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

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

matlab求解多元方程组示例: syms k1 k2 k3; [k1 k2 k3] = solve(-3-k3==6, 2-k1-k2+2*k3==11, 2*k1+k2-k3+1==6)或者用[k1 k2 k3] = solve('-3-k3=6', '2-k1-k2+2*k3=11', '2*k1+k2-k3+1=6')另外,可以指定未知数为哪个[k1 k2 k3] = solve('-3-k3=6', '2-k1-k2+2*k3=11', '2*k1+k2-k3+1=6',k1,k2,k

1.误差的来源 模型误差:数学模型与实际问题之间的误差 观测误差:测量数据与实际数据的误差 方法误差:数学模型的精确解与数值方法得到的数值解之间的误差:例如 舍入误差:对数据进行四舍五入后产生的误差 2.减少误差的几种方法          现在,我们一般用计算机解决计算问题,使用最多的是Matlab软件.对实际问题进行数学建模时,可能存在模型误差,对数学模型进行数值求解时,我们使用的方法可能产生方法误差,我们输入计算机的数据一般是有测量误差的,计算机在运算过程的每一步又会产生舍入误差(十进制转

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

[题目大意] 给出一棵树,初始状态均为0,每反转一个节点的状态,相邻的节点(父亲或儿子)也会反转,问要使状态均为1,至少操作几次? [思路] 一场大暴雨即将来临,白昼恍如黑夜!happy! 和POJ1222差不多,首先容易知道:每个节点最多被反转一次,证明略. 高斯消元解Xor方程组可能存在自由元,即处理完后map[i][i]=0;则通过dfs来枚举所有的情况,求出最小的. [错误点] gauss里面交换值得时候不要忘了n+1也要跟着交换. dfs里面的t我一开始直接是按照往常一样修改map[i

题目链接:http://poj.org/problem?id=1830 题意:中文题诶- 思路:高斯消元解 mod2 方程组 有 n 个变元,根据给出的条件列 n 个方程组,初始状态和终止状态不同的位置对应的方程右边常数项为1,状态相同的位置对于的方程组右边的常数项为0．然后用高斯消元解一下即可．若有唯一解输出1即可,要是存在 k 个变元,则答案为 1 << k, 因为每个变元都有01两种选择嘛- 代码: #include <iostream> #include <stdio

题目链接: http://poj.org/problem?id=1681 题意: 有一个包含 n * n 个方格的正方形, w 表示其所在位置为白色, y 表示其所在位置为黄色. 对 (i, j) 位置进行一次操作则 (i, j), (i + 1, j), (i - 1, j), (i, j - 1),  (i, j + 1) 位置的颜色变为原来的相反状态, 输出让所有方格都变成白色所需的最少操作步数, 若不能使所有方格都变成白色,则输出 inf . 思路: 这题和 poj 1222 (题解:

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

C1=7.0863; C2=6.8971; C3=0.4929; C4=0.8131; C5=1.8240; C6=3.8108; C7=3.7318; C8=-2.2238; C9=1.9905; C10=1.9087; C11=0.6778; syms X1 X2 X3; //symbols x=sym("x") exp1 = C1X1+C4X2-C5X3^2-C6X3-C9; exp2 = C2X1+C4X2-C5X3^2-C7X3-C10; exp3 = C3X1+C4X2-C

(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

题目链接: http://poj.org/problem?id=1222 题意: 有一个 5 * 6 的初始矩阵, 1 表示一个亮灯泡, 0 表示一个不亮的灯泡. 对 (i, j) 位置进行一次操作则 (i, j), (i + 1, j), (i - 1, j), (i, j - 1),  (i, j + 1) 位置的灯泡变为原来的相反状态, 输出一种能让所有灯泡都变成不亮状态的操作集合. 思路: 1. 可以先枚举第一行的所有操作集合, 2^6 种, 第一行的每一种操作后都得到一个灯泡状态集合,

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

一.简单的多元线性回归: data.txt ,230.1,37.8,69.2,22.1 ,44.5,39.3,45.1,10.4 ,17.2,45.9,69.3,9.3 ,151.5,41.3,58.5,18.5 ,180.8,10.8,58.4,12.9 ,,7.2 ,57.5,32.8,23.5,11.8 ,120.2,19.6,11.6,13.2 ,,4.8 ,199.8,2.6,21.2,10.6 ,66.1,5.8,24.2,8.6 ,,,17.4 ,23.8,35.1,65.9,9.

一.线性规划问题 已知目标函数和约束条件均为线性函数,求目标函数的最小值(最优值)问题. 1.求解方式:用linprog函数求解 2.linprog函数使用形式: x=linprog(f,A,b)  x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)  x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)  x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)  x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)   [x,fval]=linp

Matlab求解非线性规划,fmincon函数的用法总结 1.简介 在matlab中,fmincon函数可以求解带约束的非线性多变量函数(Constrained nonlinear multivariable function)的最小值,即可以用来求解非线性规划问题 matlab中,非线性规划模型的写法如下 2.基本语法 [x,fval]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options) x的返回值是决策向量x的取值,fval的返回值是目标函数f

http://poj.org/problem?id=1222 题意:现在有5*6的开关,1表示亮,0表示灭,按下一个开关后,它上下左右的灯泡会改变亮灭状态,要怎么按使得灯泡全部处于灭状态,输出方案,1表示按,0表示不按. 思路:每个开关最多只按一次,因为按了2次之后,就会抵消了. 可以从结果出发,也就是全灭状态怎么按能变成初始状态. 用3*3来举个例子,$X\left ( i,j \right )$表示这些开关是按还是不按,那么对于第一个开关,对它有影响的就只有2.4这两个开关,所以它的异或方程

题目链接:http://poj.org/problem?id=1753 题意:一个 4*4 的棋盘,初始时上面放满了黑色或白色的棋子．对 (i, j) 位置进行一次操作后 (i, j), (i + 1, j), (i - 1, j), (i, j + 1), (i, j - 1) 位置的棋子会变成原来相反的状态．问最少需要多少步可以将棋盘上的棋子全部变成白色或者黑色． 思路:分别将棋子变成黑色和白色,然后再用高斯消元解,其中步数较小者即为答案． 注意不存在唯一解时需要枚举自由变元来取得最小步数．

这一场两个和大数有关的题目,都用到了米勒拉宾算法,有点东西,备忘一下. 题目传送门 F. Divisions 传送门 这个题是求一个数的所有因子个数,但是数据比较大,1e18,所以是大数的题目,正常的求因数的或者求质因数的都过不了,因为这一场的K是米勒拉宾判大素数,先过的K题,所以这个题直接头铁用Miller_Rabin+Pollard_rho这两个东西+因子个数求解公式写过去了. 这两个算法的具体原理不清楚.从别人那里知道了一点. Miller_Rabin算法的作用是判断一个数是否是个素数,算

数独 数独是一种逻辑游戏,玩家需要根据9x9盘面的已知数字,推理出剩余所有空格的数字,并满足每一行.每一列和每个粗线宫(3x3)内均含1~9,不重复. MATLAB中有关函数 M = dlmread(filename,delimiter) 使用指定的分隔符,将该文件的数据读取到矩阵M中,并将重复的分隔符视为单个的分隔符 disp(x) 显示变量x的值,而不打印变量名称 代码实现 文件目录 check3_by_3.m check_cell.m check_col.m check_row.m dat

Excel  exp12_3_2.xls内容: ANT_VRP函数: function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ANT_VRP(D,Demand,Cap,iter_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %% R_best 各代最佳路线 %% L_best 各代最佳路线的长度 %% L_ave 各代平均距离 %% Shortest_Route 最短路径 %% Shortest_Length 最短路径长度 %