存在对负数开根号的情况了: >> (0.777)^0.1 ans = 0.9751 >> ( ans = 0.6037 >> (0.777)^2.1 ans = 0.5887 >> (-0.777)^0.1 ans = .3013i >> (- ans = 0.6037 >> (-0.777)^2.1 ans = .1819i

最近用Matlab写程序的时候终于遇到了程序执行效率的问题,于是在Google上面搜索了一篇提高代码性能的文章,简单的概括一下. 文章是通过优化寄存器读写来提高执行速度的,主要体现在三个方面: 在做循环计算之前先分配好内存空间: 用列向量存取数据: 避免创建不必要的变量. Matlab并不需要程序员实现定义变量的数据类型和大小.但是,如果事先不分配一段空间,每经过一次for循环,数组x的大小都会改变,这就需要新建一个数组并且把原来的数组复制到新的数组,增加了运算时间. 计算机内存存储二维数据是按

Table of Contents 1. MATLAB 2. 矩阵计算--全0行整体替换 MATLAB MATLAB作为一个强大的工具(可惜是收费的),在矩阵运算.绘制函数和数据.实现算法.创建用户界面.连接其他编程语言等方面都有着卓越的表现.一方面友好的界面,直观的表示让很多用户为之倾倒,但另一方面又有很多人因为他的计算方式抱怨计算太慢,内存需求量大等.其实真的是MATLAB本身的局限么,或许是我们并没有真正懂得MATLAB吧. MATLAB是matrix laboratory两个词的组合.换

版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:Matlab中TCP通讯-实现外部程序提供优化目标函数解     本文地址:http://techieliang.com/2017/12/551/ 文章目录 1. 介绍 2. TCP使用方法  2.1. 创建tcp  2.2. 开启tcp  2.3. 关闭tcp  2.4. 收发 3. 其他  3.1. matlab发送回车,换行符的方法  3.2. matlab字符串连接  3.3. 接收

转至:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8354dda801012dyn.html 目录: 一.说明 二.数据类型及基本输入输出 三.流程控制 四.循环 五.数组.数组运算和矩阵运算 六.M脚本文件和M函数文件.函数句柄 七.文件 八.数据和函数的可视化 一.说明 matlab作为数学软件有其强大的图形用户界面操作.数据和函数的可视化和数值计算功能,且自带很多现有的函数和工具包.而本文只涉及一些比较系统的基本操作,在最后附带介绍一些基本的数据和函数的可视化命令.建议要

最近建立了一个网络流模型,是一个混合整数线性规划问题(模型中既有连续变量,又有整型变量).当要求解此模型的时候,发现matlab优化工具箱竟没有自带的可以求解这类问题的算法(只有bintprog求解器,但是只能求解不含连续变量的二值线性规划问题).于是在网上找了一些解决问题的途径,下面说说我试过的几种可能的解决方案,包括cplex.GLPK.lpsolve 和 yalmip. cplex 首先想到的是IBM公司大名鼎鼎的cplex.cplex是IBM公司一款高性能的数学规划问题求解器,可以快速.

首先先给出三个例子引入fminbnd和fminuc函数求解无约束优化,对这些函数有个初步的了解 求f=2exp(-x)sin(x)在(0,8)上的最大.最小值. 例2 边长3m的正方形铁板,四角减去相等正方形,制成方形无盖水槽.怎样减使水槽容积最大. 解:列出目标函数(加负号,转化为求最小) min y=-((3-2x)^2)*x 例3 求多元函数最小值 minf(x)=exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1) 下面是MATLAB优化工

发信人: leecty (Terry), 信区: ParttimeJobPost标 题: 创业公司招SLAM 算法工程师发信站: 水木社区 (Thu Jun 16 19:18:24 2016), 站内 我们是一家年轻的初创公司,核心团队来自清华大学和中科院.依托强大的视觉SLAM算法,我们深入投身到机器人,虚拟现实,增强现实等前沿产业. 招聘:视觉SLAM 算法工程师 (可以兼职/实习) 要求:1. 熟悉SVO,SFM,ORB SLAM,LSD SLAM,PTSAM等算法,或至少熟悉用过其中任一

Sparse Autoencoder稀疏自编码器实验报告 1.Sparse Autoencoder稀疏自编码器实验描述 自编码神经网络是一种无监督学习算法,它使用了反向传播算法,并让目标值等于输入值,比如 .自编码神经网络尝试学习一个 的函数.换句话说,它尝试逼近一个恒等函数,从而使得输出 接近于输入 .当我们为自编码神经网络加入某些限制,比如给隐藏神经元加入稀疏性限制,那么自编码神经网络即使在隐藏神经元数量较多的情况下仍然可以发现输入数据中一些有趣的结构.稀疏性可以被简单地解释如下.如果当神经

PS:这些是今年4月份,跟斯坦福UFLDL教程时的实验报告,当时就应该好好整理的…留到现在好凌乱了 Softmax Regression实验报告 1.Softmax Regression实验描述 Softmax回归模型是逻辑回归模型的推广,它可以把数据分类到两个以上的类别.在本实验中,我们的目标是采用Softmax回归模型对MNIST手写数字数据库进行分类,识别每个手写数字,把它们归类于0到9之间的10个类别.实验中需要计算成本函数J,参数Theta,成本函数的梯度,及预测假设h. Figure

本篇带你认识SLAM,形成客观的认识和体系 一.通过行业招聘初步了解SLAM 发信人: leecty (Terry), 信区: ParttimeJobPost标 题: 创业公司招SLAM 算法工程师发信站: 水木社区 (Thu Jun 16 19:18:24 2016), 站内 我们是一家年轻的初创公司,核心团队来自清华大学和中科院.依托强大的视觉SLAM算法,我们深入投身到机器人,虚拟现实,增强现实等前沿产业. 招聘:视觉SLAM 算法工程师 (可以兼职/实习) 要求:1. 熟悉SVO,SFM

前言 1.ISO(国际标准组织)与IEC(国际电工技术委员会)为全世界标准形成了专门的系统.作为ISO或IEC成员的国家机构,通过由各自组织所建立的技术委员会来加入国际标准的开发,以处理特定领域的技术活动.ISO与IEC技术委员会在共同关注的领域相互协作.其它与ISO和IEC相互联络的国际组织.政府和非政府也参加此工作. 3.在信息技术领域,ISO与IEC已经建立了联合技术委员会——ISO/IEC JTC 1.由联合技术委员会所采纳的国际标准草案传递给国家机构用于投票.作为一个国际标准的发布要求

引入 什么是 \(\text{FFT}\) ? 反正我看到 \(\text{wiki}\) 上是一堆奇怪的东西. 快速傅里叶变换(英语:Fast Fourier Transform, FFT),是快速计算序列的离散傅里叶变换(DFT)或其逆变换的方法.傅里叶分析将信号从原始域(通常是时间或空间)转换到频域的表示或者逆过来转换.FFT会通过把DFT矩阵分解为稀疏(大多为零)因子之积来快速计算此类变换.-- \(\text{wikipedia}\) 反正我没脑子我看不懂. 对我来说,\(\text{

MATLAB程序 a=3+4*i %复数 real(a) %求复数的实部 imag(a) %求复数的虚部 abs(a) %求复数的模 angle(a) %求复数的相位 conj(a) %求复数的复共轭 %% Irradiance and phase resulting figure subplot(2,2,1) mesh(2.*xn./D2,2.*yn./D2,abs(Uvac).^2); subplot(2,2,2) mesh(2.*xn./D2,2.*yn./D2,abs(Uvac).^2)

粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. 实例分析1: 根据PSO算法思路求y最大值 ,其中x取值区间为[-5,5] matlab代码如下: %% I. 清空环境 clc clear all %% II. 绘制目标函数曲线图 x = -5:0.01:5; y = 2.1*(1-x+5*x.^3

群智能优化算法测试函数matlab源代码 global M; creatematrix(2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %画ackley图. %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % ackley x from[-5 5] % x=-5:0.01:5; % [x,y]=meshgrid(x); % temp1=x.^2+y.^2; % temp2=cos(2*pi*x)+cos(2*pi*y); % z=20+

算法学习自:MATLAB与机器学习教学视频 1.粒子群优化算法概述 粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解,用位置.速度和适应度值三项指标表示该粒子特征. • 粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pb

算法没有和图像处理直接相关,不过对于图像分类中的模式识别相关算法,也许会用到这个优化算法. 算法步骤: 1.首先确定粒子个数与迭代次数. 2.对每个粒子随机初始化位置与速度. 3.采用如下公式更新每个粒子的位置与速度. Px=Px+Pv*t; %位置更新公式 Pv=Pv+(c1*rand*(Gx-Px))+(c2*rand*(PBx-Px)); %速度更新公式 这里c1和c2是加速因子,和梯度下降算法那里的加速因子我感觉很类似. Gx是粒子群中最佳粒子的位置,PBx为当前粒子最佳位置. 4.每次

MATLAB粒子群优化算法(PSO) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.介绍 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization Algorithm)是一种群智能算法,为了寻求全局最优.群体迭代,粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索. 粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究,模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于Swarm Intelligence的优化方法. 马良教授在他

以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解. tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all clear clc format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_w

matlab可以用 -Conjugate gradient -BFGS -L-BFGS 等优化后的梯度方法来求解优化问题.当feature过多时,最小二乘计算复杂度过高(O(n**3)),此时 这一些列优化版梯度下降算法就成为了解优化问题的更优选择. 它们的优点为: 不需要像对原始梯度下降那样手动选择学习速率α 一般比梯度下降收敛速度要快 相应的缺点为:比梯度下降要复杂得多 好在,我们可以直接用matlab内置函数进行计算. 例子如下: 我们需要输入cost function J 及其偏导数: