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

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

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

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

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

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

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

SVD分解 只有非方阵才能进行奇异值分解 SVD分解:把矩阵分解为 特征向量矩阵+缩放矩阵+旋转矩阵 定义 设\(A∈R^{m×n}\),且$ rank(A) = r (r > 0) $,则矩阵A的奇异值分解(SVD)可表示为 \(A = UΣV^T = U\begin{bmatrix} \sum &0\\ 0&0 \end{bmatrix}V = σ_1u_1v^T_1+σ_2u_2v^T_2+σ_ru_rv^T_r \qquad s.t.:U 和V都为正交矩阵\) 几何含义 A矩

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1770 a[i][j] 表示i对j有影响 高斯消元解异或方程组 然后dfs枚举自由元确定最优解 #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; #define N 36 int n; bool a[N][N]; bool x[N]; int ans=1e9; void gauss() { int j; ;i<n;

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3503 b[i][j] 表示i对j是否有影响 高斯消元解异或方程组 bitset优化 #include<cstdio> #include<bitset> using namespace std; bitset<>b[]; ]={,-,,,}; ]={,,,,-}; ]; int turn(int i,int j) { )*m+j-; } void gauss() { int

[题意]给定一棵树的灯,按一次x改变与x距离<=1的点的状态,求全0到全1的最少次数.n<=100. [算法]高斯消元解异或方程组 [题解]设f[i]=0/1表示是否按第i个点的按钮,根据每个灯的亮灭可以列出n个方程:a[i][j]表示第i盏灯是否受开关j影响,a[i][n+1]=a[i][i]=1. 由于方案不唯一,所以有自由元,DFS所有自由元得到所有可能答案,比较得到最少次数.DFS记得加最优性剪枝. #include<cstdio> #include<cstring&

3517: 翻硬币 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 281  Solved: 211[Submit][Status][Discuss] Description 有一个n行n列的棋盘,每个格子上都有一个硬币,且n为偶数.每个硬币要么是正面朝上,要么是反面朝上.每次操作你可以选定一个格子(x,y),然后将第x行和第y列的所有硬币都翻面.求将所有硬币都变成同一个面最少需要的操作数. Input 第一行包含一个正整数n. 接下来n行,每行包含

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

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*

摘自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/8119032 有齐次线性方程AX=0,且rank(A)=r<n时,该方程有无穷多个解, 可以用matlab 中的命令 x=null(A, r)求其基础解系.其中:r=rank(A) 例: A=[ 1 1 1 1 -3 -1 1 1 0 0 0 1 1 0 -2 0 0 -1 0 -1 -2] 用matlab 求Ax=0的基础解析的解程序为: A=[1 1 1 1 -3 -1 1;1 0 0 0 1

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

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

Reference: http://www.cnblogs.com/ka200812/archive/2011/09/02/2164404.html 之前说过中国剩余定理传统解法的条件是m[i]两两互质,所以这题就不能用传统解法了= = 其实还有种方法: 先来看只有两个式子的方程组: c≡b1 (mod a1) c≡b2 (mod a2) 变形得c=a1*x+b1,c=a2*x+b2 a1*x-a2*y=b2-b1 可以用扩展欧几里得求出x和y,进而求出c 那么多个式子呢?可以两个两个的迭代求.

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.

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