特解 系统缺省的自变量为 t. 2.函数 dsolve 求解的是常微分方程的精确解法,也称为常微分方程的符号解.但是,有大量的常微分方程虽然从理论上讲,其解是存在的,但我们却无法求

MATLAB实例:非线性曲线拟合 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 用最小二乘法拟合非线性曲线,给出两种方法:(1)指定非线性函数,(2)用傅里叶函数拟合曲线 1. MATLAB程序 clear clc xdata=[0.1732;0.1775;0.1819;0.1862;0.1905;0.1949;0.1992;0.2035;0.2079;0.2122;0.2165;0.2208;0.2252;0.2295;0.2338;0.238

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

根据上述迭代法求解P,P为Riccati方程的解,然而用LQR需要计算K,再将K算出. (迭代过程中 ,我们可以将此算法和dlqr函数求解的参数进行对比,当误差小于我们设置的允许误差我们就可以把此算法替换掉dlar函数) 今天我又把离散和连续混在一起了,以后要万分注意,避免bug

函数文件: function x=newton_Iterative_method(f,n,Initial) x0=Initial; tol=1e-11; x1=x0-Jacobian(f,n,x0)\F(f,x0); while (norm(x1-x0,2)>tol) %数值解的2范数是否在误差范围内 x0=x1; x1=x0-Jacobian(f,n,x0)\F(f,x0); end x=x1;%不动点 function g=Jacobian(f,n,a) %求解任意矩阵的雅可比矩阵 %% s

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

LINK :http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f037d60100ok8y.html

常用函数:det 计算矩阵的行列式的值inv 求矩阵的逆阵rank 求矩阵的秩[V D]=eig(A) 求矩阵A的特征值和特征向量poly 求矩阵的特征多项式rref 用初等变换将矩阵化成行阶梯形null(A,'r') 给出齐次线性方程组Ax=0 的基础解系fliplr 矩阵左右翻转flipud 矩阵上下翻转trace 求矩阵的迹diag 取得矩阵对角线元素 例子:1.矩阵函数的应用A=[3 -4 0; -1 5 2; 4 1 -6]det (A) %求矩阵的行列式的值rank (A) %求矩阵

一.简介 牛顿迭代法(Newton's method)又称为牛顿-拉夫逊(拉弗森)方法(Newton-Raphson method),它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法. 多数方程不存在求根公式,因此求精确根非常困难,甚至不可能,从而寻找方程的近似根就显得特别重要.方法使用函数  的泰勒级数的前面几项来寻找方程  的根.牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一,其最大优点是在方程 的单根附近具有平方收敛,而且该法还可以用来求方程的重根.复根,此时线性收敛,但是可通过一些方

一.符号表达式的极限 limit(F,x,a):求当时,符号表达式F的极限. limit(F,a):符号表达式F采用默认自变量(可由函数findsym求得),该函数求F的自变量趋于a时的极限值. limit(F):符号表达式采用默认变量,并以a=0作为自变量的趋近值. limit(F,x,a,'right')或limit(F,x,a,'left'):分别求符号表达式的左极限和右极限. 二.符号表达式的微分 功能函数diff可以完成一元或多元函数任意阶数的微分,对于自变量的个数多于一个的符号矩阵,

X=√10,求X,也就是求Y=10 =X2 , X是多少. *重要的思想是,如何转化为可迭代求解的算法问题. *解数学问题,第一时间画图,求导,“直线化”. Y = X2 假如已知Y = 10 ,要求解X: 1. 令X=3,解得 y = 9 ; 那么,自然是希望,在X=3处,加上一个△X,得到 Y = y + k * △X ≍ 10: 已知,在X=3处,k = dy / dx = 2*X = 6,所以 △X = [(Y - y) / k]  = △Y / k 我们也可以使用等式:△Y / △X

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

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3295642.html LBS定位技术从方法上可分成三类:基于三角关系的定位技术.基于场景分析的定位技术.基于临近关系的定位技术(唐毅和杨博雄,2003). 本博文首先对基于三角关系的定位技术进行了介绍,并对其中的应用最广泛的代表GPS进行阐述.   一.基于三角关系的定位方法   该技术的基本原理很简单,可以抽象成如下问题:已知A.B.C三个点的坐标,以及该三点至D点的距离(分别是d0,d1,d2),求D点的坐标.可以列出以下公式

梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法.最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的.最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的,最速下降法越接近目标值,步长越小,前进越慢. 中文名 梯度下降 外文名 steepest descent (gradient descent) 用于 求解非线性方程组 类型 最优化算法 目录 1 简介 2 求解过程 3 例子 4 缺点 简介 梯度下降法(gradient de

首页:http://www.7d-soft.com/index.htm 4.0新功能 (预定2010年8月6日): 1:支持复数拟合.复数方程组计算: 2:支持微分方程拟合求解: 3:通用全局优化求解器变异功能,优化能力提高20%以上: 4:新的编程模式计算引擎: 5:强大易用的数据批处理拟合功能 6:公式自动搜索:增加更多的二维.三维函数库: 7:改进的积分计算,拟合,解方程可含有积分函数,支持高斯积分和辛普森积分算法 8:三维图形旋转.缩放.移动等功能 9:?号输入,可动态输入常数. 10:

Matlab中提供了很多求解非线性方程(y=f(x))的函数,刚開始使用,真的很困惑.全部.这里依据matlab的help文档对这些函数做一些小小的总结 fsolve函数 用来求解非线性方程组:F(x)=0:当中,x是一个向量或者矩阵,F(x)的返回值是一个vector.以下是详细用法(以x0为初始点.利用优化算法寻找函数fun(x)与y=0的交点,即fun(x) = 0的根): 局限性:仅仅能求解距离给定初始值近期的那个根 一个方程的情况 fun=x2+x+1 在新的m文件里,书写该fun的计