记录一下代码,方便下次套用模板 options=optimset('MaxFunEvals',1e4,'MaxIter',1e4); [x,fval,exitflag] = fsolve(@(x) myfun1(x),[75;1.5],options) function f = myfun1(x) f=tan(x(1)*pi/180) - ( ( 1025*9.8*pi*x(2)/4-980 )/(0.625*4*(2-x(2))*24*24) );%有两个未知数x(1)和x(2),从参数里传进

源代码见文末 部分源代码: % 符号变量 两种表达方式 a=sym('a'); class(a); syms b; b; % 符号常量 c=sym('); c; % 符号表达式 三种表达方式 f1='3*x+4'; % char类型,但是可以参与运算.所以这种形式是可以直接用的,比较方便 syms x f2=3*x+4; % sym类型 f3=sym('3*y+4'); % sym类型 % 符号四则运算 fadd1 = f1 + f2; fmu1 = f1*f2; % 符号表达式的化解 syms

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

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

MATLAB练习 第六章数据分析与多项式计算 1.max和min 1.分别求矩阵A中各列和各行元素中的最大值.max和min的用法一样 % [例6.1]分别求矩阵中各列和各行元素中的最大值. A=[54,86,453,45;90,32,64,54;-23,12,71,18]; y1=max(A); %求矩阵A中各列元素的最大值 y2=max(A,[],2) %求矩阵A中各行元素的最大值 ​ y2 = ​ 453 90 71 ​ >> y1 ​ y1 = ​ 90 86 453 54      

[题目链接] http://poj.org/problem?id=1222 [题目大意] 给出一个6*5的矩阵,由0和1构成,要求将其全部变成0,每个格子和周围的四个格子联动,就是说,如果一个格子变了数字,周围四格都会发生变化,变化即做一次与1的异或运算,输出每个格子的操作次数. [题解] 高斯消元练手题,对于每个格子的最终情况列一个方程,一共三十个方程三十个未知数,用高斯消元求解即可. [代码] #include <cstdio> #include <algorithm> #in

关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外,另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 使用这种方法的目的包括: 1.对于方差非常小的属性可以增强

  关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外,另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 使用这种方法的目的包括: 1.对于方差非常小的属性可以

(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

比如AX= b,求解x,但是要找不同b下的x,100个b. fsolve(‘fun,[X0,b])这样是不行的,因为这样的话b也当成了变量,也会变. 两种方法 1.全局变量 global b;多个的话 中间用空格不用都好. 2.函数句柄 @一直无法识别. 全局变量挺好用的.

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

<线性代数>同济第五版第一章最后一节的内容,我都差点忘记了,在这里写个简单的例子记录一下. matlab代码如下: clear all; close all; clc; % A*x = b 求解x % *x1+*x2 = % *x1+*x2 = A=[ ; ]; b=[; ]; D = det(A); D1 = det([b A(:,)]); D2 = det([A(:,) b]); x1 = D1/D; x2 = D2/D;

代码: clear M = 600;N = 420;p=200;q=2282; eq = @(x) x^M-(1+q/p)*x^(M-N)+q/p; options = optimset('MaxFunEvals',10000,'MaxIter',1000); x=fsolve(eq,1.2345,options); r=1-x 问题描述: No solution found. fsolve stopped because the relative size of the current ste

拟合椭圆首先要知道各个点的坐标,然和带入如下公式: x = [59 136 58 137 57 137 56 137 55 138 54 139 53 140 52 141 51 142 51 143 51 144 50 145 50 146 50 147 50 148 49 149 49 150 49 151 49 152 49 153 50 154 50 155 50 156 50 157 51 158 51 159 51 160 52 161 52 162 53 163 54 164 54

tic; clear clc M=[, ];%空间步数 N=*M;%时间步数 :length(M) h=/M(k);%空间步长 tau=/N(k);%时间步长 s=tau/h;%步长比 x=:h:; t=:tau:; y=inline('exp(x+t)','x','t');%真解函数 :length(x) :length(t) exact(i,j)=y(x(i),t(j));%真解 end end u=zeros(M(k)+,N(k)+);%数值解内存单元 :M(k) u(i,)=exp(x(

tic; clear clc N=; M=*N; h1=/M; h2=/N; x=:h1:; y=:h2:; fun=inline('exp(x)*sin(pi*y)','x','y'); f=inline('(pi^2-1)*exp(x)*sin(pi*y)','x','y'); lamda1=inline(','y'); lamda2=inline('2*y','y'); lamda3=inline('2*x','x'); lamda4=inline('x^2','x'); kesai1=i

tic; clear clc M=[,,,,,,];%x的步数 K=M; %时间t的步数 :length(M) hx=/M(p); ht=/K(p); r=ht/hx^; %网格比 x=:hx:; t=:ht:; numerical=zeros(M(p)+,K(p)+); numerical(:,)=exp(x); %初始值 numerical(,:)=exp(t); %边值 numerical(M(p)+,:)=exp(t+); %边值 a=-r/*ones(M(p)-,);b=(+r)*on

函数文件1:real_fun.m function f=real_fun(x0,t0) f=(x0-x0^2)*exp(-t0); 函数文件2:fun.m function f=fun(x0,t0) f=(x0^2-x0)*exp(-t0)+2*exp(-t0); 函数文件3:fi.m function f=fi(x0) f=x0-x0^2; 脚本文件: tic; clc clear N=100; M=1000; t_h=1/M;%t的步长 x_h=1/N;%x的步长 x=0:x_h:1;%x的

syms x y z=exp(2*x+y)+cos(3*x*y)-exp(1)-1; zz=subs(z,x,1) solve(zz)

函数文件1:real_fun.m function f=real_fun(x0,t0) %精确解 f=4*x0*(1-x0)*sin(t0); 函数文件2:F.m function f=F(N,u,U,t,h1,h2) %非线性方程组 %h1是x的步长,h2是t的步长 %u表示迭代节点,上一时刻的数值解 %h表示时间节点上的步长 %N表示空间节点的步数 a0=0.5*t^4*h2*N^2; f(1,1)=a0*(U(2)^2-2*U(1)^2)+h2*fi(h1,t)+u(1)-U(1); f(