12 2021 档案
摘要:测试函数是-x*sin(x),求其在0~4.5上的最小值。 首先绘图观察一下: fplot(@(x) -x*sin(x),[0,4.5]); hold on; fplot(@(x) -sin(x)-x*cos(x),[0,4.5]); hold off; legend('f(x)',"f'(x)")
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摘要:泛函优化可以近似转化为各点坐标的优化。 如以下题目 用理论方式(欧拉方程)求解比较繁琐,门槛高,适应性差。当边界条件或目标函数发生变化时,需要新的理论。 该题目本质是求从(1,1)到(2,2)的最优路径曲线,使目标函数最小。因此可以转换为求解f(1.1),f(1.2),……,f(1.9)的最优取值,
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摘要:求逆矩阵最有效的方法是初等变换法(虽然还有别的方法)。如果要求方阵 \(A\) 的逆矩阵,标准的做法是: 将矩阵 \(A\) 与单位矩阵 \(I\) 排成一个新的矩阵 \((A \quad I)\) 将此新矩阵 \(( A \quad I )\) 做初等行变换,将它化成 \(( I \quad B
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摘要:之前在这篇https://www.cnblogs.com/dingdangsunny/p/14327019.html#_label0中提到了转矩随定转子相对偏移角度的变化关系,但是其实这该模型中,转子只有铁心,即定子对转子只有吸引力,没有排斥力,不符合永磁同步电机的情况。因此,绘制了一个极为简化的磁
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摘要:前段时间看到赵玉平老师讲的关于相亲选择的问题,感觉比较有趣,希望通过概率模拟验证一下该方法的有效性。 原链接如下,感兴趣可先了解原讲解:管理学博士是怎么硬核相亲的,过程太真实了,最后居然选到这么好的“对象”!强烈建议大家学学…… %相亲 https://v.douyin.com/RWQQnC4/ 1
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摘要:kriging工具箱:https://orbit.dtu.dk/en/publications/dace-a-matlab-kriging-toolbox x=rand(1,100)*5; y=rand(1,100)*5; z=x./(y+1)+0.01*rand(1,100); data=[x',
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摘要:利用三列数据,创建矩阵,以绘制等高线图。只适用于对齐的数据,否则需要插值。 函数: function colplot(data,nums,p,leg) %data:待绘图的数据,每列一个变量 %nums:绘图所用数据所在列1×3,依次为颜色、横坐标、纵坐标 %p:绘制类型 %legfun:图例 ux
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摘要:1.多变量绘图 由于在matlab绘图时遇到多个变量,需要逐一绘制(还没找到别的好方法),在此过程中使用hold on保持图形,比较繁琐,所以将其封装成为以下函数,简化该过程。目的是以更接近统计学的思维去绘图,当然还十分粗糙,和ggplot2没得比,不过出发点是向着它努力的。 函数如下: funct
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