剩余矩形算法的MATLAB实现论文

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应用MATLAB工具箱求解规划问题

应用MATLAB 优化工具箱求解规划问题如今，规划类问题是常见的数学建模问题，离散系统的优化问题一般都可以通过规划模型来求解。

用MATLAB 求解规划问题，可以避免手工的烦琐计算，大大提高工作效率和结果的准确性。

MA TLAB 是一种应用于数学计算及计算结果可视化处理的面向对象的高性能计算机语言，它以矩阵和向量为基本数据单位，从而提高程序的向量化程度，提高计算效率，尤其适合于线性规划、整数规划、多元规划、二元规划类问题的算法编写，以及数据拟合、参数估计、插值等数据处理法。

利用MA TLAB 提供的强大的规划模型求解命令，可以简单快速地得到所要的结果。

本文主要对线性规划、非线性规划、整数规划、单目标约束规划以及多目标规划等规划问题在MATLAB 中的实现做比较详细的讲解.线性规划问题线性规划是一种优化方法，MA TLAB 优化工具箱中有现成函数linprog 对标准型LP 问题求解。

线性规划问题是目标函数和约束条件均为线性函数的问题，MATLAB 中线性规划的标准型为：Min f ’x..A x b s t Aeq x beq lb x ub ⋅≤⎧⎪⋅=⎨⎪≤≤⎩其中f 、x 、b 、beq 、lb 、ub 为向量，A 、Aeq 为矩阵。

其他形式的线性规划问题都可经过适当变化化为以上标准型。

线性规划是一种优化方法，MATLAB 优化工具箱中有现成函数linprog 对标准型LP 问题求解。

在MATLAB 指令窗口运行help linprog 可以看到所有的函数调用形式，如下：x = linprog(f,A,b) %求min f’x ；s.t. b x A ≤⋅线性规划的最优解x = linprog(f,A,b,Aeq,beq) %等式约束beq x Aeq =⋅，若没有不等式约束，则A=[]，b=[]。

若没有等式约束，则Aeq=[]，beq=[]x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) %指定x 的范围ub x lb ≤≤x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0) %设置初值x0x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) % options 为指定优化参数进行最小化[x,fval] = linprog(...) %返回目标函数最优值，即fval= f’x[x,lambda,exitflag] = linprog(...) % lambda 为解x 的Lagrange 乘子[x,lambda,exitflag,output] = linprog(...) % exitflag 为终止迭代的条件[x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(...) % output 为输出优化信息exitflag 描述函数计算的退出条件：若exitflag>0表示函数收敛于解x ，exitflag=0表示目标达到函数估值或迭代的最大次数，exitflag<0表示函数不收敛于解x ；lambda 返回x 处的拉个朗日乘子：lambda.lower 表示下界lb ，lambda.upper 表示上界ub ，lambda.ineqlin 表示线性不等式约束，lambda.eqlin 表示线性等式约束，lambda 中的非0元素表示对应的约束是有效约束；output 返回优化信息：output.iterations 表示迭代次数，output.algorithm 表示使用的运算规则，output.cgiterations 表示PCG 迭代次数。

基于matlab的优秀毕业设计论文很详细(有源程序)很严

河南农业大学本科生毕业论文（设计）任务书论文（设计）题目语音信号的采集与分析学院专业班级学号姓名2009年月日语音信号的采集与分析作者：123 指导老师：456摘要语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。

其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的高。

本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法，并通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。

关键词：语音信号，采集与分析，MatlabAudio signal acquisition and analysisAuthor：zhuyousong Teacher guidance：lifuqiangAbstractSpeech signal acquisition and analysis techniques are a wide range of cross-scientific，Its application and development of voice study, sound measurement study, electronic measuring technology, and digital signal processing disciplines, such as close contact。

Collection and analysis of voice one of the small-scale equipment, intelligence, digital and multi-functional development of more and more quickly, faster than the previous analysis has been substantially high。

matlab智能算法30个案例分析

matlab智能算法30个案例分析Matlab智能算法30个案例分析。

Matlab作为一种强大的数学软件，拥有丰富的算法库和强大的编程能力，能够实现各种复杂的智能算法。

本文将针对Matlab智能算法进行30个案例分析，帮助读者深入了解Matlab在智能算法领域的应用和实践。

1. 遗传算法。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，能够有效解决复杂的优化问题。

在Matlab中，可以利用遗传算法工具箱快速实现各种优化问题的求解，例如函数最小化、参数优化等。

2. 神经网络。

神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，能够实现复杂的非线性映射和模式识别。

Matlab提供了丰富的神经网络工具箱，可以用于神经网络的建模、训练和应用，例如分类、回归、聚类等任务。

3. 模糊逻辑。

模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊信息的逻辑推理方法，能够有效处理模糊规则和模糊数据。

Matlab中的模糊逻辑工具箱提供了丰富的模糊推理方法和工具，可以用于模糊控制、模糊识别等领域。

4. 粒子群算法。

粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，能够有效处理多维优化问题。

在Matlab中，可以利用粒子群算法工具箱快速实现各种优化问题的求解，例如函数最小化、参数优化等。

5. 蚁群算法。

蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，能够有效处理离散优化问题和组合优化问题。

Matlab中的蚁群算法工具箱提供了丰富的蚁群优化方法和工具，可以用于解决各种组合优化问题。

6. 遗传规划算法。

遗传规划算法是一种结合遗传算法和规划算法的优化方法，能够有效处理复杂的规划问题。

在Matlab中，可以利用遗传规划算法工具箱快速实现各种规划问题的求解，例如路径规划、资源分配等。

7. 人工免疫算法。

人工免疫算法是一种模拟免疫系统的优化算法，能够有效处理多峰优化问题和动态优化问题。

在Matlab中，可以利用人工免疫算法工具箱快速实现各种复杂的优化问题的求解。

8. 蜂群算法。

关于matlab的毕业论文

关于matlab的毕业论文Matlab在毕业论文中的应用毕业论文是大学生完成学业的重要一环，对于学生来说，选择一个合适的主题和合适的工具是至关重要的。

在当今科技发达的时代，计算机软件的应用已经成为毕业论文中不可或缺的一部分。

而Matlab作为一种强大的科学计算软件，在毕业论文中的应用也越来越广泛。

首先，Matlab在数据分析和处理方面有着得天独厚的优势。

毕业论文往往需要大量的数据分析和处理工作，而Matlab提供了丰富的数据处理函数和工具箱，可以高效地完成这些任务。

例如，对于需要进行统计分析的数据，Matlab提供了统计工具箱，可以进行各种统计分析和建模。

对于需要进行图像处理的数据，Matlab提供了图像处理工具箱，可以实现图像的滤波、边缘检测等功能。

这些功能的使用可以大大提高数据处理的效率和准确性。

其次，Matlab在数学建模方面也有着独特的优势。

毕业论文中的数学建模是一个重要的环节，通过数学模型可以对研究对象进行定量分析和预测。

而Matlab提供了丰富的数学建模工具和函数，可以轻松地实现各种数学模型的建立和求解。

例如，对于需要进行优化问题的研究，Matlab提供了优化工具箱，可以实现各种优化算法的求解。

对于需要进行微分方程求解的研究，Matlab提供了微分方程工具箱，可以实现各种微分方程的求解。

这些功能的使用可以使得数学建模更加简单和高效。

此外，Matlab在可视化方面也有着独特的优势。

毕业论文中的结果展示是一个重要的环节，通过合适的可视化方式可以更好地展示研究结果和结论。

而Matlab提供了强大的可视化工具，可以实现各种图表和图像的绘制。

例如，对于需要展示数据分析结果的研究，Matlab提供了各种绘图函数，可以绘制出直方图、散点图等图表。

对于需要展示图像处理结果的研究，Matlab提供了图像显示函数，可以展示出图像的处理前后对比。

这些功能的使用可以使得研究结果更加直观和易于理解。

综上所述，Matlab在毕业论文中的应用是不可忽视的。

MATLAB 结课小论文

基于MATLAB的控制系统分析摘要MATLAB具有强大的图形处理功能、符号运算功能和数值计算功能。

MATLAB 工具几乎涵盖了整个科学技术运算领域。

其中系统的仿真（Simulink）工具箱是从底层开发的一个完整的仿真环境和图形界面。

在这个环境中，用户可以完成面向框图系统仿真的全部过程，并且更加直观和准确地达到仿真的目标。

此次，以数字电路中的时序逻辑电路为线索来学习Simulink，了解了许多数字电路中常用模块的使用方法.时序电路中除具有逻辑运算功能的组合电路外，还必须有能够记忆电路状态的存储单元或延迟单元，这些存储或延迟单元主要由本次设计所用到的触发器来实现。

D触发器、RS触发器、JK触发器等这些时序逻辑电路中常用的器件在Simulink中都有相应的仿真模块，除此之外，用户还可以自行设计封装模块来一步一步完成更大的电路系统，实现更强大的逻辑功能。

关键词:MATLAB、Simulink、时序电路1 Matlab内容简介MATLAB拥有了更丰富的数据类型和结构，更好的面向对象的快速精美的图形界面，更多的数学和数据分析资源，MATLAB工具几乎涵盖了整个科学技术运算领域。

在大部分大学里，应用代数、数理统计、自动控制、数字信号处理、模拟与数字通信、时间序列分析、动态系统仿真等课程的教材都把MATLAB作为必不可少的内容。

在国际学术界，MATLAB被确认为最准确可靠的科学计算标准软件，在许多国际一流的学术刊物上都可以看到MATLAB在各个领域里的应用。

2系统的稳定性分析稳定是控制系统的重要性能，也是系统能够正常运行的首要条件。

在分析控制系统时，首先遇到的问题就是系统的稳定性。

对线性系统来说，如果一个系统的所有几点都位于左半s 平面，则该系统是稳定的。

对于离散系统来说，如果一个系统的全部极点都在单位圆内，则该系统可以被认为是稳定的。

由此可见，线性系统的稳定性完全取决于系统的极点在根平面上的位置。

判断一个线性系统稳定性的一种最有效的方法是直接求出系统所用的极点，然后根据极点的分布情况来确定系统的稳定性。

中国剩余定理matlab

中国剩余定理matlab中国剩余定理（Chinese Remainder Theorem）是数论中的一个重要定理，它可以简化模运算的复杂性，并在计算机科学和密码学领域有广泛的应用。

本文将介绍中国剩余定理的原理、应用以及如何使用MATLAB进行实现。

## 1. 中国剩余定理的原理中国剩余定理是根据数论的理论基础，给出了一种求解一组同余方程的方法。

对于一组给定的同余方程：```x ≡ a1 (mod m1)x ≡ a2 (mod m2)...x ≡ an (mod mn)```其中ai为待求解的未知数，mi为不同的正整数模数。

假设mi两两互素，即gcd(mi, mj) = 1（i ≠ j），那么一定存在一个解x，且这个解在模M = m1 * m2 * ... * mn下是唯一的。

## 2. 中国剩余定理的应用中国剩余定理在计算机科学和密码学中有广泛的应用。

其中一些主要应用包括：- 分布式系统：通过中国剩余定理，可以将任务分配到不同的处理器上，并在处理器彼此之间进行通信，从而实现高效的分布式计算。

- 公钥密码学：在RSA算法中，中国剩余定理被用于加速解密过程，提高加密与解密的速度。

- 数据压缩：通过利用中国剩余定理，可以将大数字拆分成若干较小数字进行计算，提高数据的处理速度。

## 3. 使用MATLAB实现中国剩余定理MATLAB是一种功能强大的数学软件，可以用于求解各种数学问题，包括中国剩余定理。

下面是使用MATLAB实现中国剩余定理的一般步骤：首先，定义一组同余方程的系数和模数。

假设有以下同余方程：```x ≡ 2 (mod 5)x ≡ 3 (mod 7)x ≡ 1 (mod 9)```然后，在MATLAB中定义同余方程的系数和模数：```a = [2 3 1];m = [5 7 9];```接下来，使用中国剩余定理的求解公式计算解x：```matlabM = prod(m); % 计算模数的乘积M_i = M ./ m; % 计算Miy = zeros(size(a)); % 初始化yfor i = 1:length(a)[~, ~, r] = gcd(m(i), M_i(i)); % 计算gcd(mi, Mi)y(i) = r * M_i(i); % 计算yendx = sum(a .* y) % 计算最小的非负解x```最后，运行MATLAB代码，即可得到解x的值。

MATLAB论文

MATLAB论文学习MATLAB感想选修了MATLAB这门课程，我才了解软件的功能，也知道了软件在我们生活中的重要地位。

随着社会的不断发展，科技的不断进步，计算机的普及，软件被应用在越来越多的方面。

它结束了以前人们用手计算的时代，闲杂的我们只要用软件编一个程序就可用解决许多问题，不仅效率高，而且精确度也非常高。

MATLAB是由美国Math Works公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。

它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

在欧美等高校，MATLAB已经成为线性代数、自动控制理论、数理统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真等高级课程的基本教学工具；成为攻读学位的大学生、硕士生、博士生必须掌握的基本技能。

在设计研究单位和工业部门，MATLAB被广泛用于科学研究和解决各种具体问题。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且Math Works公司也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。

MATLAB的最突出的特点就是简洁。

MATLAB用更直观的、符合人们思维习惯的代码，代替了C和FORTRAN语言的冗长代码。

MATLAB给用户带来的是最直观、最简洁的程序开发环境。

MATLAB相对于其他的一些编程软件有许多的优点。

一、语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富。

MATLAB程序书写形式自由，利用其丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务，压缩了一切不必要的编程工作。

matlab 期末论文

言表示为“!=”；而在一般的数学运算中不等于表示为“≠”。
2、对于关系运算符“等于”C 语言中表示为“==”
逻辑运算符
(逻辑运算符用于将关系表达式或逻辑量连接起来，构成较复杂的逻辑表达式)
MATLAB:
精品文档
MATLAB 提供了两种类型的逻辑运算：一般逻辑运算和捷径运算，见下表：
运算类型
运算符与函数
为真，两者都为假时，结果为假
!
逻辑非
!b
如果 a 为假，则！a 为真，如果 a 为
精品文档
真，则！a 为假
其余运算符
除了以上运算符，MATLAB 还经常使用一些特殊的运算符，见下表
运说明
运算符
算
符
[ ] 生成向量和矩阵
…
{ } 给单元数组赋值
,
( ) 在算术运算中优先计算;封装函数参 ;
数;封装向量或矩阵下表
符及相关运算方式、说明见下表：
MATLAB 数组的算术运算，是两个同维数组对应元素之间的运算。一个标量与数组的运
算，是标量与数组每个元素之间的运算。
基本算术运算符表：
运算
符号
运算
符号
加
+
减
-
乘
*
数组相乘
.*
左除
\
数组左除
.\
右除
/
数组右除
./
幂次方
^
数组幂次方
.^
精品文档
运算符
运算方式
说明
运算符运算方式
关键词：
MATLAB C 语言运算符数学
MATLAB 中编程语言运算符主要为算术运算符、关系运算符和逻辑运算符，还包括一些特殊运算符。

matlab结课论文

山西大同大学matlab课程结课作业MATLAB程序应用姓名：课程序号： 2班级：学号：2013年12月1.实验内容：已知!123n n =⨯⨯⨯⋅⨯，编写一个程序求满足100!10n ≤的最大的n 值以及此时!n 的值。

function nn=2;m=1;while m<=10^100m=m.*n;n=n+1;endm=m/(n-1)；n=n-2; m n m = 1.7112e+098 n =69 2.设)151131111917151311(22 +--++--+=π，试根据公式编出计算pi 的Matlab 主程序文件，pi 的精度为0.00001。

程序：k=0;n=1;b=0;a=0;while abs((pi-a))>0.00001a=2*sqrt(2)*k;k=( bcos( *pi/2)+sin(b*pi/2))/n+k;n=n+2;b=b+1;enda输出a=3.141602572083633 ; a-pi= 9.918493839577991e-0063.有两个矩阵A 和B 如下：⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=771175420132861-1A ，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=0162310013125673B ，将A 中所有等于-1的元素改为-2，将B 中所有小于0的元素改为1，然后将B 中等于0的元素的值改为A 的相应位置元素的值。

请用Matlab 函数文件实现上述运算。

clear;clc;A=[1 -1 6 8;2 3 -1 0;-2 4 5 7;1 -1 7 7];B=[-3 -7 6 -5;-2 1 3 -1;0 0 1 3;2 6 -1 0];C=A;A(A==-1)=-2;U=A;D=B;B(B<0)=1;V=B;A=C;B=D;[i,j]=find(B==0);A(i,j)=0;W=A;A=C;B=D;A,B,W,U,V%用函数文件实现矩阵中元素的变换。

matlab 最小内接矩形-概述说明以及解释

matlab 最小内接矩形-概述说明以及解释1.引言1.1 概述:在计算机视觉和图像处理领域，内接矩形是一种常用的形状描述方法，用于描述一个物体或图像的最小边界矩形。

在MATLAB中，我们可以利用一些算法和函数来计算一个物体或图像的最小内接矩形，从而实现对其形状的描述和分析。

本文将从MATLAB简介开始，介绍MATLAB在计算机视觉和图像处理中的应用，然后详细讨论内接矩形的概念及其在MATLAB中的计算方法。

通过本文的学习，读者将能够掌握如何利用MATLAB来计算一个物体或图像的最小内接矩形，从而实现对其形状的描述和分析。

1.2文章结构"1.2 文章结构"部分旨在指导读者了解本文的结构和内容安排。

本文分为引言、正文和结论三部分。

在“引言”部分中，将会对文章的主题进行简要介绍，说明本文的研究目的和意义。

在“正文”部分中，将首先介绍MATLAB的基本概念和相关知识，以帮助读者更好地理解本文的内容。

接着，将详细解释内接矩形的概念，包括其定义和特点等内容。

最后，重点介绍MATLAB中最小内接矩形的计算方法，包括具体的算法和实现步骤。

在“结论”部分中，将对整篇文章进行总结，强调MATLAB最小内接矩形的计算方法的重要性和实用性。

并展望未来在该领域的研究和应用方向。

通过对文章结构的明确说明，读者可以更好地理解本文的逻辑脉络，加深对MATLAB最小内接矩形的认识。

1.3 目的研究MATLAB中最小内接矩形的计算方法的目的是为了探索一种有效的算法，能够在给定一组点的情况下，自动计算出能够完全包围这组点的最小矩形。

这个问题在计算机视觉、图形学等领域具有重要的应用意义，比如在目标检测、图像处理、模式识别等方面都会涉及到最小内接矩形的计算。

通过研究和实践，我们希望能够深入理解内接矩形的概念和计算方法，为解决实际问题提供有效的工具和思路。

同时，通过MATLAB的应用实践，也能够进一步加深对MATLAB编程和图形处理功能的了解和掌握。

二次剩余序列 matlab程序

二次剩余序列matlab程序摘要：I.二次剩余序列简介A.二次剩余序列的定义B.二次剩余序列的性质C.二次剩余序列的应用II.MATLAB程序实现二次剩余序列A.MATLAB中的二次剩余序列函数B.利用MATLAB生成二次剩余序列C.MATLAB中二次剩余序列的性质验证III.二次剩余序列在MATLAB中的实际应用A.密码学中的应用B.数论中的应用C.其他领域的应用正文：I.二次剩余序列简介二次剩余序列，也称为拉格朗日序列，是由法国数学家拉格朗日在18世纪末期研究数论时发现的一类数列。

它具有如下定义：设整数a和素数p互质，那么a在模p意义下的二次剩余序列是一个数列{r_i}，满足：a = r_1 + p*r_2a^2 = r_3 + p*r_4a^3 = r_5 + p*r_6...其中，r_i是模p的剩余系中的一个元素。

二次剩余序列具有许多有趣的性质，例如：任意两个二次剩余序列都是等长的，且它们之间存在一一对应的关系。

此外，二次剩余序列在密码学、数论等领域有着广泛的应用。

II.MATLAB程序实现二次剩余序列A.MATLAB中的二次剩余序列函数在MATLAB中，可以使用内置函数“remseq”来生成二次剩余序列。

函数的基本用法如下：```matlab[r, n] = remseq(a, p)```其中，a是整数，p是素数，r是二次剩余序列，n是序列的长度。

例如：```matlaba = 5;p = 7;[r, n] = remseq(a, p)```B.利用MATLAB生成二次剩余序列我们可以编写一个简单的MATLAB脚本来生成二次剩余序列：```matlabfunction [r, n] = generate_remainder_sequence(a, p)% 计算a在模p意义下的二次剩余序列[r, n] = remseq(a, p);% 输出结果disp(["二次剩余序列为：", num2str(r)]);disp(["序列长度为：", num2str(n)]);end```C.MATLAB中二次剩余序列的性质验证我们可以利用MATLAB验证二次剩余序列的一些性质。

二次剩余序列 matlab程序

二次剩余序列是一个在密码学和随机数生成中非常重要的概念。

它可以用来生成随机数序列，具有较好的随机性和统计特性。

在matlab程序中实现二次剩余序列的生成，可以帮助我们更好地理解这一概念并应用到实际的情景中。

让我们来了解一下二次剩余序列的含义。

二次剩余序列是指对于一个素数p，存在一个整数a满足：对于任意整数x，满足x^2 ≡ a (mod p)的x构成的序列称为模p的二次剩余序列。

这一序列具有很好的均匀性和统计特性，可以被用来生成高质量的伪随机数。

在matlab中实现二次剩余序列的生成，可以通过以下几个步骤来完成：1. 我们需要选择一个合适的素数p，这个素数应当足够大以确保生成的随机数具有较好的随机性。

可以通过matlab内置的函数来判断一个数是否为素数，并选择一个合适的素数作为p。

2. 接下来，我们需要选择一个满足一定条件的整数a，使得它成为模p 的二次剩余。

为了方便起见，我们可以直接选择一个合适的整数a，也可以通过matlab中的函数来寻找满足条件的a。

3. 一旦我们选择好了合适的p和a，就可以开始生成二次剩余序列了。

这可以通过简单的循环和取模运算来实现，从而得到我们想要的随机数序列。

在实现二次剩余序列的过程中，我们也要注意一些细节问题，比如如何选择合适的p和a，如何判断一个数是二次剩余，以及如何确保生成的随机数具有较好的统计特性等等。

二次剩余序列是一个非常有用的概念，通过在matlab中实现它，我们可以更好地理解这一概念，并将其运用到实际中。

通过生成高质量的伪随机数，我们可以在密码学、模拟实验等领域中得到很好的应用。

以上是对于二次剩余序列在matlab程序中实现的一些基本介绍，希望对你有所帮助。

如果有不清楚的地方，欢迎随时与我交流讨论。

二次剩余序列的生成在密码学和随机数生成中扮演着重要的角色，并且在实际应用中有着广泛的应用。

在实现二次剩余序列的过程中，选择合适的素数p和整数a是非常关键的。

对于大素数的选择，可以使用Miller-Rabin素性检测算法来进行判断，以确保选取的数是素数。

基于matlab的线性规划论文

1 绪论随着经济全球化的不断发展，企业面临更加激烈的市场竞争。

企业必须不断提高盈利水平，增强其获利能力，在生产、销售、新产品研发等一系列过程中只有自己的优势，提高企业效率，降低成本，形成企业的核心竞争力，才能在激烈的竞争中立于不败之地。

过去很多企业在生产、运输、市场营销等方面没有利用线性规划进行合理的配置，从而增加了企业的生产，使企业的利润不能达到最大化。

在竞争日益激烈的今天，如果还按照过去的方式，是难以生存的，所以就有必要利用线性规划的知识对战略计划、生产、销售各个环节进行优化从而降低生产成本，提高企业的效率。

在各类经济活动中，经常遇到这样的问题：在生产条件不变的情况下，如何通过统筹安排，改进生产组织或计划，合理安排人力、物力资源，组织生产过程，使总的经济效益最好。

这样的问题常常可以化成或近似地化成所谓的“线性规划”（Linear Programming，简记为LP）问题。

线性规划是应用分析、量化的方法，对经济管理系统中的人、财、物等有限资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优方案，以实现有效管理。

利用线性规划我们可以解决很多问题。

如：在不违反一定资源限制下，组织安排生产，获得最好的经济效益（产量最多、利润最大、效用最高）。

也可以在满足一定需求条件下，进行合理配置，使成本最小。

同时还可以在任务或目标确定后，统筹兼顾，合理安排，用最少的资源（如资金、设备、原材料、人工、时间等）去完成任务。

2 线性规划模型的建立与求解2.1线性规划模型线性规划的目标函数可以是求最大值，也可以是求最小值，约束条件可以是不等式也可以是等式，变量可以有非负要求也可以没有非负要求（称这样的变量为自由变量）。

为了避免这种由于形式多样性而带来的不便，规定线性规划的标准形式为112211112211211222221122,min ...,,···0(1,2,,).n n n n n n m m mn n m i z f x f x f x s t a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b x i n =+++⎧⎪+++≤⎪⎪+++≤⎪⎨⎪⎪+++≤⎪≥=⎪⎩极小值模型112211112211211222221122max ...,,,0(1,2,,).n n n n n n m m mn n m i z f x f x f x s t a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b x i n =+++⎧⎪+++≥⎪⎪+++≥⎪⎨⎪⎪+++≥⎪≥=⎪⎩极大值模型利用矩阵与向量记为min ..0T z C xs t Ax b x ⎧=⎪=⎨⎪≥⎩其中C 和x 为n 维列向量，b 为m 维列向量，b ≥0，A 为m ×n 矩阵,m<n 且rank(A)=m 。

matlab矩形算法

matlab矩形算法Matlab矩形算法矩形算法是一种常用的数值方法，用于求解一元函数的定积分。

在Matlab中，使用矩形算法可以得到函数在给定区间上的近似定积分值。

矩形算法的基本思想是将函数的定积分转化为矩形的面积之和。

具体而言，将给定区间等分成多个小区间，然后在每个小区间上选择一个点，计算该点的函数值，并将小区间长度乘以函数值作为该小区间上矩形的面积。

最后，将所有矩形的面积相加，即可得到近似的定积分值。

在Matlab中，可以使用以下代码实现矩形算法：```matlabfunction result = rectangle_algorithm(f, a, b, n)h = (b - a) / n; % 计算小区间的长度result = 0; % 初始化结果值为0for i = 1:nx = a + (i - 0.5) * h; % 计算小区间中点的x坐标result = result + f(x); % 将小区间的面积累加到结果中endresult = result * h; % 最终的结果为所有小区间面积之和乘以小区间长度end```上述代码中，`f`代表要求解定积分的函数，`a`和`b`分别是定积分的下限和上限，`n`表示将区间等分成的小区间的个数。

该函数先计算小区间的长度`h`，然后使用循环遍历每个小区间，计算小区间中点的x坐标，并将该点的函数值累加到结果中。

最后，将结果乘以小区间长度，即可得到近似的定积分值。

使用矩形算法求解定积分的精度取决于小区间的个数。

当小区间的个数越多时，近似的定积分值越接近真实值。

因此，在使用矩形算法时，需要根据精度要求选择合适的小区间个数。

除了矩形算法，Matlab还提供了其他数值积分方法，如梯形算法和辛普森算法。

这些方法在计算定积分时都具有一定的近似性，但适用于不同的函数类型和精度要求。

因此，在选择数值积分方法时，需要根据实际情况进行选择。

矩形算法是一种常用的数值方法，用于求解一元函数的定积分。

中国剩余定理matlab

中国剩余定理matlab【原创版】目录1.介绍中国剩余定理2.解释中国剩余定理的应用3.阐述如何使用 MATLAB 实现中国剩余定理4.总结正文1.介绍中国剩余定理中国剩余定理（Chinese Remainder Theorem）是一个数论中的定理，它主要用于求解一组同余方程组。

同余方程组是指一组包含多个模数相同的同余方程。

例如，{ x ≡ a1 (mod m1), x ≡ a2 (mod m2),..., x ≡an (mod mn) }。

中国剩余定理告诉我们，如果这些模数两两互质，那么这个同余方程组有唯一解。

2.解释中国剩余定理的应用中国剩余定理在数论中有着广泛的应用，例如求解密码学中的模运算问题、计算机图形学中的坐标转换问题、计算机网络中的数据包校验问题等。

在现代计算机科学中，很多数据结构和算法都依赖于中国剩余定理来实现。

3.阐述如何使用 MATLAB 实现中国剩余定理MATLAB 是一种广泛使用的数学软件，它可以帮助我们轻松实现中国剩余定理。

以下是使用 MATLAB 实现中国剩余定理的步骤：（1）首先，我们需要导入 MATLAB 的数学工具箱。

在 MATLAB 命令窗口中输入“clc”清除命令窗口的多余输出，然后输入“MATLAB Cryptography Toolbox”并回车。

（2）定义模数和待求解的同余方程组。

例如，给定模数 m1=3, m2=5, m3=7，同余方程组为 a1=1, a2=2, a3=3。

（3）使用 MATLAB 的 rem 函数求解同余方程组。

在 MATLAB 命令窗口中输入“x = rem(a1,m1) * pow(m2,rem(a2,m2)) *pow(m3,rem(a3,m3))”并回车。

其中，rem 函数用于求解模运算，pow 函数用于求幂运算。

（4）输出求解结果。

在 MATLAB 命令窗口中输入“disp(x)”并回车，即可输出同余方程组的解。

4.总结通过以上步骤，我们可以使用 MATLAB 轻松实现中国剩余定理，求解同余方程组。

matlab 最小内接矩形

matlab 最小内接矩形全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：MATLAB是一种非常强大的数学软件，拥有丰富的函数库和功能，可以用来处理各种复杂的数学问题。

在这篇文章中，我们将介绍MATLAB中如何计算最小内接矩形的算法和方法。

最小内接矩形是指一个矩形的内部包含某个给定形状（比如多边形、圆形等），并且该矩形的面积最小。

在实际应用中，最小内接矩形常常用来刻画图形的几何特征，计算图形的面积、周长等信息。

在MATLAB中，可以利用几何算法和优化算法来计算最小内接矩形。

我们首先来看一下如何计算给定形状的最小内接矩形。

假设我们有一个多边形，我们希望计算该多边形的最小内接矩形。

我们需要将多边形表示为顶点坐标的形式。

在MATLAB中，可以使用polyshape函数来创建一个多边形对象，并通过Vertices属性获取多边形的顶点坐标。

```matlab% 创建一个多边形对象poly = polyshape([0 1 1 0],[0 0 1 1]);% 获取多边形的顶点坐标vertices = poly.Vertices;```接下来，我们可以利用MATLAB中的凸包函数convhull函数来计算多边形的凸包。

凸包是将多边形包围得最紧密的凸多边形，其顶点坐标即为多边形最小内接矩形的四个顶点。

```matlab% 计算多边形的凸包k = convhull(vertices);convex_vertices = vertices(k,:);```得到凸包的顶点坐标后，我们可以进一步计算最小内接矩形的顶点坐标。

在MATLAB中，可以利用最小二乘拟合函数polyfit函数来拟合一个矩形对角线的直线，然后根据拟合直线与凸包的交点来得到最小内接矩形的顶点坐标。

```matlab% 拟合对角线直线p = polyfit(convex_vertices(:,1),convex_vertices(:,2),1);x_intersect = sum(convex_vertices(:,2) - p(2))/p(1)/4;y_intersect = conv_par(1)*x_intersect + conv_par(2)/4;```通过计算，我们可以得到最小内接矩形的四个顶点坐标，并且可以计算该矩形的面积和周长。

用MATLAB解决数学问题

用MATLAB解决数学问题概述:计算机的广泛应用和迅速普及，促成了数学建模的发展，也促成了实验数学的诞生。

近20年来，国内外数学工作者一直在讨论实验数学的发展问题，并认识到实验数学应当与纯粹数学、应用数学鼎足而立。

MATLAB强大的计算与图形功能为以实验的方式学习和研究数学理论创造了良好的条件，成为数学工作者一个强有力的工具。

数学中的许多抽象定理和理论，如今可以在实验中一目了然，新思想、新方法也可以在计算机上得到迅速的验证。

一年一度的全国大学生数学建模竞赛，不论是对提高学生的数学素质和计算机应用能力，还是培养其从事科学研究的能力，都起着非常重要的作用。

数学建模竞赛是20世纪80年代中期美国率先进行并收到国际上众多国家响应的一种大学生数学竞赛。

我国数学建模竞赛始于1993年，竞赛试题有很强的实际应用背景，没有唯一答案，要求参赛的3名队员充分发挥集体智慧，在72小时内对试题给出一个尽可能合理的解答，包括查阅资料，了解有关领域知识，建立数学模型，研究算法，惊醒计算机编程的运算，得出结论，进行必要的分析，最后以书面报告形式把所有结果表述出来。

这种竞赛实质上类似于一项科研课题的研究，对参赛队员的总体树枝，包括专业知识、数学建模能力、计算机应用能力、文字表达能力以及集体协作精神都是严峻的考验。

MATLAB的功能特点MATLAB被誉为“巨人肩膀上的工具”、是一种功能强大的科学计算和工程仿真软件，它的交互式集成界面能够帮助用户快速地完成数值分析、矩阵运算、数字信号处理、仿真建模、系统控制与优化等功能，广泛应用于航天航空、汽车制造、半导体制造、电子通信、医学研究等领域．它采用与数学表达式相同的形式，不需要传统的程序设计语言，可以在较短时间内掌握并用它来解决一些实际问题．系统开发人员能借助MATLAB软件迅速测试设计构想，综合测评系统性能，快速设计更好的方案来确保更高技术要求，它有如下几个特点:(1) 编程效率高．MATLAB是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许采用数学形式的语言编写程序，且比BASIC、FORTRAN和C等语言更加接近我们的思维方式．(2) 使用方便．MATLAB是一种解释型语言，执行前不需要进行专门的编译．(3) 扩充能力强．MATLAB语言有丰富的库函数，在进行复杂的数学运算时可以直接调用，用户文件也可以作为MATLAB的库函数来调用，用户可以根据自己的需要方便地建立和扩充新的库函数，以提高MATLAB使用效率和扩充它的功能．(4) 语句简单，内涵丰富．MATLAB语言中最基本最重要的成分是函数，一个函数由函数名、输入变量和输出变量组成．同一函数名，不同数目的输入变量及不同数目的输出变量代表着不同的含义．(5) 高效方便的矩阵和数组运算．MATLAB语言规定了矩阵的算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、条件运算符及赋值运算符，而且这些运算符大部分可以毫无改变地照搬到数组间的运算．另外，它不需要定义数组的维数，而且的MATLAB中，给出了矩阵函数，特殊矩阵专门函数，使之在求解诸如信号处理、建模、系统识别、控制、优化等领域的问题时显得简捷、高效，这是高级语言所不能比拟的．(6) 方便的绘图功能．MATLAB的绘图是十分方便的，它有一系列绘图函数，只需调用不同的绘图函数，简单易行．实例：解决多项式求解：已知多项式为9620011610311023456-+--+-=xxxxxxh，求其根。

matlab 遍历矩形

matlab 遍历矩形
matlab遍历矩形是指在matlab中对矩形区域进行遍历操作。

矩形的遍历可以利用matlab自带的循环语句来实现，也可以利用matlab 的矩阵运算特性来进行优化。

利用循环语句进行矩形遍历时，需要考虑矩形的边界和步长。

一般来说，可以用两个嵌套的 for 循环分别遍历矩形的行和列，同时
设定步长来控制遍历的精度。

利用矩阵运算进行矩形遍历则更加高效。

可以构建一个矩阵来表示要遍历的矩形区域，然后利用 matlab 的矩阵索引操作来提取其中的元素。

同时，可以利用 matlab 的向量化运算来对矩阵中的元素进行批量处理，提高程序运行效率。

总之，matlab 遍历矩形是一项常见的编程任务，在处理图像、
信号等方面都有广泛的应用。

需要根据具体场景选择合适的遍历方式，以达到最佳的性能和可维护性。

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