MATLAB总结7:常见错误归纳
文章目录
- MATLAB总结7:常见错误归纳
- 前言
- 一、rand 的使用
- 二、蒙塔卡罗求解方法
- 1.函数的定义
- 2.函数引用
- 三、函数引用与多变量
- 四、矩阵引用
- 五、非线性函数:fmincon的使用
- 六、线性规划函数
- 1.linprog
- 2.fminbnd、fminsearch
- 七、fminbnd
- 八、积分和微分
- 1.quad积分
- 2.积分int 微分diff
- 九、lsqcurvefit
- 1.函数的定义
- 十、符号
- 十一、矩阵求解
- 十二、polyfit 函数进行多项式拟合
- 十三、
- 1.函数的定义
- 十四、ode23和ode45
- 十五、fzero
- 十六、meshgrid和surf
- 十七、fsolve
前言
记忆力比较差,把学习过程中常用的语法记录于此,方便回忆时索引
一、rand 的使用
rand 是用于生成在(0,1)上随机数的函数,而后面加入 rand(1,2),则意为一个一行两列的(0,1)矩阵,不可乱加。需要使用不同范围的随机数则使用 A*rand() 即可
x=5*rand();
y=5*rand();
二、蒙塔卡罗求解方法
1.函数的定义
代码如下(示例):
function c=myobj(x)
c=10*x(1)^3+x(3)*(x(1)^2+x(2)^2);
function r=mycon(x)
r=[x(1)^2+x(2)^2-x(3)-10 ; x(1)^2+x(2)^2+x(3)-3];
function m=myrand
while 1
m=[10*rand-5 ;10*rand-5 ;10*rand-5 ];
if mycon(m)<=0
return
end
end
2.函数引用
代码如下(示例):
function [val,x]=myfun2
rand('seed',11);
betterx=myrand;
betterval=myobj(betterx);
for i=1:10000
betterx=myrand;
if myobj(betterx)>betterval;
betterval=myobj(betterx);
end
end
x=double(betterx);
val=double(betterval);
三、函数引用与多变量
要分清多元函数的变量要用循环引用
代码如下(示例):
function v=testmain
x=-2:0.1:2;
v=fun(x);
function r=fun(x)
for i=1:length(x)
if x(i)<-1
r(i)=x(i)^2+2*x(i)+1;
elseif x(i)>-1 && x(i)<=2
r(i)=3*x(i);
else
r(i)=2*sqrt(x(i));
end
end
四、矩阵引用
引用矩阵可以用行列索引,也可以单行单列(注意单行单列是逗号),而且引用矩阵必须是括号
代码如下(示例):
A(1,:)%引用第一行
A(:,2)%引用第二列
A(1,:)=A(1,:).^2;%给矩阵赋值要明白给谁赋值
五、非线性函数:fmincon的使用
- 使用时要注意哪里是只输入系数,哪里是方程
- 求最小值的是方程,其他的都只输出系数
- 同种变量用逗号隔开,不同种用分号
- 注意noncon的位置是使用@,引用里面有()
- lb ub里面是逗号
- 函数系数的对应关系
代码如下(示例):
function [min,val]=fun3
Fun=@(x) 2*(x(1)-1)^2+3*(x(2)-1)^2+0.2*x(1)*x(2)+(2*x(3)-2)^2
A=[3 2 6;4 5 2;2 9 7];
b=[50;40;100];
Lb=[0,0,0];
ub=[15,9,25];
[min,val]=fmincon(Fun,[0,0,0],A,b,[],[],Lb,ub,@noncon);
function [c,ceq]=noncon(x)
c=[-2*x(1)^-x(2)^2-x(3)^2+5,
x(1)^2+x(2)^2+2*x(3)^2-200];
ceq=[0];
六、线性规划函数
1.linprog
求解常规线性规划
注意!!!f 函数调用是系数
代码如下(示例):
% 定义线性规划问题
f = [-3; -4];
A = [1, 2; 3, 2; -1, 0; 0, -1];
b = [10; 15; 0; 0];
% 求解线性规划问题
x = linprog(f, A, b);
2.fminbnd、fminsearch
用于找到极小值,fminbnd找到区间内,fminsearch找到从某一点开始的极小值
fminbnd
% 定义要最小化的函数
fun = @(x) x^2 + 2*x + 1;
% 在区间[-2, 2]内寻找最小值
[x,val] = fminbnd(fun, -2, 2);
fminsearch
% 定义要最小化的函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;
% 指定初始点
x0 = [1, 1];
% 在多维空间中寻找最小值
x = fminsearch(fun, x0);
七、fminbnd
代码如下(示例):
[x,val] = fminbnd(fun, x1, x2)
八、积分和微分
1.quad积分
y=@(x) (3.*x+2)./(x.^3+2.*x+5);
r=quad(y,0,3);
2.积分int 微分diff
F=@(x,y) exp(2*x.^2+3*y.^2);
I=integral2(F,0.5,1,0,1);%取值范围
九、lsqcurvefit
1.函数的定义
- xdata,ydata储存数据,x(i)存放未知变量
- 调用时要把 fun(x,xdata) 全部带上
代码如下(示例):
xdata=[10.03,20.04,30.23,40.37,50.16,60.4,70.3,80.66,90.69,100.16,110.94,121.18,130.66,141.23,150.88,160.24];
ydata=[50.44,82.95,133.07,202.76,286.39,381.34,467.36,540.54,591.7,624.28,647.62,660.77,668.06,672.83,675.36,676.82];
fun = @(x,xdata) x(1)./(1+((x(1)/x(2))-1).*exp(-x(3)*xdata));
x0 = [1,1,1];
x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata);
x1=[150:0.5:190];
y=fun(x1,xdata);
十、符号
- 取余:mod
- 不等于:~=
十一、矩阵求解
- 可以使用linsolve
- 也可以求逆
代码如下(示例):
a=[1 1 -1 2;
-1 -2 1 -3;
1 1 1 -3;
2 1 -3 1];
e=[-3;1;-7;4];
x=inv(a)*e;
a=[1 1 -1 2;
-1 -2 1 -3;
1 1 1 -3;
2 1 -3 1];
e=[-3;1;-7;4];
x=linsolve(a,e);
十二、polyfit 函数进行多项式拟合
- p = polyfit(x, y, n);
- x 是数据点的 x 值(自变量)向量,y 是数据点的 y 值(因变量)向量,n 是要拟合的多项式的次数。
- polyval(p,50); 用于计算特定位置的值
代码如下(示例):
% 示例数据点
t=[1,6,11,16,21,26,31,36];
x=[5.35,10.51,15.664,20.76,25.94,30.08,35.22,40.36];
p=polyfit(t,x,1);
val=polyval(p,50);
r=[p,val];
十三、
1.函数的定义
- xdata,ydata储存数据,x(i)存放未知变量
- 调用时要把 fun(x,xdata) 全部带上
代码如下(示例):
xdata=[10.03,20.04,30.23,40.37,50.16,60.4,70.3,80.66,90.69,100.16,110.94,121.18,130.66,141.23,150.88,160.24];
ydata=[50.44,82.95,133.07,202.76,286.39,381.34,467.36,540.54,591.7,624.28,647.62,660.77,668.06,672.83,675.36,676.82];
fun = @(x,xdata) x(1)./(1+((x(1)/x(2))-1).*exp(-x(3)*xdata));
x0 = [1,1,1];
x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata);
x1=[150:0.5:190];
y=fun(x1,xdata);
十四、ode23和ode45
- 使用myode时,注意输入要把x,y都带上,先是自变量,后是因变量
- y(1)可表示y,y(2)可表示一阶导数
y1 = 0:0.01:1;%取值范围
y0 = 1;初值
[t,y] = ode23(@myode, y1, y0);
function dydx=myode(x,y)
dydx=(2/3)*x/y^2;
function r = myfun
x1 = 0:0.1:100;%定义范围
x0 = [2; 0]; %定义初始条件
[t, x] = ode23(@myode, x1, x0);%这里的x是一个向量
end
function dxdt = myode(t, x)
dxdt = [20*(1-x(1)^2)*x(2) + 0.5*x(1); 0];%x(1)代表x,x(2)代表dx/dt
end
十五、fzero
x0 是初始猜测的根的值。
代码如下(示例):
x = fzero(fun, x0)
x = fzero(fun, x0, options)
十六、meshgrid和surf
- 注意z的输出
- [x,y]=meshgrid(x取值,y取值)
- surf绘制表面图
代码如下(示例):
function z=myfun24
[x,y]=meshgrid(-3:0.1:3,-3:0.1:3);
z=x.*y.*exp(sin(x.^2+y.^2));
surf(x,y,z);
十七、fsolve
- 记住两个公式:root2和fsolve的使用
- folsve(@root2,x0)
- f=root2(x) f(1)= f(2)=
代码如下(示例):
% 示例数据点
function r=myfun29
x0=[0,0];
r=fsolve(@root2,x0);
function f=root2(x)
f(1)=x(1)^2-x(2)-1;
f(2)=(x(1)-2)^2+(x(2)-0.5)^2-1;