工程优化设计与MATLAB实现 第二讲2
工程优化设计与matlab实现2
f=sym('cos(x)^2+sqrt(x^2+2*x+1)+sin(x)^2');
F=simple(f); F=simple(F)
2.符号极限
? limit函数的调用格式为: (1) limit(f,x,a):求符号函数f(x)的极限值。即计
算当变量x趋近于常数a时,f(x)函数的极限 值。 (2) limit(f,a):求符号函数f(x)的极限值。由于没 有指定符号函数f(x)的自变量,则使用该格 式时,符号函数f(x)的变量为函数findsym(f) 确定的默认自变量,即变量x趋近于a。
符号运算的功能
? 符号表达式、符号矩阵的创建 ? 符号线性代数 ? 因式分解、展开和简化 ? 符号代数方程求解 ? 符号微积分 ? 符号微分方程
符号运算的特点
? ? 运算对象可以是没赋值的符号变量 ? 可以获得任意精度的解
? Symbolic Math Toolbox——符号运 算工具包通过调用Maple软件实现符号 计算的。
格式为: simple(s)
例3:syms a x;f1=x^5*x^3+5*x^2+5*x-6;factor(f1) ans = (x-1)*(x-2)*(x-3)*(x+1)
例4: syms x factor(x^9-1)
ans = (x-1)*(x^2+x+1)*(x^6+x^3+1)
例5:syms x y; expand(cos(x+y)) ans = cos(x)*cos(y) - sin(x)*sin(y)
※符号表达式或符号方程可以赋给符 号变量,以后调用方便;也可以不赋 给符号变量直接参与运算
最优化方法及其matlab实现
一、引言1.1 阐述最优化方法的重要性 1.2 介绍文章内容二、最优化方法的基本概念与分类2.1 最优化问题的定义2.2 最优化方法的分类2.2.1 无约束最优化2.2.2 约束最优化三、常用最优化方法的原理与特点3.1 梯度下降法3.1.1 原理介绍3.1.2 算法流程3.1.3 特点分析3.2 牛顿法3.2.1 原理介绍3.2.2 算法流程3.2.3 特点分析3.3 共轭梯度法3.3.1 原理介绍3.3.2 算法流程3.3.3 特点分析四、最优化方法在实际问题中的应用4.1 工程优化问题4.1.1 结构优化设计4.1.2 控制优化问题4.2 数据拟合与机器学习4.2.1 深度学习中的优化问题4.2.2 模型参数的优化五、 Matlab实现最优化方法的实例5.1 Matlab在最优化方法中的应用 5.2 梯度下降法的Matlab实现5.2.1 代码示例5.2.2 实例分析5.3 牛顿法的Matlab实现5.3.1 代码示例5.3.2 实例分析5.4 共轭梯度法的Matlab实现5.4.1 代码示例5.4.2 实例分析六、结论及展望6.1 对最优化方法的总结与归纳6.2 未来最优化方法的发展方向七、参考文献以上是一篇关于“最优化方法及其Matlab实现”的文章大纲,您可以根据这个大纲和相关资料进行深入撰写。
文章内容需要涉及最优化方法的基本概念与分类、常用最优化方法的原理与特点、最优化方法在实际问题中的应用、Matlab实现最优化方法的实例等方面,保证文章内容的权威性和实用性。
另外,在撰写文章过程中,建议加入一些案例分析或者数据实验,通过具体的应用场景来展示最优化方法的有效性和优越性,增强文章的说服力和可读性。
对于Matlab实现部分也要注重代码的清晰性和易懂性,方便读者理解和实践。
希望您能够通过深入的研究和精心的撰写,呈现一篇高质量、流畅易读、结构合理的中文文章,为读者提供有益的知识和参考价值。
MATLAB优化设计实验课件
1.2.2数组
例如:a = 1:2:15 则:
a(2) a(3:5) a(5:-1:2) a([2,6,8])
1 3 5 7 a的值 9 11 13 15
2020/5/5
1.2.3 数组运算
1、数组的基本运算 设有数组a1n , b1n , x1m , gmn , hnm , fmn变量或常量c1, c2 ,...ck
结果为[a1ωc1 或[c1ωa1
3. 数组加(减)
a2ωc1 … anωc1] c1ωa2 … c1ωan]
使两数组的对应各元素相加(减)
a+b 结果为[a1+b1 a2+b2…an+bn] a–b 结果为[a1–b1 a2–b2…an–bn]
启动MATLAB 其窗口如右
2020/5/5
1.1 MATLAB窗口
1、Command Window(命令窗口) 一行可写入一个或多个命令,命令之间用逗号或分号隔开,如果
命令尾带分号将不显示该命令的执行结果;如果命令有返回结 果,如果不赋给自定义变量,将默认赋给变量ans;变量还可有 续行;最后用回车提交命令。 命令窗口常用键 ↑键—显示前个命令 ↓键—显示后个命令 Esc键-取消输入 Ctrl+x—剪切 Ctrl+c—复制
2020/5/5
1.1 MATLAB窗口
2、Workspace(工作区) 程序运行中的自定义变量和默认变量都包含在工作
区中。可通过工作区观察变量的大小、类型,双击变量 名可查看数值大小。
也可用who和whos命令查看 3、Command History(命令记录)
记录了Command Window 中的每一条命令,双击 Command History中的命令,即可重复那条命令。
Matlab 7.2优化设计实例指导教程完整教学课件
3.1.2 函数式文件
• MATLAB函数通常是指MATLAB系统中以 设计好的完成某一种特定的运算或实现某 一特定功能的一个子程序。MATLAB函数 或函数文件是MATLAB语言中最重要的组 成部分,MATLAB提供的各种各样的工具 箱几乎都是以函数形式给出的。MATLAB 的工具箱是内容极为丰富的函数库,可以 实现各种各样的功能。
3.2.4 人机交互语句
• echo命令 • input命令 • keyboard命令
3.2.5 MATLAB程序的调试命令
• dbstop命令 • dbcont命令 • dbstep命令 • dbstack命令 • dbstatus命令 • dbtype命令 • dbquit命令
3.3 函数变量及其作用域
1.4.2帮助命令
• 为了使用户更快捷地获得帮助,MATLAB 提供了一些帮助命令 。
• 1. help系列命令 • 2. lookfor函数 • 3.其它的帮助命令
1.4.3联机演示系统
• 单击MATLAB主窗口菜单的【Help】中的 【Demos】选项 ,将进入MATLAB帮助系 统的主演示页面。
4.1.2 MATLAB编译器4.4的新特点
• 使用MATLAB组件运行时取代MATLAB数 学和图形库
• 只为接口函数生成代码 • 具有代码生成和格式化有关的选项,包括
了几个新选项,取消了一些打包选项与相 关打包文件。 • 支持.NET。 • 支持Microsoft Visual C/C++8.0。 • 不再支持HP-UX。
地确定可行方案并找到其中最优方案的学 科。 • 作为20世纪应用数学的重要研究成果,最 优化理论在工业生产与管理、计算机和信 息科学、系统科学、国民经济等许多领域 产生很大效益。
第二讲MATLAB的程序设计和M文件
第二讲MATLAB的程序设计和M文件在MATLAB中,程序设计主要是通过编写和运行M文件来实现。
M文件是MATLAB的主要代码文件,用于实现不同功能的程序,可以包含变量定义、算法实现、函数调用和图形绘制等。
下面将介绍MATLAB的程序设计和M文件的基本知识。
MATLAB的程序设计主要包括如下几个方面:1.变量和数据类型:在M文件中,可以使用不同的变量类型存储数据,如整型、浮点型、字符型等。
不同的变量类型在MATLAB中有不同的表示方法和功能。
2.运算和表达式:在M文件中,可以使用常见的数学运算符(如加减乘除、指数等)进行计算。
同时,也可以使用逻辑运算符(如与、或、非等)进行逻辑运算。
3. 条件语句:在M文件中,可以使用条件语句实现根据不同的条件执行不同的操作。
MATLAB中的条件语句主要有if语句和switch语句,通过判断条件的真假来决定执行路径。
4. 循环语句:在M文件中,可以使用循环语句实现对一段代码的重复执行。
MATLAB中的循环语句主要有for循环、while循环和do-while循环。
5.函数的定义和调用:在M文件中,可以通过定义函数来实现特定功能的封装。
函数可以包含输入参数和输出参数,通过参数的传递来实现数据的交互和函数的调用。
1.M文件的命名和保存:M文件的命名应该具有描述性,以体现文件中代码的功能。
M文件的保存格式是以.m为文件扩展名。
2.M文件的结构:在M文件中,一般会包含变量定义、函数定义和主程序等部分。
变量定义部分用于声明和初始化变量,函数定义部分用于定义自定义函数,而主程序部分用于调用函数和执行主要功能。
3.代码注释:为了提高代码的可读性和可维护性,需要在M文件中添加注释。
注释可以用于解释代码的目的和思路,以及描述变量、函数和算法等的作用和实现方法。
4.代码风格:为了代码的一致性和可读性,需要遵循一定的代码风格规范。
例如,可以在操作符周围留有空格,使用一致的缩进和命名规则,避免使用不必要的缩写等。
MATLAB程序设计第二讲
MATLAB程序设计杨凯2009 .9主要内容一、MATLAB 数据类型 二、MATLAB 数组和矩阵数组和矩阵((二维二维))三、字符串数组 四、多维数据多维数据((自学内容自学内容))一、MATLAB 数据类型1.1 1.1 常数常数在matlab 工作内存中,驻留了几个由系统本身在启动时定义的变量启动时定义的变量,,称为永久变量或称为常数称为永久变量或称为常数。
常数可以不必进行声明常数可以不必进行声明,,直接应用于MATLAB 编程。
eps —容差变量容差变量,,浮点相对精度pi —圆周率π的近似值3.1415926inf 或Inf —表示正无大,定义为1/0NaN —非数非数,,它产生于,0/0,等运算 i ,j —虚数单位ans —对于未赋值运算结果对于未赋值运算结果,,自动赋给ans realmax—计算机可以表示的最大浮点数 realmin—计算机可以表示的最小浮点数 version—MATLAB 版本字符串lastwarn/ lasterr—返回最后一跳警告/错误语句1.2 变量1.2.1变量名规则规则::MATLAB 变量名的第一个字符必须是字母,后面可以跟字母后面可以跟字母、、数字和下划线的任何组合。
**变量名区分大小写**变量名长度没有限制变量名长度没有限制,,但MATLAB 只是用名称的前N 个字符N= namelengthmax=63检验变量名合法性检验变量名合法性::isvarname**MATLAB 用字符i 和j 表示虚数单位表示虚数单位。
如果涉及到复数运算数运算,,应避免将i 和j 用作变量名用作变量名。
**关键字不允许重载列出所有关键字iskeyword1.2.2创建变量规则规则::(1)创建变量不必声明变量的数据类型(2)名称符合规则名称符合规则,,字母之间不能有空格(3)预设以double 形式存储1.3赋值语句MATLAB 赋值语句有两种形式赋值语句有两种形式::(1) 变量=表达式(2) 表达式**第二种语句形式下第二种语句形式下,,将表达式的值赋给MATLAB的永久变量ans ;**在一条语句中在一条语句中,,如果表达式太复杂如果表达式太复杂,,一行写不下一行写不下,,可以加上三个小黑点(续行符)并按下回车键并按下回车键,,然后接下去再写接下去再写。
Matlab技术优化算法演示与讲解
Matlab技术优化算法演示与讲解近年来,随着科技的不断发展和应用领域的扩大,优化算法在解决实际问题中起到了重要的作用。
而Matlab作为一种功能强大的数学软件,其内置的优化算法工具包更是为解决复杂问题提供了便利。
本文将就Matlab技术中的优化算法进行演示和讲解,希望能给读者带来一些启发和帮助。
一、优化问题的概述优化问题可以理解为在给定的约束下,找到最优解的过程。
在实际应用中,优化问题的种类繁多,涉及到经济、工程、设计等多个领域。
Matlab提供了多种优化算法,能够解决不同类型的优化问题。
二、目标函数与约束在优化问题中,目标函数是需要最小化或最大化的函数。
约束则是目标函数需要满足的条件。
在Matlab中,我们可以使用符号计算工具箱来定义目标函数和约束条件。
这样可以方便地进行符号计算和优化算法的应用。
三、最优化算法的分类在Matlab中,最优化算法可分为无约束优化算法和有约束优化算法两类。
在无约束优化算法中,常用的有梯度下降法、拟牛顿法等。
而有约束优化算法则包括线性规划、非线性规划等方法。
四、最优化算法的应用案例为了更好地理解和演示Matlab中的最优化算法,我们选取了一个经典的案例:拟合曲线问题。
假设我们需要根据给定的数据点,找到最佳拟合曲线。
在Matlab 中,可以使用最小二乘法进行曲线拟合,即将目标函数定义为误差的平方和,通过最优化算法求得最佳拟合曲线的参数。
五、案例演示首先,我们准备了一组数据点,作为拟合目标。
通过绘制散点图,我们可以直观地观察到数据点的分布特征。
接下来,我们定义了目标函数和约束条件,并使用最小二乘法进行优化。
最后,通过绘制拟合曲线和数据点,可以清晰地看到优化算法的效果。
六、优化算法的性能评估在实际应用中,我们需要对优化算法的性能进行评估,以选择合适的算法来解决问题。
常用的性能评估指标包括收敛速度、精确度和稳定性等。
在Matlab中,可以使用内置的性能评估函数来进行评估,比如计算优化算法的收敛速度和最优解的精确度等。
MATLAB优化设计实验课件
2010-4-22
1.2.1数据的输出格式 数据的输出格式
例如: format long e 5/3 ans = 1.66666666666667e + 000 format rat 0.75 ans = 3/4
2010-4-22
1.2.2数组 数组
1.2.2 数组 分为行向量,列向量,矩阵.普通变量可看成1×1数组. 1,创建数组的基本方法 1)直接列表定义数组 变量=[元素值1 元素值2 … 元素值n] 变量=[元素值1,元素值2 ,…,元素值n] 变量=[行1各元素;行2各元素;…;行n各元素] 例如: x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 0] y=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0] z=[1,2,3,4,5;2,3,4,5,6,7]
1.1 MATLAB窗口
启动MATLAB 其窗口如右
2010-4-22
1.1 MATLAB窗口
1,Command Window(命令窗口) 一行可写入一个或多个命令,命令之间用逗号或分号隔开,如果 命令尾带分号将不显示该命令的执行结果;如果命令有返回结 果,如果不赋给自定义变量,将默认赋给变量ans;变量还可有 续行;最后用回车提交命令. 命令窗口常用键 ↑键—显示前个命令 ↓键—显示后个命令 Esc键-取消输入 Ctrl+x—剪切 Ctrl+c—复制
2010-4-22
1.2.2数组 数组
例如:a = 1:2:15 则: a(2) a(3:5) a(5:-1:2) a([2,6,8]) 1 3 5 7 9 11 13 15
a的值 的值
2010-4-22
1.2.3 数组运算
1,数组的基本运算 设有数组 a1×n , b ×n , x1×m, gm×n , hn×m, fm×n变量或常量 c1, c2 ,...ck 1 1)一维数组拼接 u = [a x] 结果为[a1…an x1…xm] 或u = [a c1 c2 … ck] 结果为 [a1…an c1 c2 … ck] 2)转置 a.' 点转置 a' 共轭转置
工程优化设计与MATLAB实现修订版教学设计
工程优化设计与MATLAB实现修订版教学设计一、前言工程优化设计与MATLAB实现修订版是一门涵盖了工程设计、数学建模以及计算机编程技术等多方面知识的重要学科。
在当前工程发展的背景下,人们对工程优化设计与MATLAB实现修订版的需求越来越高,因此,加强这门课程的教学是非常必要和重要的。
在本教学设计中,我们将结合实际需求,紧密联系工程实践,采用教材与案例相结合的教学模式,注重培养学生独立思考、解决实际工程问题的能力。
同时,本教学设计还将利用MATLAB软件等多种工具,使学生在课堂上能够更加深入和全面地理解和掌握课程知识。
二、教学目标本教学设计的主要教学目标是:1.通过学习工程优化设计与MATLAB实现修订版课程,使学生达到对工程中常见问题的分析、建模和求解能力。
2.帮助学生掌握MATLAB软件在工程优化设计中的应用,培养学生将计算机技术应用于工程实践的能力。
3.培养学生独立解决实际工程问题的能力,提高学生的创新与实践能力。
三、教学内容本教学设计的教学内容包括以下几个部分:1. 工程优化设计基础介绍工程优化设计的基本概念和常用方法,包括灵敏度分析、参数设计、智能算法等。
2. 数学建模基础介绍数学建模和优化算法的基本理论和方法,包括线性规划、整数规划、非线性规划等。
3. MATLAB基础介绍常用的MATLAB语言编程技巧,包括变量和变量类型、数组和矩阵、逻辑运算和条件语句、循环语句等。
4. 工程优化设计与MATLAB实现通过结合工程案例,介绍工程优化设计在MATLAB编程中的应用技巧,包括MATLAB的基本数学函数、用MATLAB实现数学建模、MATLAB 在数据分析和可视化中的应用等。
四、教学方法为了达到上述教学目标,本教学设计将采用以下教学方法:1.理论讲授在讲授工程优化设计和数学建模基础的理论知识时,采用讲授+案例分析的教学模式,注重培养学生分析和解决实际工程问题的能力。
2.课堂练习在讲授MATLAB基础的理论知识时,采用课堂练习的教学方法,让学生通过实际操作,掌握MATLAB编程技巧。
Matlab 7.2优化设计实例指导教程完整教学课件
1.4.2帮助命令
• 为了使用户更快捷地获得帮助,MATLAB 提供了一些帮助命令 。
• 1. help系列命令 • 2. lookfor函数 • 3.其它的帮助命令
1.4.3联机演示系统
• 单击MATLAB主窗口菜单的【Help】中的 【Demos】选项 ,将进入MATLAB帮助系 统的主演示页面。
1.2.4 当前目录窗口
• 当前目录窗口中可显示或改变当前目录, 还可以显示当前目录下的文件并提供搜索 功能,其形式如图所示。
1.2.5 工作间管理窗口
• 工作间管理窗口是MATLAB的重要组成部 分,如图所示。
1.2.6 帮助窗口
• 帮助窗口的详细介绍和相应的界面参见本 章第四节及图1.14。
1.4.4网络资源
• 在MATLAB主窗口中选择菜单项中的【Help】 中第五项的级联菜单或第六项(见如图所示) 来获取网络资源。
第2章 MATLAB的基本功能
2.1数值计算功能
• 2.1.1创建数值矩阵 • 直接输入 • 用函数创建 • 创建M文件输入大矩阵
2.1.2矩阵运算
• 矩阵的基本运算 • 基本的矩阵函数 • 矩阵分解函数
1.1.2 MATLAB的特点
• MATLAB自产生之日起,就以其强大的功 能和良好的开放性而在科学计算诸软件中 独占鳌头。学会了MATLAB就可以方便地 处理诸如矩阵变换及运算、多项式运算、 微积分运算、线性与非线性方程求解、常 微分方程求解、偏微分方程求解、插值与 拟合、统计及优化等问题了。
1.2 MATLAB系统界面
第1章 MATLAB系统概述
1.1 MATLAB简介
• 1.1.1 MATLAB系统的产生与发展 • MATLAB的英文源头是MATrix LABoratary,
工程优化设计与matlab实现
The process of engineering optimization design entails a systematic approach to enhancing the performance of an engineering system through a variety of techniques and methodologies. This involves the identification of optimal design parameters that will result in a highly efficient, cost-effective, and dependable system. The utilization of mathematical models, simulation, and optimization algorithms is employed to thoroughly explore the design space and ascertain the most favorable solutions. The ultimate objective of engineering optimization design is to meet specified performance criteria while minimizing the resources and costs necessary to achieve said criteria.工程优化设计的过程要求采取系统的方法,通过各种技术和方法提高工程系统的性能。
这涉及确定最佳设计参数,从而建立一个高效、成本效益高和可靠的系统。
利用数学模型、模拟和优化算法来彻底探索设计空间并确定最有利的解决办法。
工程优化设计的最终目标是达到规定的性能标准,同时尽量减少实现上述标准所需的资源和费用。
Matlab软件入门(第二讲)PPT课件
Matlab软件入门讲义
第14页
符号函数(显函数、隐函数和参数方程)画图
(1) ezplot
ezplot(‘f(x)’,[a,b]) 表示在a<x<b绘制显函数f=f(x)的函数图
ezplot(‘f(x,y)’,[xmin,xmax,ymin,ymax]) 表示在区间xmin<x<xmax和 ymin<y<ymax绘制
(4)一球从100米高度自由落下,每次落地后反跳回原高度的一 半,再落下. 求它在第10次落地时,共经过多少米?第10次反弹有 多高?
(5)编程计算圆周率,尽量计算的更精确。
1111
4 357
数学建模工作室 2020/11/22
Matlab软件入门讲义
第2页
作业的解(1)
• a=[3 4 56 4 432 23 7 45 6 8 4 35 8 24 2]
数学建模工作室 2020/11/22
Matlab软件入门讲义
第8页
作业的解(5)
• tic
• A=10000000;
• t=0;
• flag=1;
• for i=1:2:A
• t=t+flag/i;
• if(flag>0)
•
flag=-1;
• else
•
flag=1;
• end
• end
• t*4
• [A I]=sort(a)
• 计算结果:
• a =3 4 56 4 432 23 7 45 6 8 4 35 8 24 2 • A = 2 3 4 4 4 6 7 8 8 23 24 35 45 56 432 • I = 15 1 2 4 11 9 7 10 13 6 14 12 8 3 5
Matlab 第二讲:Matlab中的函数
15
MATLAB is column dominant, so when sort is used with a 2-D matrix, each column is sorted in ascending order
16
查看矩阵的大小
查看矩阵的大小:size、length
size(A) size(A,1) size(A,2)
Matlab中的函数
1
函数取值
函数作用在矩阵上的取值
设 x 是变量, f 是一个函数
当 x = a 是标量时,f(x) = f(a) 也是一个标量 当 x = [x1, x2, … , xn ] 是向量时,则 f(x) = [ f(x1), f(x2), … , f(xn)] 是一个与 x 长度相同的向量
f 作用在 x 的每个分量上!
若 A 是矩阵,则 f (A) 是一个与 A 同形状的矩阵
2
函数取值
f ( a11 ) f (a ) 21 f ( A) f ( am1 ) f ( a12 ) f ( a22 ) f ( am 2 ) f ( a1n ) f ( a2 n ) f ( amn )
若参数 x 是矩阵, 则作用在其各列上
6
Function Input can be either scalars or matrices
7
内置函数的使用
Functions consist of
Name Input argument(s) Output In MATLAB sqrt (x)= result sqrt(4) ans = 2
log(x) % ln(x) 自然对数 (以 e 为底) log2(x) % 以 2 为底的对数 log10(x) % 以 10 为底的对数 sqrt(x) abs(x) % 平方根 % 绝对值
第二讲 MATLAB符号计算
符号矩阵中元素的引用和修改
>> A=sym(’[1+x, sin(x); 5, exp(x)]’) >> A(1,2) >> A(2,2)=sym(’cos(x)’)
MATLAB 符号运算
符号矩阵的基本运算
符号矩阵的基本运算与数值矩阵的基本运算相类似。
1) 基本运算符:+、-、*、\、/、
2 n 1
1
>> syms n >> S=symsum(1/n^2,n,1,inf) >> S10=symsum(1/n^2,n,1,10)
S=1/6*pi^2 S10=1968329/1270080
例:求函数级数
S
n
n 1
x
2
>> syms n x >> S=symsum(x/n^2,n,1,inf)
x x x
MATLAB 符号运算
分式通分: numden
[N,D]=numden(f): N为通分后的分子,D为通分后的分母
MATLAB 符号运算
六大常见符号运算
因式分解、展开、合并、简化及通分等
计算极限 limit(f,x,a): 计算 lim f ( x )
x a
limit(f,a): 计算默认自变量趋向于a时f的极限 limit(f): 计算 a=0 时的极限 limit(f,x,a,’right’):右极限 limit(f,x,a,’left’):左极限
R
3*cos(x)^2-1 (x+1)^3 4*x^3-3*x
HOW
simplify combine(trig) factor expand
工程优化设计与MATLAB实现 第二讲2
例3:syms a x;f1=x^5*x^3+5*x^2+5*x-6;factor(f1) ans = (x-1)*(x-2)*(x-3)*(x+1) 例4: syms x factor(x^9-1) ans = (x-1)*(x^2+x+1)*(x^6+x^3+1)
例5:syms x y; expand(cos(x+y)) ans = cos(x)*cos(y) - sin(x)*sin(y) 例6: f=sym('cos(x)^2+sqrt(x^2+2*x+1)+sin(x)^2'); F=simple(f); F=simple(F)
4.符号代数方程求解
matlab符号运算能够解一般的线性方程、 非线性方程及一般的代数方程、代数方程 组。当方程组不存在符号解时,又无其他 自由参数,则给出数值解。 命令格式: solve(f) —— 求一个方程的解 Solve(f1,f2, …fn) —— 求n个方程的解
例13. f = ax2+bx+c 求解 f='a*x^2+b*x+c'; 计算 solve(f) —— 对缺省变量x求解 机 格式 ans = [1/2/a*(-b+(b^2-4*a*c)^(1/2))] [1/2/a*(-b-(b^2-4*a*c)^(1/2))]
符号矩阵与数值矩阵的转换
将数值矩阵转化为符号矩阵
函数调用格式:sym(A) A=[1/3,2.5;1/0.7,2/5] A= 0.3333 2.5000 1.4286 0.4000 sym(A) ans = [ 1/3, 5/2] [10/7, 2/5]
MATLAB第12章工程优化设计实例
MATLAB第12章工程优化设计实例MATLAB第12章工程优化设计实例第12章工程优化设讣实例优化设讣的数学模型优化设讣的数学模型是描述实际优化问题的设计内容、变量关系、有关设计条件和意图的数学表达式,它反映了物理现象各主要因素的内在联系,是进行优化设计的基础。
优化设计数学模型的三大要素:设计变量约束条件LI标函数1.设计变量一个设计方案可以用一组基本参数的数值来表示,这些基本参数可以是构件尺寸等儿何量,也可以是质量等物理量,还可以是应力、变形等表示丄作性能的导出量。
设计变量:在设讣过程中进行选择并最终必须确定的各项独立的基本参数,乂叫做优化参数。
设计变量的全体实际上是一组变量,可用一个列向量表示2.约束条件设计空间是所有设计方案的集合,但这些设计方案有些是工程上所不能接受的。
如一个设计满足所有对它提出的要求,就称为可行设计。
一个可行设讣必须满足某些设讣限制条件,这些限制条件称作约束条件,简称约束。
3.目标函数为了对设计进行定量评价,必须构造包含设讣变量的评价函数,它是优化的口标, 称为LI标函数,以F(X)表示。
FxFxxx ()(),, , , 12n在优化过程中,通过设计变量的不断向F(X)值改善的方向自动调整,最后求得F(X)值最好或最满意的X值。
在构造LI标函数时,应注意:訂标函数必须包含全部设计变量,所有的设计变量必须包含在约束函数中。
模型输入时需要注意的问题使用优化工具箱时,山于优化函数要求口标函数和约束条件满足一定的格式,所以需要用户在进行模型输入时注意以下儿个问题:1.目标函数最小化优化函数fminbnd、fminsearchx fminunc、fmincon、fgoalattdin、fminmax 和1 sqnonlin都要求LI标函数最小化,如果优化问题要求LI标函数最大化,可以通过使该LI标函数的负值最小化即-f(x)最小化来实现。
近似地,对于quadprog函数提供-H 和-f,对于1 inprog函数提供-f。
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[ 1/3, 5/2] [10/7, 2/5] numeric(A) ans = 0.3333 2.5000 1.4286 0.4000
二、符号运算
1. 符号矩阵运算 数值运算中,所有矩阵运算操作指
令都比较直观、简单。例如:a=b+c; a=a*b ;A=2*a^2+3*a-5等。
2、MATLAB的符号运算
—— matlab 不仅具有数值运算功能,还 开发了在matlab环境下实现符号计算的工 具包Symbolic、Math Toolbox。
符号计算是matlab数值运算的扩展, 在运算过程中以符号表达式或符号矩阵为运 算对象,对象是一个字符,数字也被当作字 符来处理。
符号运算的功能
f= x: [1x1 sym] y: [1x1 sym] z: [1x1 sym]
[x,y,z]=solve('x+y+z=1','x-y+z=2','2*xy-z=1') disp(f.x), disp(f.y),,disp(f.z)
x = 2/3 y =-1/2 z =5/6
5. 符号微分方程求解 —— 用一个函数可以方便地得到微 分方程的符号解
极限2: syms x t; limit((1+2*t/x)^(3*x),x,inf) ans = exp(6*t)
3.符号微积分与积分变换
diff(f) — 对缺省变量求微分 diff(f,v) — 对指定变量v求微分 diff(f,v,n) —对指定变量v求n阶微分 int(f) — 对f表达式的缺省变量求不定积分 int(f,v) — 对f表达式的v变量求不定积分 int(f,v,a,b) — 对f表达式的v变量在(a,b)
符号微分方程求解指令:dsolve 命令格式:dsolve(f,g) f —— 微分方程,可多至12个微分方程的求
解;g为初始条件 默认自变量为 'x',可任意指定自变量't', 'u'等 微分方程的各阶导数项以大写字母D表示
例15.
d2y dx 2
dy +2
2y
0
dx
y(0) 1, dy(0) 0求该方程的解 dx
格式为: simple(s)
例3:syms a x;f1=x^5*x^3+5*x^2+5*x-6;factor(f1) ans = (x-1)*(x-2)*(x-3)*(x+1)
例4: syms x factor(x^9-1)
ans = (x-1)*(x^2+x+1)*(x^6+x^3+1)
例5:syms x y; expand(cos(x+y)) ans = cos(x)*cos(y) - sin(x)*sin(y)
追求至善凭技术开拓市场,凭管理增 创效益 ,凭服 务树立 形象。 2020年 10月2 2日星 期四下 午8时4 分25秒 20:04 :2520 .10.2 2
严格把控质量关,让生产更加有保障 。2020 年10 月下午8 时4分 20.10. 2220: 04Oct ober 22, 2020
作业标准记得牢,驾轻就熟除烦恼。 2020年 10月2 2日星 期四8 时4分25 秒20: 04:25 22 October 2020
(4) limit(f,x,a,'right'):求符号函数f的极限值。 'right'表示变量x从右边趋近于a。
(5) limit(f,x,a,‘left’):求符号函数f的极限值。 ‘left’表示变量x从左边趋近于a。
例7 求下列极限
极限1: syms a m x; f=(x*(exp(sin(x))+1)-2*(exp(tan(x))-1))/(x+a); limit(f,x,a) ans = (1/2*a*exp(sin(a))+1/2*a-exp(tan(a))+1)/a
50 0
-6
-4
-2
0
2
4
t
树立质量法制观念、提高全员质量意 识。20 .10.22 20.10 .22Th ursda y, October 22, 2020
人生得意须尽欢,莫使金樽空对月。 20:04: 2520: 04:25 20:04 10/22 /2020 8:04:25 PM
安全象只弓,不拉它就松,要想保安 全,常 把弓弦 绷。20 .10.22 20:04 :2520 :04Oc t-202 2-Oct- 20
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安全在于心细,事故出在麻痹。20.1 0.222 0.10.2 220:0 4:252 0:04: 25Oct ober 22, 2020
踏实肯干,努力奋斗。2020年10月2 2日下 午8时4 分20.1 0.222 0.10. 22
[3*a, 4*c]
符号矩阵与数值矩阵的转换
将数值矩阵转化为符号矩阵
函数调用格式:sym(A) A=[1/3,2.5;1/0.7,2/5] A=
0.3333 2.5000 1.4286 0.4000 sym(A) ans =
[ 1/3, 5/2] [10/7, 2/5]
❖ 将符号矩阵转化为数值矩阵
好的事情马上就会到来,一切都是最 好的安 排。下 午8时4 分25秒 下午8 时4分2 0:04: 2520. 10.22
'—— 符号标识
符号表达式一定要用' '单引号括 起来matlab才能识别。
'
' 的内容可以是符号表达式,
也可以是符号方程。
例:
f1='ax^2+bx+c' —— 二次三项式 f2= 'ax^2+bx+c=0' —— 方程 f3='Dy+y^2=1' ——微分方程
※符号表达式或符号方程可以赋给符 号变量,以后调用方便;也可以不赋 给符号变量直接参与运算
而符号运算就不同了,所有涉及符 号运算的操作都有专用函数来进行。
例1:f= 2*x^2+3*x-5; g= x^2+x-7; >> syms x >> f=2*x^2+3*x-5; g= x^2+x-7; >> h=f+g h = 3*x^2+4*x-12
例2:f=cos(x);g= sin(2*x); >> syms x >> f=cos(x);g=sin(2*x); >> f/g+f*g ans = cos(x)/sin(2*x)+cos(x)*sin(2*x)
a.直接修改 可用、 键找到所要修改的矩阵,直接修改
b.指令修改 用A1=subs(A, 'new', 'old')来修改
例如:
A =[ a, 2*b] [3*a, 0]
A(2,2)='4*b' A = [ a, 2*b]
[3*a, 4*b]
A2=subs(A, 'c', 'b') A2 =[ a, 2*c]
区间求定积分
mtaylor(f,n) —— 泰勒级数展开
ztrans(f) —— Z变换 Invztrans(f) —— 反Z变换 Laplace(f) —— 拉氏变换 Invlaplace(f) —— 反拉氏变换 fourier(f) —— 付氏变换 Invfourier(f) —— 反付氏变换
[1/2/a*(-b-(b^2-4*a*c)^(1/2))]
b b2 4ac 2a
一般格式
例14. 解方程组 x+y+z=1 x-y+z=2 2x-y-z=1
g1='x+y+z=1',g2='xy+z=2',g3='2*x-y-z=1'
f=solve(g1,g2,g3)
f=solve('x+y+z=1','x-y+z=2','2*xy-z=1')
例6:
f=sym('cos(x)^2+sqrt(x^2+2*x+1)+sin(x)^2');
F=simple(f); F=simple(F)
2.符号极限
limit函数的调用格式为: (1) limit(f,x,a):求符号函数f(x)的极限值。即计
算当变量x趋近于常数a时,f(x)函数的极限 值。
例9:求导数
d sin x 2 dx
syms x diff(sin(x^2)) ans =
2*cos(x^2)*x
%定义符号变量 %求导运算
例10.计算二重不定积分
>> syms x y >> F=int(int(x*exp(-x*y),x),y)
F= 1/y*exp(-x*y)
例11.求级数的和
命令格式:
solve(f) —— 求一个方程的解 Solve(f1,f2, …fn) —— 求n个方程的解
例13. f = ax2+bx+c 求解
f='a*x^2+b*x+c';
计算
solve(f) —— 对缺省变量x求解 机
ans =
格式
[1/2/a*(-b+(b^2-4*a*c)^(1/2))]