大连理工大学上机作业
Removed_大连理工大学工科数学分析上机作业
工科数学分析上机作业说明：以下两道题均是使用Matlab 语言，且在Matlab 7.0中运行通过。
1.（两个重要极限）计算下列函数的函数值并画出图形，观察两个重要极限值。
(1)y=f(x)=; (2)y=f(x)=.sin x x (1+x)1x 解：（1）求解过程如下：>> syms x>> y=limit(sin(x)/x)y =1>> ezplot(sin(x)/x,[-10*pi,10*pi])>> ezplot(sin(x)/x,[-1*pi,1*pi])其图形如下：（2）求解过程如下：>> syms x>> y=(1+x)^(1/x)y =(1+x)^(1/x)>> y=limit((1+x)^(1/x))y =exp(1)>> ezplot((1+x)^(1/x),[-1000,1000]) >> ezplot((1+x)^(1/x),[-10,10]) >> ezplot((1+x)^(1/x),[-1,1])其图像如下：分析如下：（1）当x 取值为[-30,30]时，由该题的第一个图像可以看到，函数值在不断震荡，一会为正数，一会为负数。
而当x 取值为[-3，3]时，函数值始终大于0。
当x 趋近于0时，由该题的第二个图像可以得到函数值为1。
另外，该结论也可以由夹逼法则证明，结果不变，当x 趋近于0时，函数值仍为1。
（2）由该题的三个图像可以知道，该函数在定义域内为单调递减函数。
且由该题的第一和二个图像知道，当x 在[0,10]区间内，函数递减趋势非常迅速。
由该题的第三个图像知道，当x 趋于0 时，函数值为自然对数的底数 e ,即约为2.71828.3.计算f(x)=,12+1√2π∫x 0e ‒t 2/2dt 1≪x ≪3的函数值{f （0.1k ）;k=1,2,…,30}.计算结果取7位有效数字。
2016年大连理工大学优化方法上机大作业
2016年理工大学优化方法上机大作业学院：专业：班级：学号：：上机大作业1：1.最速下降法：function f = fun(x)f = (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; endfunction g = grad(x)g = zeros(2,1);g(1)=2*(x(1)-1)+400*x(1)*(x(1)^2-x(2)); g(2) = 200*(x(2)-x(1)^2);endfunction x_star = steepest(x0,eps)gk = grad(x0);res = norm(gk);k = 0;while res > eps && k<=1000dk = -gk;ak =1; f0 = fun(x0);f1 = fun(x0+ak*dk);slope = dot(gk,dk);while f1 > f0 + 0.1*ak*slopeak = ak/4;xk = x0 + ak*dk;f1 = fun(xk);endk = k+1;x0 = xk;gk = grad(xk);res = norm(gk);fprintf('--The %d-th iter, the residual is %f\n',k,res); endx_star = xk;end>> clear>> x0=[0,0]';>> eps=1e-4;>> x=steepest(x0,eps)2.牛顿法：function f = fun(x)f = (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; endfunction g = grad2(x)g = zeros(2,2);g(1,1)=2+400*(3*x(1)^2-x(2));g(1,2)=-400*x(1);g(2,1)=-400*x(1);g(2,2)=200;endfunction g = grad(x)g = zeros(2,1);g(1)=2*(x(1)-1)+400*x(1)*(x(1)^2-x(2)); g(2) = 200*(x(2)-x(1)^2);endfunction x_star = newton(x0,eps)gk = grad(x0);bk = [grad2(x0)]^(-1);res = norm(gk);k = 0;while res > eps && k<=1000dk=-bk*gk;xk=x0+dk;k = k+1;x0 = xk;gk = grad(xk);bk = [grad2(xk)]^(-1);res = norm(gk);fprintf('--The %d-th iter, the residual is %f\n',k,res); endx_star = xk;end>> clear>> x0=[0,0]';>> eps=1e-4;>> x1=newton(x0,eps)--The 1-th iter, the residual is 447.213595--The 2-th iter, the residual is 0.000000x1 =1.00001.00003.BFGS法：function f = fun(x)f = (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; endfunction g = grad(x)g = zeros(2,1);g(1)=2*(x(1)-1)+400*x(1)*(x(1)^2-x(2)); g(2) = 200*(x(2)-x(1)^2);endfunction x_star = bfgs(x0,eps)g0 = grad(x0);gk=g0;res = norm(gk);Hk=eye(2);k = 0;while res > eps && k<=1000dk = -Hk*gk;ak =1; f0 = fun(x0);f1 = fun(x0+ak*dk);slope = dot(gk,dk);while f1 > f0 + 0.1*ak*slopeak = ak/4;xk = x0 + ak*dk;f1 = fun(xk);endk = k+1;fa0=xk-x0;x0 = xk;go=gk;gk = grad(xk);y0=gk-g0;Hk=((eye(2)-fa0*(y0)')/((fa0)'*(y0)))*((eye(2)-(y0)*(fa0)')/((fa0)'*( y0)))+(fa0*(fa0)')/((fa0)'*(y0));res = norm(gk);fprintf('--The %d-th iter, the residual is %f\n',k,res); endx_star = xk;End>> clear>> x0=[0,0]';>> eps=1e-4;>> x=bfgs(x0,eps)4.共轭梯度法：function f = fun(x)f = (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; endfunction g = grad(x)g = zeros(2,1);g(1)=2*(x(1)-1)+400*x(1)*(x(1)^2-x(2)); g(2) = 200*(x(2)-x(1)^2);endfunction x_star =CG(x0,eps)gk = grad(x0);res = norm(gk);k = 0;dk = -gk;while res > eps && k<=1000ak =1; f0 = fun(x0);f1 = fun(x0+ak*dk);slope = dot(gk,dk);while f1 > f0 + 0.1*ak*slopeak = ak/4;xk = x0 + ak*dk;f1 = fun(xk);endk = k+1;x0 = xk;g0=gk;gk = grad(xk);res = norm(gk);p=(gk/g0)^2;dk1=dk;dk=-gk+p*dk1;fprintf('--The %d-th iter, the residual is %f\n',k,res); endx_star = xk; end>> clear>> x0=[0,0]'; >> eps=1e-4; >> x=CG(x0,eps)上机大作业2：function f= obj(x)f=4*x(1)-x(2)^2-12;endfunction [h,g] =constrains(x) h=x(1)^2+x(2)^2-25;g=zeros(3,1);g(1)=-10*x(1)+x(1)^2-10*x(2)+x(2)^2+34;g(2)=-x(1);g(3)=-x(2);endfunction f=alobj(x) %拉格朗日增广函数%N_equ等式约束个数?%N_inequ不等式约束个数N_equ=1;N_inequ=3;global r_al pena;%全局变量h_equ=0;h_inequ=0;[h,g]=constrains(x);%等式约束部分?for i=1:N_equh_equ=h_equ+h(i)*r_al(i)+(pena/2)*h(i).^2;end%不等式约束部分for i=1:N_inequh_inequ=h_inequ+(0.5/pena)*(max(0,(r_al(i)+pena*g(i))).^2-r_al(i).^2) ;end%拉格朗日增广函数值f=obj(x)+h_equ+h_inequ;function f=compare(x)global r_al pena N_equ N_inequ;N_equ=1;N_inequ=3;h_inequ=zeros(3,1);[h,g]=constrains(x);%等式部分for i=1:1h_equ=abs(h(i));end%不等式部分for i=1:3h_inequ=abs(max(g(i),-r_al(i+1)/pena));endh1 = max(h_inequ);f= max(abs(h_equ),h1); %sqrt(h_equ+h_inequ);function [ x,fmin,k] =almain(x_al)%本程序为拉格朗日乘子算法示例算法%函数输入：% x_al:初始迭代点% r_al：初始拉格朗日乘子N-equ:等式约束个数N_inequ:不等式约束个数?%函数输出% X：最优函数点FVAL:最优函数值%============================程序开始================================ global r_al pena ; %参数（全局变量）pena=10; %惩罚系数r_al=[1,1,1,1];c_scale=2; %乘法系数乘数cta=0.5; %下降标准系数e_al=1e-4; %误差控制围max_itera=25;out_itera=1; %迭代次数%===========================算法迭代开始============================= while out_itera<max_iterax_al0=x_al;r_al0=r_al;%判断函数?compareFlag=compare(x_al0);%无约束的拟牛顿法BFGS[X,fmin]=fminunc(alobj,x_al0);x_al=X; %得到新迭代点%判断停止条件?if compare(x_al)<e_aldisp('we get the opt point');breakend%c判断函数下降度?if compare(x_al)<cta*compareFlagpena=1*pena; %可以根据需要修改惩罚系数变量elsepena=min(1000,c_scale*pena); %%乘法系数最大1000disp('pena=2*pena');end%%?更新拉格朗日乘子[h,g]=constrains(x_al);for i=1:1%%等式约束部分r_al(i)= r_al0(i)+pena*h(i);endfor i=1:3%%不等式约束部分r_al(i+1)=max(0,(r_al0(i+1)+pena*g(i)));endout_itera=out_itera+1;end%+++++++++++++++++++++++++++迭代结束+++++++++++++++++++++++++++++++++ disp('the iteration number');k=out_itera;disp('the value of constrains'); compare(x_al)disp('the opt point');x=x_al;fmin=obj(X);>> clear>> x_al=[0,0];>> [x,fmin,k]=almain(x_al)上机大作业3：1、>> clear alln=3; c=[-3,-1,-3]'; A=[2,1,1;1,2,3;2,2,1;-1,0,0;0,-1,0;0,0,-1];b=[2,5,6,0,0,0]'; cvx_beginvariable x(n)minimize( c'*x)subject toA*x<=bcvx_endCalling SDPT3 4.0: 6 variables, 3 equality constraints------------------------------------------------------------num. of constraints = 3dim. of linear var = 6*******************************************************************SDPT3: Infeasible path-following algorithms*******************************************************************version predcorr gam expon scale_dataNT 1 0.000 1 0it pstep dstep pinfeas dinfeas gap prim-obj dual-obj cputime-------------------------------------------------------------------0|0.000|0.000|1.1e+01|5.1e+00|6.0e+02|-7.000000e+01 0.000000e+00| 0:0:00| chol 1 11|0.912|1.000|9.4e-01|4.6e-02|6.5e+01|-5.606627e+00 -2.967567e+01| 0:0:01| chol 1 12|1.000|1.000|1.3e-07|4.6e-03|8.5e+00|-2.723981e+00 -1.113509e+01| 0:0:01| chol 1 13|1.000|0.961|2.3e-08|6.2e-04|1.8e+00|-4.348354e+00 -6.122853e+00| 0:0:01| chol 1 14|0.881|1.000|2.2e-08|4.6e-05|3.7e-01|-5.255152e+00 -5.622375e+00| 0:0:01| chol 1 15|0.995|0.962|1.6e-09|6.2e-06|1.5e-02|-5.394782e+00 -5.409213e+00| 0:0:01| chol 1 16|0.989|0.989|2.7e-10|5.2e-07|1.7e-04|-5.399940e+00 -5.400100e+00| 0:0:01| chol 1 17|0.989|0.989|5.3e-11|5.8e-09|1.8e-06|-5.399999e+00 -5.400001e+00| 0:0:01| chol 1 18|1.000|0.994|2.8e-13|4.3e-11|2.7e-08|-5.400000e+00 -5.400000e+00| 0:0:01| stop: max(relative gap, infeasibilities) < 1.49e-08-------------------------------------------------------------------number of iterations = 8primal objective value = -5.39999999e+00dual objective value = -5.40000002e+00gap := trace(XZ) = 2.66e-08relative gap = 2.26e-09actual relative gap = 2.21e-09rel. primal infeas (scaled problem) = 2.77e-13rel. dual " " " = 4.31e-11rel. primal infeas (unscaled problem) = 0.00e+00rel. dual " " " = 0.00e+00norm(X), norm(y), norm(Z) = 4.3e+00, 1.3e+00, 1.9e+00norm(A), norm(b), norm(C) = 6.7e+00, 9.1e+00, 5.4e+00Total CPU time (secs) = 0.71CPU time per iteration = 0.09termination code = 0DIMACS: 3.6e-13 0.0e+00 5.8e-11 0.0e+00 2.2e-09 2.3e-09-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Status: SolvedOptimal value (cvx_optval): -5.42、>> clear alln=2; c=[-2,-4]'; G=[0.5,0;0,1]; A=[1,1;-1,0;0,-1]; b=[1,0,0]'; cvx_beginvariable x(n)minimize( x'*G*x+c'*x)subject toA*x<=bcvx_endCalling SDPT3 4.0: 7 variables, 3 equality constraintsFor improved efficiency, SDPT3 is solving the dual problem.------------------------------------------------------------num. of constraints = 3dim. of socp var = 4, num. of socp blk = 1dim. of linear var = 3******************************************************************* SDPT3: Infeasible path-following algorithms*******************************************************************version predcorr gam expon scale_dataNT 1 0.000 1 0it pstep dstep pinfeas dinfeas gap prim-obj dual-obj cputime-------------------------------------------------------------------0|0.000|0.000|8.0e-01|6.5e+00|3.1e+02| 1.000000e+01 0.000000e+00| 0:0:00| chol 1 1 1|1.000|0.987|4.3e-07|1.5e-01|1.6e+01| 9.043148e+00 -2.714056e-01| 0:0:00| chol 1 1 2|1.000|1.000|2.6e-07|7.6e-03|1.4e+00| 1.234938e+00 -5.011630e-02| 0:0:00| chol 1 1 3|1.000|1.000|2.4e-07|7.6e-04|3.0e-01| 4.166959e-01 1.181563e-01| 0:0:00| chol 1 1 4|0.892|0.877|6.4e-08|1.6e-04|5.2e-02| 2.773022e-01 2.265122e-01| 0:0:00| chol 1 1 5|1.000|1.000|1.0e-08|7.6e-06|1.5e-02| 2.579468e-01 2.427203e-01| 0:0:00| chol 1 1 6|0.905|0.904|3.1e-09|1.4e-06|2.3e-03| 2.511936e-01 2.488619e-01| 0:0:00| chol 1 1 7|1.000|1.000|6.1e-09|7.7e-08|6.6e-04| 2.503336e-01 2.496718e-01| 0:0:00| chol 1 1 8|0.903|0.903|1.8e-09|1.5e-08|1.0e-04| 2.500507e-01 2.499497e-01| 0:0:00| chol 1 19|1.000|1.000|4.9e-10|3.5e-10|2.9e-05| 2.500143e-01 2.499857e-01| 0:0:00| chol 1 1 10|0.904|0.904|4.7e-11|1.3e-10|4.4e-06| 2.500022e-01 2.499978e-01| 0:0:00| chol 2 2 11|1.000|1.000|2.3e-12|9.4e-12|1.2e-06| 2.500006e-01 2.499994e-01| 0:0:00| chol 2 2 12|1.000|1.000|4.7e-13|1.0e-12|1.8e-07| 2.500001e-01 2.499999e-01| 0:0:00| chol 2 2 13|1.000|1.000|2.0e-12|1.0e-12|4.2e-08| 2.500000e-01 2.500000e-01| 0:0:00| chol 2 2 14|1.000|1.000|2.6e-12|1.0e-12|7.3e-09| 2.500000e-01 2.500000e-01| 0:0:00|stop: max(relative gap, infeasibilities) < 1.49e-08-------------------------------------------------------------------number of iterations = 14primal objective value = 2.50000004e-01dual objective value = 2.49999996e-01gap := trace(XZ) = 7.29e-09relative gap = 4.86e-09actual relative gap = 4.86e-09rel. primal infeas (scaled problem) = 2.63e-12rel. dual " " " = 1.00e-12rel. primal infeas (unscaled problem) = 0.00e+00rel. dual " " " = 0.00e+00norm(X), norm(y), norm(Z) = 3.2e+00, 1.5e+00, 1.9e+00norm(A), norm(b), norm(C) = 3.9e+00, 4.2e+00, 2.6e+00Total CPU time (secs) = 0.36CPU time per iteration = 0.03termination code = 0DIMACS: 3.7e-12 0.0e+00 1.3e-12 0.0e+00 4.9e-09 4.9e-09------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Status: SolvedOptimal value (cvx_optval): -3。
大连理工大学概率上机作业
大连理工大学概率上机作业第一次上机作业1.利用Matlab自带命令产生1000个均匀随机变量服从U(0,1)。
>> unifrnd(0,1,20,50)ans =Columns 1 through 100.8147 0.6557 0.4387 0.7513 0.3517 0.1622 0.1067 0.8530 0.7803 0.54700.9058 0.0357 0.3816 0.2551 0.8308 0.7943 0.9619 0.6221 0.3897 0.29630.1270 0.8491 0.7655 0.5060 0.5853 0.3112 0.0046 0.3510 0.2417 0.74470.9134 0.9340 0.7952 0.6991 0.5497 0.5285 0.7749 0.5132 0.4039 0.18900.6324 0.6787 0.1869 0.8909 0.9172 0.1656 0.8173 0.4018 0.0965 0.68680.0975 0.7577 0.4898 0.9593 0.2858 0.6020 0.8687 0.0760 0.1320 0.18350.2785 0.7431 0.4456 0.5472 0.7572 0.2630 0.0844 0.2399 0.9421 0.36850.5469 0.3922 0.6463 0.1386 0.7537 0.6541 0.3998 0.1233 0.9561 0.62560.9575 0.6555 0.7094 0.1493 0.3804 0.6892 0.2599 0.1839 0.5752 0.78020.9649 0.1712 0.7547 0.2575 0.5678 0.7482 0.8001 0.2400 0.0598 0.08110.1576 0.7060 0.2760 0.8407 0.0759 0.4505 0.4314 0.4173 0.2348 0.92940.9706 0.0318 0.6797 0.2543 0.0540 0.0838 0.9106 0.0497 0.3532 0.77570.9572 0.2769 0.6551 0.8143 0.5308 0.2290 0.1818 0.9027 0.8212 0.48680.4854 0.0462 0.1626 0.2435 0.7792 0.9133 0.2638 0.9448 0.0154 0.43590.8003 0.0971 0.1190 0.9293 0.9340 0.1524 0.1455 0.4909 0.0430 0.44680.1419 0.8235 0.4984 0.3500 0.1299 0.8258 0.1361 0.4893 0.1690 0.30630.4218 0.6948 0.9597 0.1966 0.5688 0.5383 0.8693 0.3377 0.6491 0.50850.9157 0.3171 0.3404 0.2511 0.4694 0.9961 0.5797 0.9001 0.7317 0.51080.7922 0.9502 0.5853 0.6160 0.0119 0.0782 0.5499 0.3692 0.6477 0.81760.9595 0.0344 0.2238 0.4733 0.3371 0.4427 0.1450 0.1112 0.4509 0.7948Columns 11 through 200.6443 0.3111 0.0855 0.0377 0.0305 0.0596 0.1734 0.9516 0.0326 0.25180.3786 0.9234 0.2625 0.8852 0.7441 0.6820 0.3909 0.9203 0.5612 0.29040.8116 0.4302 0.8010 0.9133 0.5000 0.0424 0.8314 0.0527 0.8819 0.61710.5328 0.1848 0.0292 0.7962 0.4799 0.0714 0.8034 0.7379 0.6692 0.26530.3507 0.9049 0.9289 0.0987 0.9047 0.5216 0.0605 0.2691 0.1904 0.82440.9390 0.9797 0.7303 0.2619 0.6099 0.0967 0.3993 0.42280.3689 0.98270.8759 0.4389 0.4886 0.3354 0.6177 0.8181 0.5269 0.5479 0.4607 0.73020.5502 0.1111 0.5785 0.6797 0.8594 0.8175 0.4168 0.9427 0.9816 0.3439 0.6225 0.2581 0.2373 0.1366 0.8055 0.7224 0.6569 0.4177 0.1564 0.5841 0.5870 0.4087 0.4588 0.7212 0.5767 0.1499 0.6280 0.9831 0.8555 0.1078 0.2077 0.5949 0.9631 0.1068 0.1829 0.6596 0.2920 0.3015 0.6448 0.9063 0.3012 0.2622 0.5468 0.6538 0.2399 0.5186 0.4317 0.7011 0.3763 0.8797 0.4709 0.6028 0.5211 0.4942 0.8865 0.9730 0.0155 0.6663 0.1909 0.8178 0.2305 0.7112 0.2316 0.7791 0.0287 0.6490 0.9841 0.5391 0.4283 0.2607 0.8443 0.2217 0.4889 0.7150 0.4899 0.8003 0.1672 0.6981 0.4820 0.5944 0.1948 0.1174 0.6241 0.9037 0.1679 0.4538 0.1062 0.6665 0.1206 0.0225 0.2259 0.2967 0.6791 0.8909 0.9787 0.4324 0.3724 0.1781 0.5895 0.4253 0.1707 0.3188 0.3955 0.3342 0.7127 0.8253 0.1981 0.1280 0.2262 0.3127 0.2277 0.4242 0.3674 0.6987 0.5005 0.0835 0.4897 0.9991 0.3846 0.1615 0.4357 0.5079 0.9880 0.1978 0.4711 0.1332 0.3395 0.1711 0.5830 0.1788Columns 21 through 300.4229 0.7788 0.2548 0.1759 0.6476 0.5822 0.4046 0.3477 0.8217 0.5144 0.0942 0.4235 0.2240 0.7218 0.6790 0.5407 0.4484 0.1500 0.4299 0.8843 0.5985 0.0908 0.6678 0.4735 0.6358 0.8699 0.3658 0.5861 0.8878 0.5880 0.4709 0.2665 0.8444 0.1527 0.9452 0.2648 0.7635 0.2621 0.3912 0.1548 0.6959 0.1537 0.3445 0.3411 0.2089 0.3181 0.6279 0.0445 0.7691 0.1999 0.6999 0.2810 0.7805 0.6074 0.7093 0.1192 0.7720 0.7549 0.3968 0.4070 0.6385 0.4401 0.6753 0.1917 0.2362 0.9398 0.9329 0.2428 0.8085 0.7487 0.0336 0.5271 0.0067 0.7384 0.1194 0.6456 0.9727 0.4424 0.7551 0.8256 0.0688 0.4574 0.6022 0.2428 0.6073 0.4795 0.1920 0.6878 0.3774 0.7900 0.3196 0.8754 0.3868 0.9174 0.4501 0.6393 0.1389 0.35920.2160 0.3185 0.5309 0.5181 0.9160 0.2691 0.4587 0.5447 0.6963 0.7363 0.7904 0.5341 0.6544 0.9436 0.0012 0.7655 0.6619 0.6473 0.0938 0.3947 0.9493 0.0900 0.4076 0.6377 0.4624 0.1887 0.7703 0.5439 0.5254 0.6834 0.3276 0.1117 0.8200 0.9577 0.4243 0.2875 0.3502 0.7210 0.5303 0.7040 0.6713 0.1363 0.7184 0.2407 0.4609 0.0911 0.6620 0.5225 0.8611 0.4423 0.4386 0.6787 0.9686 0.6761 0.7702 0.5762 0.4162 0.9937 0.4849 0.0196 0.8335 0.4952 0.5313 0.2891 0.3225 0.6834 0.8419 0.2187 0.3935 0.3309 0.7689 0.1897 0.3251 0.6718 0.7847 0.5466 0.8329 0.1058 0.6714 0.4243 0.1673 0.4950 0.1056 0.6951 0.4714 0.4257 0.2564 0.1097 0.7413 0.2703 0.8620 0.1476 0.6110 0.0680 0.0358 0.6444 0.6135 0.0636 0.5201 0.1971 0.9899 0.0550Columns 31 through 400.8507 0.7386 0.5523 0.1239 0.7378 0.5590 0.1781 0.8949 0.6311 0.6925 0.5606 0.5860 0.6299 0.4904 0.0634 0.8541 0.3596 0.0715 0.0899 0.5567 0.9296 0.2467 0.0320 0.8530 0.8604 0.3479 0.0567 0.2425 0.0809 0.3965 0.6967 0.6664 0.6147 0.8739 0.9344 0.4460 0.5219 0.0538 0.7772 0.0616 0.5828 0.0835 0.3624 0.2703 0.9844 0.0542 0.3358 0.4417 0.9051 0.78020.8154 0.6260 0.0495 0.2085 0.8589 0.1771 0.1757 0.0133 0.5338 0.33760.8790 0.6609 0.4896 0.5650 0.7856 0.6628 0.2089 0.8972 0.1092 0.60790.9889 0.7298 0.1925 0.6403 0.5134 0.3308 0.9052 0.1967 0.8258 0.74130.0005 0.8908 0.1231 0.4170 0.1776 0.8985 0.6754 0.0934 0.3381 0.10480.8654 0.9823 0.2055 0.2060 0.3986 0.1182 0.4685 0.3074 0.2940 0.12790.6126 0.7690 0.1465 0.9479 0.1339 0.9884 0.9121 0.45610.7463 0.54950.9900 0.5814 0.1891 0.0821 0.0309 0.5400 0.1040 0.1017 0.0103 0.48520.5277 0.9283 0.0427 0.1057 0.9391 0.7069 0.7455 0.9954 0.0484 0.89050.4795 0.5801 0.6352 0.1420 0.3013 0.9995 0.7363 0.3321 0.6679 0.79900.8013 0.0170 0.2819 0.1665 0.2955 0.2878 0.5619 0.2973 0.6035 0.73430.2278 0.1209 0.5386 0.6210 0.3329 0.4145 0.1842 0.0620 0.5261 0.05130.4981 0.8627 0.6952 0.5737 0.4671 0.4648 0.5972 0.2982 0.7297 0.07290.9009 0.4843 0.4991 0.0521 0.6482 0.7640 0.2999 0.0464 0.7073 0.08850.5747 0.8449 0.5358 0.9312 0.0252 0.8182 0.1341 0.5054 0.7814 0.79840.8452 0.2094 0.4452 0.7287 0.8422 0.1002 0.2126 0.7614 0.2880 0.9430Columns 41 through 500.6837 0.7894 0.1123 0.6733 0.0986 0.9879 0.5975 0.7593 0.8092 0.75190.1321 0.3677 0.7844 0.4296 0.1420 0.1704 0.3353 0.7406 0.7486 0.22870.7227 0.2060 0.2916 0.4517 0.1683 0.2578 0.2992 0.7437 0.1202 0.06420.1104 0.0867 0.6035 0.6099 0.1962 0.3968 0.4526 0.1059 0.5250 0.76730.1175 0.7719 0.9644 0.0594 0.3175 0.0740 0.4226 0.6816 0.3258 0.67120.6407 0.2057 0.4325 0.3158 0.3164 0.6841 0.3596 0.4633 0.5464 0.71520.3288 0.3883 0.6948 0.7727 0.2176 0.4024 0.5583 0.2122 0.3989 0.64210.6538 0.5518 0.7581 0.6964 0.2510 0.9828 0.7425 0.0985 0.4151 0.41900.7491 0.2290 0.4326 0.1253 0.8929 0.4022 0.4243 0.8236 0.1807 0.39080.5832 0.6419 0.6555 0.1302 0.7032 0.6207 0.4294 0.1750 0.2554 0.81610.7400 0.4845 0.1098 0.0924 0.5557 0.1544 0.1249 0.1636 0.0205 0.31740.2348 0.1518 0.9338 0.0078 0.1844 0.3813 0.0244 0.6660 0.9237 0.81450.7350 0.7819 0.1875 0.4231 0.2120 0.1611 0.2902 0.8944 0.6537 0.78910.9706 0.1006 0.2662 0.6556 0.0773 0.7581 0.3175 0.5166 0.9326 0.85230.8669 0.2941 0.7978 0.7229 0.9138 0.8711 0.6537 0.7027 0.1635 0.50560.0862 0.2374 0.4876 0.5312 0.7067 0.3508 0.9569 0.1536 0.9211 0.63570.3664 0.5309 0.7690 0.1088 0.5578 0.6855 0.9357 0.9535 0.7947 0.95090.3692 0.0915 0.3960 0.6318 0.3134 0.2941 0.4579 0.5409 0.5774 0.44400.6850 0.4053 0.2729 0.1265 0.1662 0.5306 0.2405 0.6797 0.4400 0.06000.5979 0.1048 0.0372 0.1343 0.6225 0.8324 0.7639 0.0366 0.2576 0.8667 2.参考课本综合例题2.5.4和2.5.5中的方法，模拟产生1000个随机变量，使其服从参数为2的指数分布，进而计算这1000个随机数的均值和方差。
大连理工大学c++大作业
大连理工大学C++程序设计大作业班级：111111111姓名：暗暗暗暗暗暗暗暗学号：1111111111邮箱：1111111111111111任课教师：赵国辉上交时间：2013.7.22目录1.第一次上机作业 (3)2.第二次上机作业 (6)3.第三次上机作业 (10)4.第四次上机作业 (15)5.结课大作业 (18)6.课堂总结 (48)1. 第一次上机作业1.1作业要求1.整型和浮点型的二进制表示2.一个整数的二进制（64位）转换成十进制表示。
1.2 核心代码说明整型和浮点型的二进制表示#include <iostream>#include <cstdio>#include <cstring>#include <algorithm>#include <queue>#include <stack>using namespace std;void getint(int x){stack<int>s;while(x){s.push(x&1);x>>=1;}while(!s.empty()){cout<<s.top();s.pop();}} //将整型转换成二进制函数void getfloat(float y){queue<int>q;int x=(int)y;getint(x);y-=x; //将浮点型转换成二进制函数if(!y) return ;putchar('.');while(y){y*=2.0;if(y>=1.0){q.push(1);y-=1.0;}else q.push(0);}while(!q.empty()){cout<<q.front();q.pop();}}int main(){int x;float y;cin>>x;//输入一个整数getint(x);cout<<endl;cin>>y;//输入一个浮点数getfloat(y);cout<<endl;return 0;}一个整数的二进制（64位）转换成十进制表示。
最新大连理工大学数据结构(一)上机作业答案——张老师
typedef int ElemType;
typedef int Status;
typedef struct LNode{
ElemType data;
struct LNode *next;
}LNode,*LinkList;
void CreateList(LinkList &L,int n){
s->data=m;
s->next=NULL;
p->next=s;
}
}
void ReverseList(LinkList &L){
LNode *p,*q;
if(L->next&&L->next->next){
p=L->next;
q=p->next;
p->next=NULL;
while(q){
p=q;
typedef int Status;
#define LIST_INIT_SIZE 100
#define LISTTINCREMENT 10
typedef struct{
ElemType *elem;
int length;
int listsize;
}SqList;
//创建空顺序表
Status InitList_Sq(SqList &L){
1．将顺序表逆置，要求用最少的附加空间。
参考答案
#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
#include<stdlib.h>
#define OK 1
#define ERROR 0
大连理工大学矩阵与数值分析上机作业代码
T
方程组，并比较计算结果。
1.1 程序
（1）高斯消元法 n=10 时， >> [A,b]=CreateMatrix(10) A= 6 8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6 8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6 8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6 8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6 8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6 8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6 8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6 8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6 8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 6
1.3 M 文件
.m 1.3.1 CreateMatrix CreateMatrix.m function [A,b]=CreateMatrix(n) %用于存放习题1的题目信息，并建立构造题目中矩阵的函数 %对矩阵A赋值 A1=6*ones(1,n); A2=ones(1,n-1); A3=8*ones(1,n-1); A=diag(A1)+diag(A2,1)+diag(A3,-1); %对向量b赋值 b=15*ones(n,1); b(1)=7; b(n)=14;
10
，迭代次数上限取默认值
50，使用 Jacobi 法进行迭代。 >> test2 >> b=ones(20,1) >> x0=zeros(20,1) >> [x,n]=JacobiMethod(A,b,x0) x= 0.2766 0.2327 0.2159 0.2223 0.2227 0.2221 0.2222 0.2222 0.2222 0.2222 0.2222 0.2222 0.2222 0.2222 0.2221 0.2227 0.2223 0.2159 0.2327 0.2766
大连理工矩阵上机作业
第一题Lagrange插值函数function y=lagrange(x0,y0,x);n=length(x0);m=length(x);for i=1:mz=x(i);s=0.0;for k=1:np=1.0;for j=1:nif j~=kp=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j));endends=p*y0(k)+s;endy(i)=s;endx0=[1:10];y0=[67.052,68.008,69.803,72.024,73.400,72.063,74.669,74.487,74.065,76 .777];lagrange(x0,y0,17)ans=-1.9516e+12x=[1:0.1:10];x=x';plot(x0,y0,'r');hold onplot(x,y,'k');legend('原函数','拟合函数')拟合图像如下拟合函数出现了龙格现象，运用多项式进行插值拟合时，效果并不好，高次多项式会因为误差的不断累积，导致龙格现象的发生。
第二题function fun =nihe(n)m=[67.052*10^6,68.008*10^6,69.803*10^6,72.024*10^6,73.400*10^6,72.063 *10^6,74.669*10^6,74.487*10^6,74.065*10^6,76.777*10^6];w=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];d1=0;d2=0;d3=0;y1=polyfit(m,w,1);y2=polyfit(m,w,2);y3=polyfit(m,w,3);y2=poly2sym(s2);y3=poly2sym(s3);y4=poly2sym(s4);f1=subs(y1,17);f2=subs(y2,17);f3=subs(y3,17);for p=1:10;d1=d1+(subs(y1,w(p))-m(p))^2;d2=d2+(subs(y2,w(p))-m(p))^2;d3=d3+(subs(y3,w(p))-m(p))^2;endd1=sqrt(d1);d2=sqrt(d2);d3=sqrt(d3);fun=[f1 f2 f3;d2 d3 d4];return;结果三次函数的均方误差最小，拟合的最好。
大连理工大学优化方法上机作业
大连理工大学优化方法上机作业本页仅作为文档页封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March优化方法上机大作业学院：电子信息与电气工程学部姓名：学号：指导老师：上机大作业（一）%目标函数function f=fun(x)f=100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2;end%目标函数梯度function gf=gfun(x)gf=[-400*x(1)*(x(2)-x(1)^2)-2*(1-x(1));200*(x(2)-x(1)^2)]; End%目标函数Hess矩阵function He=Hess(x)He=[1200*x(1)^2-400*x(2)+2,-400*x(1);-400*x(1), 200;];end%线搜索步长function mk=armijo(xk,dk)beta=0.5; sigma=0.2;m=0; maxm=20;while (m<=maxm)if(fun(xk+beta^m*dk)<=fun(xk)+sigma*beta^m*gfun(xk)'*dk) mk=m; break;endm=m+1;endalpha=beta^mknewxk=xk+alpha*dkfk=fun(xk)newfk=fun(newxk)%最速下降法function [k,x,val]=grad(fun,gfun,x0,epsilon)%功能：梯度法求解无约束优化问题：minf(x)%输入：fun，gfun分别是目标函数及其梯度，x0是初始点，% epsilon为容许误差%输出：k是迭代次数，x，val分别是近似最优点和最优值maxk=5000; %最大迭代次数beta=0.5; sigma=0.4;k=0;while(k<maxk)gk=feval(gfun,x0); %计算梯度dk=-gk; %计算搜索方向if(norm(gk)<epsilon), break;end%检验终止准则m=0;mk=0;while(m<20) %用Armijo搜索步长if(feval(fun,x0+beta^m*dk)<=feval(fun,x0)+sigma*beta^m*gk'*dk) mk=m;break;endm=m+1;endx0=x0+beta^mk*dk;k=k+1;endx=x0;val=feval(fun,x0);>> x0=[0;0];>> [k,x,val]=grad('fun','gfun',x0,1e-4)迭代次数：k =1033x =0.99990.9998val =1.2390e-008%牛顿法x0=[0;0];ep=1e-4;maxk=10;k=0;while(k<maxk)gk=gfun(x0);if(norm(gk)<ep)x=x0miny=fun(x)k0=kbreak;elseH=inv(Hess(x0));x0=x0-H*gk;k=k+1;endendx =1.00001.0000miny =4.9304e-030迭代次数k0 =2%BFGS方法function [k,x,val]=bfgs(fun,gfun,x0,varargin) %功能：梯度法求解无约束优化问题：minf(x)%输入：fun，gfun分别是目标函数及其梯度，x0是初始点，% epsilon为容许误差%输出：k是迭代次数，x，val分别是近似最优点和最优值N=1000;epsilon=1e-4;beta=0.55;sigma=0.4;n=length(x0);Bk=eye(n);k=0;while(k<N)gk=feval(gfun,x0,varargin{:});if(norm(gk)<epsilon), break;enddk=-Bk\gk;m=0;mk=0;while(m<20)newf=feval(fun,x0+beta^m*dk,varargin{:});oldf=feval(fun,x0,varargin{:});if(newf<=oldf+sigma*beta^m*gk'*dk)mk=m;break;endm=m+1;endx=x0+beta^mk*dk;sk=x-x0;yk=feval(gfun,x,varargin{:})-gk;if(yk'*sk>0)Bk=Bk-(Bk*sk*sk'*Bk)/(sk'*Bk*sk)+(yk*yk')/(yk'*sk);endk=k+1;x0=x;endval=feval(fun,x0,varargin{:});>> x0=[0;0];>> [k,x,val]=bfgs('fun','gfun',x0)k =20x =1.00001.0000val =2.2005e-011%共轭梯度法function [k,x,val]=frcg(fun,gfun,x0,epsilon,N)if nargin<5,N=1000;endif nargin<4, epsilon=1e-4;endbeta=0.6;sigma=0.4;n=length(x0);k=0;while(k<N)gk=feval(gfun,x0);itern=k-(n+1)*floor(k/(n+1));itern=itern+1;if(itern==1)dk=-gk;elsebetak=(gk'*gk)/(g0'*g0);dk=-gk+betak*d0; gd=gk'*dk;if(gd>=0),dk=-gk;endendif(norm(gk)<epsilon),break;endm=0;mk=0;while(m<20)if(feval(fun,x0+beta^m*dk)<=feval(fun,x0)+sigma*beta^m*gk'*dk) mk=m;break;endm=m+1;endx=x0+beta^m*dk;g0=gk; d0=dk;x0=x;k=k+1;endval=feval(fun,x);>> x0=[0;0];[k,x,val]=frcg('fun','gfun',x0,1e-4,1000)k =122x =1.00011.0002val =7.2372e-009上机大作业（二）%目标函数function f_x=fun(x)f_x=4*x(1)-x(2)^2-12;%等式约束条件function he=hf(x)he=25-x(1)^2-x(2)^2;end%不等式约束条件function gi_x=gi(x,i)switch icase 1gi_x=10*x(1)-x(1)^2+10*x(2)-x(2)^2-34;case 2gi_x=x(1);case 3gi_x=x(2);otherwiseend%求目标函数的梯度function L_grad=grad(x,lambda,cigma)d_f=[4;2*x(2)];d_g(:,1)=[-2*x(1);-2*x(2)];d_g(:,2)=[10-2*x(1);10-2*x(2)];d_g(:,3)=[1;0];d_g(:,4)=[0;1];L_grad=d_f+(lambda(1)+cigma*hf(x))*d_g(:,1);for i=1:3if lambda(i+1)+cigma*gi(x,i)<0L_grad=L_grad+(lambda(i+1)+cigma*gi(x,i))*d_g(:,i+1);continueendend%增广拉格朗日函数function LA=lag(x,lambda,cee)LA=fun(x)+lambda(1)*hf(x)+0.5*cee*hf(x)^2;for i=1:3LA=LA+1/(2*cee)*(min(0,lambda(i+1)+cee*gi(x,i))^2-lambda(i+1)^2); endfunction xk=BFGS(x0,eps,lambda,cigma)gk=grad(x0,lambda,cigma);res_B=norm(gk);k_B=0;a_=1e-4;rho=0.5;c=1e-4;length_x=length(x0);I=eye(length_x);Hk=I;while res_B>eps&&k_B<=10000dk=-Hk*gk;m=0;while m<=5000if lag(x0+a_*rho^m*dk,lambda,cigma)-lag(x0,lambda,cigma)<=c*a_*rho^m*gk'*dkmk=m;break;endm=m+1;endak=a_*rho^mk;xk=x0+ak*dk;delta=xk-x0;y=grad(xk,lambda,cigma)-gk;Hk=(I-(delta*y')/(delta'*y))*Hk*(I-(y*delta')/(delta'*y))+(delta*delta')/(delta'*y);k_B=k_B+1;x0=xk;gk=y+gk;res_B=norm(gk);end%增广拉格朗日法function val_min=ALM(x0,eps)lambda=zeros(4,1);cigma=5;alpha=10;k=1;res=[abs(hf(x0)),0,0,0];for i=1:3res(1,i+1)=norm(min(gi(x0,i),-lambda(i+1)/cigma)); endres=max(res);while res>eps&&k<1000xk=BFGS(x0,eps,lambda,cigma);lambda(1)=lambda(1)+cigma*hf(xk);for i=1:3lambda(i+1)=lambda(i+1)+min(0,lambda(i+1)+gi(x0,1)); endk=k+1;cigma=alpha*cigma;x0=xk;res=[norm(hf(x0)),0,0,0];for i=1:3res(1,i+1)=norm(min(gi(x0,i),-lambda(i+1)/cigma)); endres=max(res);endval_min=fun(xk);fprintf('k=%d\n',k);fprintf('fmin=%.4f\n',val_min);fprintf('x=[%.4f;%.4f]\n',xk(1),xk(2));>> x0=[0;0];>> val_min=ALM(x0,1e-4)k=10fmin=-31.4003x=[1.0984;4.8779]val_min =-31.4003上机大作业（三）A=[1 1;-1 0;0 -1];n=2;b=[1;0;0];G=[0.5 0;0 2];c=[2 4];cvx_solver sdpt3cvx_beginvariable x(n)minimize (x'*G*x-c*x)subject toA*x<=bcvx_enddisp(x)Status: SolvedOptimal value (cvx_optval): -2.40.40000.6000A=[2 1 1;1 2 3;2 2 1;-1 0 0;0 -1 0;0 0 -1]; n=3;b=[2;5;6;0;0;0];C=[-3 -1 -3];cvx_solver sdpt3cvx_beginvariable x(n)minimize (C*x)subject toA*x<=bcvx_enddisp(x)Status: SolvedOptimal value (cvx_optval): -5.40.20000.00001.600011。
大连理工大学矩阵与数值分析上机作业
end
case2%2-范数
fori=1:n
s=s+x(i)^2;
end
s=sqrt(s);
caseinf%无穷-范数
s=max(abs(x));
end
计算向量x，y的范数
Test1.m
clearall;
clc;
n1=10;n2=100;n3=1000;
x1=1./[1:n1]';x2=1./[1:n2]';x3=1./[1:n3]';
xlabel('x');ylabel('p(x)');
运行结果：
x=2的邻域：
x =
1.6000 1.8000 2.0000 2.2000 2.4000
相应多项式p值：
p =
1.0e-003 *
-0.2621 -0.0005 0 0.0005 0.2621
p(x)在 [1.95,20.5]上的图像
程序：
[L,U]=LUDe.(A);%LU分解
xLU=U\(L\b)
disp('利用PLU分解方程组的解:');
[P,L,U] =PLUDe.(A);%PLU分解
xPLU=U\(L\(P\b))
%求解A的逆矩阵
disp('A的准确逆矩阵:');
InvA=inv(A)
InvAL=zeros(n);%利用LU分解求A的逆矩阵
0 0 0.5000 -0.2500 -0.1250 -0.0625 -0.0625
0 0 0 0.5000 -0.2500 -0.1250 -0.1250
0 0 0 0 0.5000 -0.2500 -0.2500
大连理工大学矩阵分析matlab上机作业
x(i)=1/i; %按要求给向量 x 赋值，其值递减 end normx1=norm(x,1); %求解向量 x 的 1 范数 normx1 normx2=norm(x,2); %求解向量 x 的 2 范数 normx2 normxinf=norm(x,inf); %求解向量 x 的无穷范数 normxinf normy1=norm(y,1); %求解向量 y 的 1 范数 normy1 normy2=norm(y,2); %求解向量 y 的 2 范数 normy2 normyinf=norm(y,inf); %求解向量 y 的无穷范数 normyinf z1=[normx1,normx2,normxinf]; z2=[normy1,normy2,normyinf]; end
for i=2:n
for j=i:n U(i,j)=A(i,j)-L(i,1:i-1)*U(1:i-1,j);
式
%Doolittle 分解计算上三角矩阵的公
L(j,i)=(A(j,i)-L(j,1:i-1)*U(1:i-1,i))/U(i,i); %Doolittle 分解计算下三角矩 阵的公式
end
1 1 1 ������ x = (1, 2 , 3 , … , ������) ,
������ = (1,2, … , ������)������.
对n = 10，100，1000甚至更大的n计算其范数，你会发现什么结果?你能否修改
你的程序使得计算结果相对精确呢？
1.1 源代码
function [z1,z2]=norm_vector(n) %向量 z1 的值为向量 x 的是三种范数，向量 z2 的值为向量 y 的三 种范数，n 为输入参数
大连理工大学软件学院数据库第二次上机答案
大连理工大学软件学院数据库第二次上机答案1.select course_idfrom sectiongroup by course_idhaving count (distinct year)>1select course.course_id , titlefrom section join course on section.course_id = course.course_id where year = '2010' and semester = 'spring' and section.course_id in (select course_idfrom sectiongroup by course_idhaving count (distinct year)>1)with c_2010 as (select course_idfrom sectionwhere year = '2010' and semester = 'spring'and course_id in (select course_idfrom sectiongroup by course_idhaving count (distinct year)>1)),ins_sla as(select course_id ,sum(salary)as sum_sal , count (teaches.id) as ins_cntfrom teaches join instructor on teaches.id = instructor.idwhere semester = 'spring' and year = '2010'and course_id in (select course_id from c_2010)group by course_id,sec_credit_hr as (select time_slot_id ,sum (((end_hr - start_hr)*60+ end_min-start_min)/50)as cred_hrfrom time_slotgroup by time_slot_id ),course_hr as (select course_id , cred_hrfrom section join sec_credit_hr on section.time_slot_id = sec_credit_hr.time_slot_idwhere semester = 'spring' and year = '2010'and course_id in (select course_id from c_2010))select course.course_id, title , cred_hr,sum_salfrom ins_sla join course_hr on ins_sla.course_id = course_hr.course_idjoin course on ins_sla.course_id= course.course_id2,course takes student sectionselect * from sectionselect name ,takes.course_id , takes.semester ,takes.year , takes.sec_id ,titlefrom student left join takes on student.id = takes.idleft join section on takes.course_id = section.course_idand takes.sec_id= section.sec_idand takes.semester= section.semesterand takes.year= section.yearfull join course on section.course_id = course.course_idselect * from takesselect count(*)from takeswhere grade = 'F' and id = '45678'select count (*)from takeswhere grade = 'F' and id in (select idfrom studentwhere dept_name in (select dept_name from student where id = '45678' ))select count (*)from takeswhere exists (select *from student as s join student as ton s.dept_name= t.dept_namewhere s.id = takes. id and t.id = '45678') and grade = 'F'select id ,name ,dept_name ,(select count(*)from takeswhere grade = 'F' and id = student.id)as fail ,(select count (*)from takeswhere grade = 'F' and id in (select idfrom student as s1where dept_name in (select dept_name from student as s2 where id = student.id ))) as all_failfrom student4.2??ˉ?éò?ó?not in ±íê?select distinct takes.idfrom instructor join teaches on instructor.id = teaches.idjoin takes on takes.course_id = teaches.course_idand takes.sec_id=teaches.sec_idand takes.semester = teaches.semesterand takes.year = teaches.yearwhere instructor.dept_name= '?ú1|?§?o'μ?μDT?ú1|?§?oà?ê|?ù?ìè?23ìμ??§éúwith stu_all_id as (select idfrom studentwhere not exists ((select course_idfrom teaches join instructor on instructor.id = teaches.id where dept_name= '?ú1|?§?o')except(select course_idfrom takeswhere takes.id = student.id and grade is not null )))select distinct student.id ,/doc/c612295375.html, , count (takes.course_id) from instructor join teaches on instructor.id = teaches.idjoin takes on takes.course_id = teaches.course_idand takes.sec_id=teaches.sec_idand takes.semester = teaches.semesterand takes.year = teaches.yearjoin student on student.id= takes.idwhere instructor.dept_name= '?ú1|?§?o'and student.id not in (select id from stu_all_id)group by student.id ,/doc/c612295375.html,5.select * from courseselect section.course_id, course.title,section.sec_id,section.semester,section.year from section join course on section.course_id = course.course_id where not exists (select * from takes where takes.course_id = section.course_idand takes.sec_id = section.sec_idand takes.semester = section.semesterand takes.year = section.year)and not exists (select * from teaches where teaches.course_id = section.course_idandteaches.sec_id = section.sec_idandteaches.semester = section.semesterand teaches.year = section.year)上一页下一页。
大连理工大学 秋季优化方法大作业
m=m+1; end x0=x0+rho^mk*d; val=feval(fun,x0); g0=g; d0=d; k=k+1; end x=x0; val=feval(fun,x);
//f(x)//
function f=fun(x) x1=[1 0]*x; x2=[0 1]*x; f=(1-x1)^2+100*(x2-x1^2)^2; //梯度函数// function g=gfun(x) x1=[1 0]*x; x2=[0 1]*x; g=[-2*(1-x1)-400*x1*(x2-x1^2); 200*(x2-x1^2)]; //运行过程// >> x0=[0 0]'
k=k+1; btaold=btak; x0=x; end f=feval(fun,x); output.fval=f; output.iter=k; output.inner_iter=ink; output.bta=btak;
//增广拉格朗日函数//
function psi=mpsi(x,fun,hf,gf,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,sigma) f=feval(fun,x); he=feval(hf,x); gi=feval(gf,x); l=length(he); m=length(gi); psi=f; s1=0.0; for(i=1:l) psi=psi-he(i)*mu(i); s1=s1+he(i)^2; end psi=psi+0.5*sigma*s1; s2=0.0; for(i=1:m) s3=max(0.0, lambda(i) - sigma*gi(i)); s2=s2+s3^2-lambda(i)^2; end psi=psi+s2/(2.0*sigma); //增广拉格朗日函数// function dpsi=dmpsi(x,fun,hf,gf,dfun,dhf,dgf,mu,lambda,sigma) dpsi=feval(dfun,x); he=feval(hf,x); gi=feval(gf,x); dhe=feval(dhf,x); dgi=feval(dgf,x); l=length(he); m=length(gi); for(i=1:l) dpsi=dpsi+(sigma*he(i)-mu(i))*dhe(:,i); end for(i=1:m) dpsi=dpsi+(sigma*gi(i)-lambda(i))*dgi(:,i); end //f(x)// function f=f1(x) f=4*x(1)-x(2)^2-12; //等式约束// function he=h1(x) he=25-x(1)^2-x(2)^2;
大连理工大学-2015年矩阵上机编程作业
} //Ax=b 的解答，A 为上三角矩阵 void SolveOne(double a[9][10],int m,int n){
int j=n-2; double answer[9]; for (int s=m-1;s>=0;s--){
answer[j]=a[s][n-1]/a[s][j]; for(int i=0;i<=s-1;i++){
} } }
} // 发现绝对值最大的元素所在一行和当前的一行做交换 void change(double a[9][10],int m,int n,int nowi,int nowj){
int record=nowi;//记录该和哪一行做交换 bool flag=true; //标志是否需要做交换 double max=a[nowi][nowj]; for(int i=nowi+1;i<m-1;i++){
}
//Gauss 消元解法 //先转化为上三角矩阵 void Gauss(double a[9][10],int m,int n){
double r[9]; //r 为每次的倍数 int k=0; for (int nowi=0,nowj=0;nowi<m-1 && nowj<n-1;nowi++,nowj++){
1. 设
, 其精确值为
.
(1) 编制按从大到小的顺序
, 计算 的通
用程序 (2) 编制按从小到大的顺序
, 计算
的通用程序
(3) 按两种顺序分别计算
并指出有效位数（编制程序时用单精度）
大连理工大学概率上机作业（含答案）
概率论与数理统计上机报告姓名：学号：院系：班级：一.某人写了n封信，又写了n个信封，然后将这n封信随机地装入n个信封中，用p(n)表示至少有一封信装对的概率。
1.编制程序，用随机数模拟至少20000次，求当n=10是，p(n)的值。
2.重复第一步，画出n=2,3,. . .,50时，p(n)的散点图。
解:1.假设n封信是数组a[]，n个信封是数组b[]，将a[]数组随机的与b[]数组形成映射，若a[]的下脚标与b[]的下脚标相等则输出1，否则输出0，重复20000次，计算输出值的和，并除以20000，结果既为概率运用C语言编程：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>main(){int a[10],b[10],i,j,index,cishu=0;double percent;srand((unsigned)time(0));for(j=0;j<20000;j++){for(i=0;i<10;i++)a[i]=i;i=0;while(i<10){index=rand()%10;if(a[index]!=-1){b[i]=a[index];if(b[i]==i){cishu++;break;}a[index]=-1;i++;}}}percent=(double)(cishu)/20000;printf("%f\n",percent);}计算结果为2.思路同1：运用C语言编程：#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>main(){int n;for(n=2;n<50;n++){int a[55],b[55],i,j,index,cishu=0;double percent;srand((unsigned)time(0));for(j=0;j<20000;j++){for(i=0;i<n;i++)a[i]=i;i=0;while(i<n){index=rand()%n;if(a[index]!=-1){b[i]=a[index];if(b[i]==i){cishu++;break;}a[index]=-1;i++;}}}percent=(double)(cishu)/20000;printf("%f\n",percent);}}运算结果为：0.496600 0.668400 0.630050 0.632700 0.6333500.630050 0.631450 0.640400 0.630500 0.6267000.636050 0.632700 0.623050 0.638350 0.6272000.626750 0.633050 0.631250 0.633700 0.6324000.632550 0.629900 0.634200 0.630050 0.6301000.638900 0.631000 0.632450 0.631250 0.6256000.631250 0.628750 0.633250 0.633450 0.6436500.631400 0.631100 0.634800 0.631900 0.6374000.632550 0.635100 0.636450 0.633850 0.6342000.628900 0.630700 0.628650 0.636900运用Excel作散点图：二.设X1,X2,. . .,Xn相互独立且都服从区间[0,1]的均匀分布，f(x)为区间[0,1]上的一个可积数，由大数定律可知依概率收敛于，编制程序，用随机数模拟至少40000次，近似地求下列两个积分的值：，设1~10十个数，a[0]~a[9]是个数组，然后随机的赋值，从a[0]开始盘多，如果数组值与组名对应的值相等则记1，否则记0，做20000次，最后用和除以20000，就得概率解题思路：取0~1内的随机数，赋值到x，在计算f(x)，求40000个随机数对应的f(x)的和除以40000就可以了运用C语言编程：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#include<time.h>main(){int i,j;double r,he=0;srand((unsigned)time(0));for(j=0;j<2;j++){i=0;while (i < 20000 ){r = ( (double)rand() / ((double)(RAND_MAX)+(double)(1)) );he=exp(r*r)+he;i = i + 1;}}printf("%f\n",he/40000);}运用c语言编程：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#include <time.h>main(){int i,j;double r,he=0;srand((unsigned)time(0));for(j=0;j<2;j++){i=0;while (i < 20000 ){r = ( (double)rand() / ((double)(RAND_MAX)+(double)(1)) );if(r==0)r=0.000001;he=sin(r)/r+he;i = i++;}}printf("%f\n",he/40000);}三.假设男,女婴的出生率均为0.5,每个家庭只要有一个男婴出生就不再生下一胎,如果没有男婴,不论已经出生多少女婴,都可以继续要下一胎.假设某地有100万个家庭,按照上述生育政策,自行编制程序回答下一问题:1.每个家庭大约有几个小孩2.男女比例大约为多少3.如果男婴与女婴的出生率为0.51与0.49,重新回答前两问第一问和第二问程序如下：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>void main(){int r;int B=0;int G=0;int i;float u,m;for(i=1;i<=200000;i++){while(B<i){int x=rand();r=x%100;if(r<50)B++;else G++;}}u=(B+G)/200000.0;printf("平均每对夫妻要有%.4f个孩子\n",u);m=(float)B/G;printf("男女比例为%.4f:1\n",m);}运算结果：第三问程序：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>void main(){int r;int B=0;int G=0;int i;float u,m;for(i=1;i<=200000;i++){while(B<i){int x=rand();r=x%100;if(r<51)B++;else G++;}}u=(B+G)/200000.0;printf("平均每对夫妻要有%.4f个孩子\n",u);m=(float)B/G;printf("男女比例为%.4f:1\n",m);}运行结果如下：。
大连理工程序设计 第4次上机作业
1．（1）题目描述：排序：使用起泡法对10个整数实现递减排序。
题目分析：将两个相邻数比较，大的调到前头。
采用两重循环。
有10个数，则要进行9趟比较，第i趟比较中要进行10-i次两两比较。
流程图：程序代码：#include<stdio.h>main(){int a[10],i,j,k,t;printf("please input ten numbers:\n");for(i=0;i<10;i++)scanf("%d",&a[i]);for(k=1;k<10;k++)for(j=0;j<10-k;j++)if(a[j]<a[j+1]){t=a[j];a[j]=a[j+1];a[j+1]=t;}printf("The sorted numbers:\n");for(i=0;i<10;i++)printf("%d ",a[i]);}程序截屏：1．（2）题目描述：排序：使用选择法对10个整数实现递减排序。
题目分析：以冒泡排序法为基础，在两两比较后并不马上进行交换，而是在找到最大的数之后，记住最大数的位置（数组中的下标），待一轮比较完毕后，再将最大的数一次交换到位。
编程时使用二重循环。
外循环控制进行N-1轮排序，内循环找出第i 轮的最大值。
流程图：程序代码：#include<stdio.h>main(){int a[10],i,j,k,m,t;printf("please input ten numbers:\n");for(i=0;i<10;i++)scanf("%d",&a[i]);for(k=0;k<9;k++){t=k;for(j=k+1;j<10;j++)if(a[t]<a[j])t=j;{m=a[k];a[k]=a[t];a[t]=m;}}printf("The sorted numbers:\n");for(i=0;i<10;i++)printf("%d ",a[i]);}程序截屏：2.题目描述：统计：从键盘输入10个学生的数学(MT)、英语(EN)和物理(PH)成绩，并按照如下统计形式输出，包括学生学号(NO)、各科成绩、总成绩(SUM)、平均分(AVE)及是否每科都超过90分（‘Y’or ‘N’）题目分析：利用二维数组，输入十个学生的成绩。
大连理工大学矩阵与数值分析上机作业13388
共享知识分享快乐大连理工大学矩阵与数值分析上机作业课程名称：矩阵与数值分析研究生姓名：12 交作业日时间：日20 月年2016卑微如蝼蚁、坚强似大象．共享知识分享快乐第1题1.1程序：Clear ;all n=input('请输入向量的长度n：') for i=1:n;v(i)=1/i;endY1=norm(v,1)Y2=norm(v,2)Y3=norm(v,inf)1.2结果n=10 Y1 =2.9290Y2 =1.2449Y3 =1n=100 Y1 =5.1874Y2 =1.2787Y3 =1n=1000 Y1 =7.4855Y2 =1.2822Y3 =1N=10000 Y1 =9.7876Y2 =1.2825Y3 =11.3 分析一范数逐渐递增，随着n的增加，范数的增加速度减小；二范数随着n的增加，逐渐趋于定值，无群范数都是1.卑微如蝼蚁、坚强似大象．共享知识分享快乐第2题2.1程序;clear all x(1)=-10^-15;dx=10^-18;L=2*10^3; i=1:L fory1(i)=log(1+x(i))/x(i); d=1+x(i); d == 1ify2(i)=1;elsey2(i)=log(d)/(d-1);endx(i+1)=x(i)+dx;end x=x(1:length(x)-1););'r'plot(x,y1,on holdplot(x,y2);卑微如蝼蚁、坚强似大象．共享知识分享快乐2.2 结果2.3 分析红色的曲线代表未考虑题中算法时的情况，如果考虑题中的算法则数值大小始终为1，这主要是由于大数加小数的原因。
第3题3.1 程序;clear all A=[1 -18 144 -672 2016 -4032 5376 -4608 2304 -512];x=1.95:0.005:2.05; i=1:length(x);for y1(i)=f(A,x(i)); y2(i)=(x(i)-2)^9;end figure(3);plot(x,y1);;on hold卑微如蝼蚁、坚强似大象．共享知识分享快乐);'r'plot(x,y2,F.m文件y=f(A,x)function y=A(1); i=2:length(A);for y=x*y+A(i);;end3.2 结果第4题卑微如蝼蚁、坚强似大象．共享知识分享快乐4.1 程序;clear all n=input('请输入向量的长度n：')A=2*eye(n)-tril(ones(n,n),0); i=1:n for A(i,n)=1;end n=length(A);U=A; e=eye(n);for i=1:n-1[max_data,max_index]=max(abs(U(i:n,i))); e0=eye(n);max_index=max_index+i-1; U=e0*U; e1=eye(n); j=i+1:n fore1(j,i)=-U(j,i)/U(i,i);endU=e1*U;中把变换矩阵存到P P{i}=e0;% L{i}=e1; e=e1*e0*e;endk=1:n-2for Ldot{k}=L{k}; i=k+1:n-1forLdot{k}=P{i}*Ldot{k}*P{i};endend Ldot{n-1}=L{n-1};LL=eye(n);PP=eye(n); i=1:n-1for PP=P{i}*PP;LL=Ldot{i}*LL;endb=ones(n,2);解方程 %b=e*b;x=zeros(n,1);x(n)=b(n)/U(n,n); i=n-1:-1:1for卑微如蝼蚁、坚强似大象．共享知识分享快乐x(i)=(b(i)-U(i,:)*x)/U(i,i);end计算逆矩阵%X=U^-1*e^-1*eye(n);AN=X'; result2{n-4,1}=AN;result1{n-4,1}=x;,n)'%d:\n'fprintf(fprintf('%d ',AN);4.2 结果n=51.0625 -0.875 -0.75 -0.5 -0.0625-0.0625 0.0625 -0.75 1.125 -0.5-0.0625 0.125 0.0625 1.25 -0.5-0.0625 0.1250.25 0.06251.50.0625-0.5-0.25-0.0625 -0.125n=101.0625 -0.875 -0.75 -0.5 -0.0625 1.0625 -0.875 -0.75 -0.5 -0.0625 -0.0625 1.125 0.0625 -0.75 -0.5 -0.5 0.0625 1.125 -0.75 -0.0625 -0.0625 0.0625 0.125 1.25 1.25 -0.0625 -0.5 0.0625 0.125 -0.5-0.0625 0.250.250.0625 0.1251.5 1.5 -0.0625 0.1250.06250.0625 -0.0625 -0.125 -0.25 0.0625 -0.5 -0.0625 -0.125 -0.25 -0.5 -0.0625 -0.75 1.0625 -0.5 -0.0625 -0.875 -0.5 -0.75 1.0625 -0.875 -0.0625 -0.5 0.0625 1.125 -0.5 0.0625 1.125 -0.75 -0.0625 -0.75 1.25 0.125 0.0625 -0.0625 -0.0625 -0.5 -0.5 0.0625 0.125 1.250.25-0.0625 -0.0625 1.50.1250.0625 0.0625 0.250.1251.5-0.0625 -0.125 -0.25 0.0625-0.5 0.0625 -0.0625 -0.125 -0.25-0.5同样的方法可以算出n=20,n=30时的结果，这里就不罗列了。
大连理工大学数据结构(一)上机作业答案——张老师
typedef int ElemType;
typedef int Status;
#define LIST_INIT_SIZE 100
#define LISTTINCREMENT 10
typedef struct{
ElemType *elem;
int length;
for(i=0;i<n;i++)
{
printf("input elem:");
scanf("%d",&L.elem[i]);
}
}
//输出顺序表中的元素
void ListOutput_Sq(SqList L){
int i,n;
n=L.length;
for(i=0;i<n;i++)
printf("%2d",L.elem[i]);
else
return -2;
}//优先级比较
void transform(char suffix[], char exp[])
{
char *p, ch, c;
p = exp;
ch = *p;
SqStack S;
InitStack (S);
Push (S, '#');
while(!StackEmpty(S))
}
}
}
void DeleteList(LinkList &L,ElemType mink,ElemType maxk){
LNode *p=L,*q;
while(p->next&&p->next->data<=mink)
大连理工大学优化方法上机大作业
学院：专业：班级：学号：姓名：上机大作业1：1.最速下降法：function f = fun(x)f = (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; endfunction g = grad(x)g = zeros(2,1);g(1)=2*(x(1)-1)+400*x(1)*(x(1)^2-x(2)); g(2) = 200*(x(2)-x(1)^2);endfunction x_star = steepest(x0,eps) gk = grad(x0);res = norm(gk);k = 0;while res > eps && k<=1000dk = -gk;ak =1; f0 = fun(x0);f1 = fun(x0+ak*dk);slope = dot(gk,dk);while f1 > f0 + *ak*slopeak = ak/4;xk = x0 + ak*dk;f1 = fun(xk);endk = k+1;x0 = xk;gk = grad(xk);res = norm(gk);fprintf('--The %d-th iter, the residual is %f\n',k,res); endx_star = xk;end>> clear>> x0=[0,0]';>> eps=1e-4;>> x=steepest(x0,eps)2.牛顿法：function f = fun(x)f = (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; endfunction g = grad2(x)g = zeros(2,2);g(1,1)=2+400*(3*x(1)^2-x(2));g(1,2)=-400*x(1);g(2,1)=-400*x(1);g(2,2)=200;endfunction g = grad(x)g = zeros(2,1);g(1)=2*(x(1)-1)+400*x(1)*(x(1)^2-x(2)); g(2) = 200*(x(2)-x(1)^2);endfunction x_star = newton(x0,eps)gk = grad(x0);bk = [grad2(x0)]^(-1);res = norm(gk);k = 0;while res > eps && k<=1000dk=-bk*gk;xk=x0+dk;k = k+1;x0 = xk;gk = grad(xk);bk = [grad2(xk)]^(-1);res = norm(gk);fprintf('--The %d-th iter, the residual is %f\n',k,res); endx_star = xk;end>> clear>> x0=[0,0]';>> eps=1e-4;>> x1=newton(x0,eps)--The 1-th iter, the residual is--The 2-th iter, the residual isx1 =法：function f = fun(x)f = (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; endfunction g = grad(x)g = zeros(2,1);g(1)=2*(x(1)-1)+400*x(1)*(x(1)^2-x(2)); g(2) = 200*(x(2)-x(1)^2);endfunction x_star = bfgs(x0,eps) g0 = grad(x0);gk=g0;res = norm(gk);Hk=eye(2);k = 0;while res > eps && k<=1000dk = -Hk*gk;ak =1; f0 = fun(x0);f1 = fun(x0+ak*dk);slope = dot(gk,dk);while f1 > f0 + *ak*slopeak = ak/4;xk = x0 + ak*dk;f1 = fun(xk);endk = k+1;fa0=xk-x0;x0 = xk;go=gk;gk = grad(xk);y0=gk-g0;Hk=((eye(2)-fa0*(y0)')/((fa0)'*(y0)))*((eye(2)-(y0)*(fa0)')/((fa0)'*(y0)))+(fa0*(fa 0)')/((fa0)'*(y0));res = norm(gk);fprintf('--The %d-th iter, the residual is %f\n',k,res);endx_star = xk;End>> clear>> x0=[0,0]';>> eps=1e-4;>> x=bfgs(x0,eps)4.共轭梯度法：function f = fun(x)f = (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2; endfunction g = grad(x)g = zeros(2,1);g(1)=2*(x(1)-1)+400*x(1)*(x(1)^2-x(2)); g(2) = 200*(x(2)-x(1)^2);endfunction x_star =CG(x0,eps) gk = grad(x0);res = norm(gk);k = 0;dk = -gk;while res > eps && k<=1000 ak =1; f0 = fun(x0);f1 = fun(x0+ak*dk);slope = dot(gk,dk);while f1 > f0 + *ak*slope ak = ak/4;xk = x0 + ak*dk;f1 = fun(xk);endk = k+1;x0 = xk;g0=gk;gk = grad(xk);res = norm(gk);p=(gk/g0)^2;dk1=dk;dk=-gk+p*dk1;fprintf('--The %d-th iter, the residual is %f\n',k,res); endx_star = xk;end>> clear>> x0=[0,0]';>> eps=1e-4;>> x=CG(x0,eps)上机大作业2：function f= obj(x)f=4*x(1)-x(2)^2-12;endfunction [h,g] =constrains(x) h=x(1)^2+x(2)^2-25;g=zeros(3,1);g(1)=-10*x(1)+x(1)^2-10*x(2)+x(2)^2+34;g(2)=-x(1);g(3)=-x(2);endfunction f=alobj(x) %拉格朗日增广函数%N_equ等式约束个数?%N_inequ不等式约束个数N_equ=1;N_inequ=3;global r_al pena;%全局变量h_equ=0;h_inequ=0;[h,g]=constrains(x);%等式约束部分?for i=1:N_equh_equ=h_equ+h(i)*r_al(i)+(pena/2)*h(i).^2;end%不等式约束部分for i=1:N_inequh_inequ=h_inequ+pena)*(max(0,(r_al(i)+pena*g(i))).^2-r_al(i).^2); end%拉格朗日增广函数值f=obj(x)+h_equ+h_inequ;function f=compare(x)global r_al pena N_equ N_inequ;N_equ=1;N_inequ=3;h_inequ=zeros(3,1);[h,g]=constrains(x);%等式部分for i=1:1h_equ=abs(h(i));end%不等式部分for i=1:3h_inequ=abs(max(g(i),-r_al(i+1)/pena));endh1 = max(h_inequ);f= max(abs(h_equ),h1); %sqrt(h_equ+h_inequ);function [ x,fmin,k] =almain(x_al)%本程序为拉格朗日乘子算法示例算法%函数输入：% x_al:初始迭代点% r_al：初始拉格朗日乘子N-equ:等式约束个数N_inequ:不等式约束个数?%函数输出% X：最优函数点FVAL:最优函数值%============================程序开始================================ global r_al pena ; %参数（全局变量）pena=10; %惩罚系数r_al=[1,1,1,1];c_scale=2; %乘法系数乘数cta=; %下降标准系数e_al=1e-4; %误差控制范围max_itera=25;out_itera=1; %迭代次数%===========================算法迭代开始============================= while out_itera<max_iterax_al0=x_al;r_al0=r_al;%判断函数?compareFlag=compare(x_al0);%无约束的拟牛顿法BFGS[X,fmin]=fminunc(@alobj,x_al0);x_al=X; %得到新迭代点%判断停止条件?if compare(x_al)<e_aldisp('we get the opt point');breakend%c判断函数下降度?if compare(x_al)<cta*compareFlagpena=1*pena; %可以根据需要修改惩罚系数变量elsepena=min(1000,c_scale*pena); %%乘法系数最大1000disp('pena=2*pena');end%%?更新拉格朗日乘子[h,g]=constrains(x_al);for i=1:1%%等式约束部分r_al(i)= r_al0(i)+pena*h(i);endfor i=1:3%%不等式约束部分r_al(i+1)=max(0,(r_al0(i+1)+pena*g(i)));endout_itera=out_itera+1;end%+++++++++++++++++++++++++++迭代结束+++++++++++++++++++++++++++++++++ disp('the iteration number');k=out_itera;disp('the value of constrains'); compare(x_al)disp('the opt point');x=x_al;fmin=obj(X);>> clear>> x_al=[0,0];>> [x,fmin,k]=almain(x_al)上机大作业3： 1、>> clear alln=3; c=[-3,-1,-3]'; A=[2,1,1;1,2,3;2,2,1;-1,0,0;0,-1,0;0,0,-1];b=[2,5,6,0,0,0]';cvx_beginvariable x(n)minimize( c'*x)subject toA*x<=bcvx_endCalling SDPT3 : 6 variables, 3 equality constraints------------------------------------------------------------num. of constraints = 3dim. of linear var = 6*******************************************************************SDPT3: Infeasible path-following algorithms*******************************************************************version predcorr gam expon scale_dataNT 1 1 0it pstep dstep pinfeas dinfeas gap prim-obj dual-obj cputime -------------------------------------------------------------------0|||+01|+00|+02|+01 +00| 0:0:00| chol 1 11|||||+01|+00 +01| 0:0:01| chol 1 12|||||+00|+00 +01| 0:0:01| chol 1 13|||||+00|+00 +00| 0:0:01| chol 1 14||||||+00 +00| 0:0:01| chol 1 15||||||+00 +00| 0:0:01| chol 1 16||||||+00 +00| 0:0:01| chol 1 17||||||+00 +00| 0:0:01| chol 1 18||||||+00 +00| 0:0:01|stop: max(relative gap, infeasibilities) <------------------------------------------------------------------- number of iterations = 8primal objective value = +00dual objective value = +00gap := trace(XZ) =relative gap =actual relative gap =rel. primal infeas (scaled problem) =rel. dual " " " =rel. primal infeas (unscaled problem) = +00rel. dual " " " = +00norm(X), norm(y), norm(Z) = +00, +00, +00norm(A), norm(b), norm(C) = +00, +00, +00Total CPU time (secs) =CPU time per iteration =termination code = 0DIMACS: +00 +00-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Status: SolvedOptimal value (cvx_optval):2、>> clear alln=2; c=[-2,-4]'; G=[,0;0,1]; A=[1,1;-1,0;0,-1]; b=[1,0,0]'; cvx_beginvariable x(n)minimize( x'*G*x+c'*x)subject toA*x<=bcvx_endCalling SDPT3 : 7 variables, 3 equality constraintsFor improved efficiency, SDPT3 is solving the dual problem.------------------------------------------------------------num. of constraints = 3dim. of socp var = 4, num. of socp blk = 1dim. of linear var = 3*******************************************************************SDPT3: Infeasible path-following algorithms*******************************************************************version predcorr gam expon scale_dataNT 1 1 0it pstep dstep pinfeas dinfeas gap prim-obj dual-obj cputime -------------------------------------------------------------------0||||+00|+02| +01 +00| 0:0:00| chol 1 11|||||+01| +00 | 0:0:00| chol 1 12|||||+00| +00 | 0:0:00| chol 1 13|||||| | 0:0:00| chol 1 14|||||| | 0:0:00| chol 1 15|||||| | 0:0:00| chol 1 16|||||| | 0:0:00| chol 1 17|||||| | 0:0:00| chol 1 18|||||| | 0:0:00| chol 1 19|||||| | 0:0:00| chol 1 110|||||| | 0:0:00| chol 2 211|||||| | 0:0:00| chol 2 212|||||| | 0:0:00| chol 2 213|||||| | 0:0:00| chol 2 214|||||| | 0:0:00|stop: max(relative gap, infeasibilities) <------------------------------------------------------------------- number of iterations = 14primal objective value =dual objective value =gap := trace(XZ) =relative gap =actual relative gap =rel. primal infeas (scaled problem) =rel. dual " " " =rel. primal infeas (unscaled problem) = +00rel. dual " " " = +00norm(X), norm(y), norm(Z) = +00, +00, +00norm(A), norm(b), norm(C) = +00, +00, +00Total CPU time (secs) =CPU time per iteration =termination code = 0DIMACS: +00 +00-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Status: SolvedOptimal value (cvx_optval): -3。
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周五上机的同学提交第6周上机作业
03- 26 - 04-1
******第７周上机******：
1.求级数1(平方）+2(平方）+3(平方）+……前10项之和。
2.输入一批正数，输入0时表示输入结束，求这些正数的和。
4.函数练习:求100以内所有素数之和.定义求素数的函数,并定义主函数调用.
5.编写程序,把八进制数转
2.利用指针变量，求一维数组的最大值。
3。利用指针变量和函数，把一维字符数组的内容逆序存放。
4。P146例9-12 (利用指针实现交换a与b两个变量的信息)。
5。P98第3个编写程序题(打印7行杨辉三角行)。
6. P101,例8-2编写函数,将给定的整数转换成相应的字符串后显示出来.
周五上机的同学提交第13周作业
第9周上机作业：
1.用选择法对数组中的10个整数按照由小到大的顺序排序。
2.按冒泡排序法对一维数组中的数据进行排序，并输出。
3.二维数组主对角元素求和
4.P83：例7-5
5.输入两个正整数，求其最小公倍数。
6.编写程序，输入一维数组的10个元素，并将最小值与第1个数交换，最大值与最后一个数交换，然后输出交换后的数组。
提交第9周作业
04- 16 - 04- 22
第10周上机作业：
1.编写程序，将两个字符串连接起来，不要使用strcat函数．
２．编写程序，完成求５行５列矩阵的外围元素之和．
３．编写一个求X立方的函数，并在主函数中调用该函数。
４．编写程序，求方阵的转置．
５．编写一个求两个数中最大数的函数，并在主函数中调用该函数。
周五上机同学提交第10周作业
04- 23 - 04- 29
第11周上机作业：
1.用函数实现:选择法对数组中的10个整数按照由小到大的顺序排序。(在主函数中输出排好序的数组元素)
2.用函数实现:求两个数的最小公倍数.(把求得的最小公倍数返回到主函数中输出)
3.用函数实现:求二维数组每行的和,并把本行的和存放到本行第1个元素处(如a[1][0]=sum;) (在主函数中输出数组元素)
2.期末考试，注意教务处公布.
3.竞赛:注意教务处公布.(本次竞赛不收费)
周五上机同学提交12周作业
05- 14 - 05- 20
注意:期末考试的时候,考试时间是100分钟.
把书后面的作业自觉做一下.考试系统要多做练习.
13周作业：
1。P142例9-5 (将字符数组s1中的字符串拷贝到字符数组s2中)
周五上机的同学提交第7周上机作业
04-2 - 04-8
第８周上机题目:
1．把10个整数存入一维数组中，求和、最大值和最小值。
2．输入一个整数m，判断是否为素数。
3．把10个整数存入一维数组中源自并按逆序输出。4．P79：例7-1
5. P80：例7-2
周五上机同学提交第8周作业
04-9 - 04- 15
4. P135,五(1,3,4)
周五上机同学提交
04- 30 - 05-6
05-7 - 05- 13
12周上机作业：
1。用递归函数求n！,所求阶乘的值作为函数值返回，并编写主调函数。
2。用函数把给定的字符串反序存放。（把主调函数中的字符数组传给函数）
3。利用函数求大奖赛评分程序，把求得的评分返回主调函数。
第4周上机作业：
1.交换两个数,并输出.
2.求圆的面积和周长（使用符号常量）（参考P15,例3-1）
3.求矩形的面积（P2,例1-1）
4.调式程序, P24,例3-6.
5.求华氏-摄氏温度表(参考课件“第一”）
(华氏温度30~35之间的每一度都转换成相应的摄氏温度。
转换公式：C=5*（F-32）/9 )
05- 21 - 05- 27
14周作业：全部用指针实现下面程序:
1。P 147例题9-14，将给定字符串的第一个字母变成大写,其他字母变小写。
2。P 146例题9-13，将字符串中的字符逆序输出. (注意:不要改变原来数组)
3。P171，五(2)，对具有10个元素的字符数组,从下标为6的元素开始全部设置为'#'符号,保持前6个元素中的内容不变.
3.大奖赛评分程序,在唱歌等大奖赛评分时，一般要有若干名评
委，记分规则是：去掉一个最高分和一个最低分,再算平均分。设
按百分制记分，试设计一个算分的程序，评委人数自己确定。
４．输出100以内所有偶数的和与所有奇数的和。
５．求前１０项的和:１！＋２！＋．．．＋n!
6.输出图形，共４行，每行由＊组成，个数从１开始，依次增加
周五上机的同学提交第4周上机作业
03- 12 - 03- 18
第5周上机题目：
P48-52:例5-1、例5-2,例5-3,例5-5,例5-6
周五上机的同学提交第5周上机作业
03- 19 - 03- 25
6周上机题目：
一. P60-63:例6-3,例6-4,例6-5(程序一),例6-8
二. p /4 ≈1-1/3+1/5-1/7+….,取前10项之和,求p的近似值.
4 .把数组中的10个整数按照由大到小的顺序排序.(参照冒泡排序的思想)
第五上机的同学提交第14周作业
05- 28 - 06-3
15周作业：
1.P179例10-2,统计候选人得票数.假设由3名候选人,每次输入一个得票候选人的名字,要求最后输出每个人的得票总数.
2.输入一个整数,求其各位数之和.
3.函数练习: P 135五(6)
4。用函数实现：求二维数组每一行的最大值，并存到本行开始的位置。在主调函数中输出改变后的数组。
5。编写函数，求y的值, y=1/2! + 1/4! +...+_1/n!,并返回到主调函数,其中n是偶数。
1. C语言期末考试用新的考试系统: "通用考试客户端".现在可以到新的考试系统中练习C语言.用你的学号登录.