matlab parameters的用法
Matlab求解微分方程(组)及偏微分方程(组)

第四讲 Matlab 求解微分方程(组)理论介绍:Matlab 求解微分方程(组)命令 求解实例:Matlab 求解微分方程(组)实例实际应用问题通过数学建模所归纳得到的方程,绝大多数都是微分方程,真正能得到代数方程的机会很少.另一方面,能够求解的微分方程也是十分有限的,特别是高阶方程和偏微分方程(组).这就要求我们必须研究微分方程(组)的解法:解析解法和数值解法. 一.相关函数、命令及简介1.在Matlab 中,用大写字母D 表示导数,Dy 表示y 关于自变量的一阶导数,D2y 表示y 关于自变量的二阶导数,依此类推.函数dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题,调用格式为:X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…)函数dsolve 用来解符号常微分方程、方程组,如果没有初始条件,则求出通解,如果有初始条件,则求出特解.注意,系统缺省的自变量为t2.函数dsolve 求解的是常微分方程的精确解法,也称为常微分方程的符号解.但是,有大量的常微分方程虽然从理论上讲,其解是存在的,但我们却无法求出其解析解,此时,我们需要寻求方程的数值解,在求常微分方程数值解方面,MATLAB 具有丰富的函数,我们将其统称为solver ,其一般格式为:[T,Y]=solver(odefun,tspan,y0)说明:(1)solver 为命令ode45、ode23、ode113、ode15s 、ode23s 、ode23t 、ode23tb 、ode15i 之一.(2)odefun 是显示微分方程'(,)y f t y =在积分区间tspan 0[,]f t t =上从0t 到ft 用初始条件0y 求解.(3)如果要获得微分方程问题在其他指定时间点012,,,,f t t t t 上的解,则令tspan 012[,,,]f t t t t =(要求是单调的).(4)因为没有一种算法可以有效的解决所有的ODE 问题,为此,Matlab 提供了多种求解器solver ,对于不同的ODE 问题,采用不同的solver.表1 Matlab中文本文件读写函数说明:ode23、ode45是极其常用的用来求解非刚性的标准形式的一阶微分方程(组)的初值问题的解的Matlab常用程序,其中:ode23采用龙格-库塔2阶算法,用3阶公式作误差估计来调节步长,具有低等的精度.ode45则采用龙格-库塔4阶算法,用5阶公式作误差估计来调节步长,具有中等的精度.3.在matlab命令窗口、程序或函数中创建局部函数时,可用内联函数inline,inline函数形式相当于编写M函数文件,但不需编写M-文件就可以描述出某种数学关系.调用inline函数,只能由一个matlab表达式组成,并且只能返回一个变量,不允许[u,v]这种向量形式.因而,任何要求逻辑运算或乘法运算以求得最终结果的场合,都不能应用inline函数,inline函数的一般形式为:FunctionName=inline(‘函数内容’, ‘所有自变量列表’)例如:(求解F(x)=x^2*cos(a*x)-b ,a,b是标量;x是向量)在命令窗口输入:Fofx=inline(‘x .^2*cos(a*x)-b ’ , ‘x ’,’a ’,’b ’); g= Fofx([pi/3 pi/3.5],4,1) 系统输出为:g=-1.5483 -1.7259注意:由于使用内联对象函数inline 不需要另外建立m 文件,所有使用比较方便,另外在使用ode45函数的时候,定义函数往往需要编辑一个m 文件来单独定义,这样不便于管理文件,这里可以使用inline 来定义函数. 二.实例介绍1.几个可以直接用Matlab 求微分方程精确解的实例 例1 求解微分方程2'2x y xy xe -+=程序:syms x y; y=dsolve(‘Dy+2*x*y=x*exp(-x^2)’,’x ’)例 2 求微分方程'0x xy y e +-=在初始条件(1)2y e =下的特解并画出解函数的图形.程序:syms x y; y=dsolve(‘x*Dy+y-exp(1)=0’,’y(1)=2*exp(1)’,’x ’);ezplot(y)例 3 求解微分方程组530tdx x y e dtdy x y dt⎧++=⎪⎪⎨⎪--=⎪⎩在初始条件00|1,|0t t x y ====下的特解并画出解函数的图形.程序:syms x y t[x,y]=dsolve('Dx+5*x+y=exp(t)','Dy-x-3*y=0','x(0)=1','y(0)=0','t')simple(x); simple(y)ezplot(x,y,[0,1.3]);axis auto2.用ode23、ode45等求解非刚性标准形式的一阶微分方程(组)的初值问题的数值解(近似解)例 4 求解微分方程初值问题2222(0)1dy y x xdx y ⎧=-++⎪⎨⎪=⎩的数值解,求解范围为区间[0,0.5].程序:fun=inline('-2*y+2*x^2+2*x','x','y'); [x,y]=ode23(fun,[0,0.5],1); plot(x,y,'o-')例 5 求解微分方程22'2(1)0,(0)1,(0)0d y dyy y y y dt dtμ--+===的解,并画出解的图形.分析:这是一个二阶非线性方程,我们可以通过变换,将二阶方程化为一阶方程组求解.令12,,7dyx y x dtμ===,则 121221212,(0)17(1),(0)0dx x x dtdx x x x x dt⎧==⎪⎪⎨⎪=--=⎪⎩ 编写M-文件vdp.m function fy=vdp(t,x)fy=[x(2);7*(1-x(1)^2)*x(2)-x(1)]; end在Matlab 命令窗口编写程序 y0=[1;0][t,x]=ode45(@vdp,[0,40],y0);或[t,x]=ode45('vdp',[0,40],y0); y=x(:,1);dy=x(:,2); plot(t,y,t,dy)练习与思考:M-文件vdp.m 改写成inline 函数程序? 3.用Euler 折线法求解Euler 折线法求解的基本思想是将微分方程初值问题00(,)()dyf x y dxy x y ⎧=⎪⎨⎪=⎩ 化成一个代数(差分)方程,主要步骤是用差商()()y x h y x h +-替代微商dydx,于是00()()(,())()k k k k y x h y x f x y x h y y x +-⎧=⎪⎨⎪=⎩记1,(),k k k k x x h y y x +=+=从而1(),k k y y x h +=+于是0011(),,0,1,2,,1(,).k k k k k k y y x x x h k n y y hf x y ++=⎧⎪=+=-⎨⎪=+⎩例 6 用Euler 折线法求解微分方程初值问题22(0)1dyx y dxy y ⎧=+⎪⎨⎪=⎩的数值解(步长h 取0.4),求解范围为区间[0,2].分析:本问题的差分方程为00110,1,0.4,0,1,2,,1(,).k k k k k k x y h x x h k n y y hf x y ++===⎧⎪=+=-⎨⎪=+⎩程序:>> clear >> f=sym('y+2*x/y^2'); >> a=0; >> b=2; >> h=0.4; >> n=(b-a)/h+1; >> x=0; >> y=1;>> szj=[x,y];%数值解 >> for i=1:n-1y=y+h*subs(f,{'x','y'},{x,y});%subs ,替换函数 x=x+h;szj=[szj;x,y]; end>>szj>> plot(szj(:,1),szj(:,2))说明:替换函数subs 例如:输入subs(a+b,a,4) 意思就是把a 用4替换掉,返回 4+b ,也可以替换多个变量,例如:subs(cos(a)+sin(b),{a,b},[sym('alpha'),2])分别用字符alpha 替换a 和2替换b ,返回 cos(alpha)+sin(2)特别说明:本问题可进一步利用四阶Runge-Kutta 法求解,Euler 折线法实际上就是一阶Runge-Kutta 法,Runge-Kutta 法的迭代公式为001112341213243(),,(22),6(,),0,1,2,,1(,),22(,),22(,).k k k k k k k k k k k k y y x x x h h y y L L L L L f x y k n h h L f x y L h h L f x y L L f x h y hL ++=⎧⎪=+⎪⎪=++++⎪⎪=⎪=-⎨⎪=++⎪⎪⎪=++⎪⎪=++⎩相应的Matlab 程序为:>> clear >> f=sym('y+2*x/y^2'); >> a=0; >> b=2; >> h=0.4; >> n=(b-a)/h+1; >> x=0; >> y=1;>> szj=[x,y];%数值解 >> for i=1:n-1l1=subs(f, {'x','y'},{x,y});替换函数 l2=subs(f, {'x','y'},{x+h/2,y+l1*h/2}); l3=subs(f, {'x','y'},{x+h/2,y+l2*h/2}); l4=subs(f, {'x','y'},{x+h,y+l3*h});y=y+h*(l1+2*l2+2*l3+l4)/6; x=x+h;szj=[szj;x,y]; end >>szj>> plot(szj(:,1),szj(:,2))练习与思考:(1)ode45求解问题并比较差异. (2)利用Matlab 求微分方程(4)(3)''20y y y -+=的解.(3)求解微分方程''2',2(1)0,030,(0)1,(0)0y y y y x y y --+=≤≤==的特解. (4)利用Matlab 求微分方程初值问题2''''00(1)2,|1,|3x x x y xy y y ==+===的解. 提醒:尽可能多的考虑解法 三.微分方程转换为一阶显式微分方程组Matlab 微分方程解算器只能求解标准形式的一阶显式微分方程(组)问题,因此在使用ODE 解算器之前,我们需要做的第一步,也是最重要的一步就是借助状态变量将微分方程(组)化成Matlab 可接受的标准形式.当然,如果ODEs 由一个或多个高阶微分方程给出,则我们应先将它变换成一阶显式常微分方程组.下面我们以两个高阶微分方程组构成的ODEs 为例介绍如何将它变换成一个一阶显式微分方程组.Step 1 将微分方程的最高阶变量移到等式左边,其它移到右边,并按阶次从低到高排列.形式为:()'''(1)'''(1)()'''(1)'''(1)(,,,,,,,,,,)(,,,,,,,,,,)m m n n m n x f t x x x x y y y y y g t x x x x y y y y ----⎧=⎨=⎩Step 2 为每一阶微分式选择状态变量,最高阶除外'''(1)123'''(1)123,,,,,,,,,m m n m m m m n x x x x x x x x x y x y x y x y--++++========注意:ODEs 中所有是因变量的最高阶次之和就是需要的状态变量的个数,最高阶的微分式不需要给它状态变量.Step 3 根据选用的状态变量,写出所有状态变量的一阶微分表达式''''122334123''12123,,,,(,,,,,),,(,,,,,)m m n m m m nm n x x x x x x x f t x x x x xx xg t x x x x +++++======练习与思考:(1)求解微分方程组**'''3312*'''3312()()22x x x y x r r y y y x y r r μμμμμμ⎧+-=+--⎪⎪⎨⎪=+--⎪⎩其中2r =1r =*1,μμ=-1/82.45,μ=(0) 1.2,x =(0)0,y ='(0)0,x ='(0) 1.049355751y =-(2)求解隐式微分方程组''''''''''''2235x y x y x y x y xy y ⎧+=⎨++-=⎩ 提示:使用符号计算函数solve 求'''',x y ,然后利用求解微分方程的方法 四.偏微分方程解法Matlab 提供了两种方法解决PDE 问题,一是使用pdepe 函数,它可以求解一般的PDEs,具有较大的通用性,但只支持命令形式调用;二是使用PDE 工具箱,可以求解特殊PDE 问题,PDEtoll 有较大的局限性,比如只能求解二阶PDE 问题,并且不能解决片微分方程组,但是它提供了GUI 界面,从复杂的编程中解脱出来,同时还可以通过File —>Save As 直接生成M 代码.1.一般偏微分方程(组)的求解(1)Matlab 提供的pdepe 函数,可以直接求解一般偏微分方程(组),它的调用格式为:sol=pdepe(m,@pdefun,@pdeic,@pdebc,x,t)@pdefun 是PDE 的问题描述函数,它必须换成标准形式:(,,)[(,,,)](,,,)m m u u u uc x t x x f x t u s x t u x t x x x-∂∂∂∂∂=+∂∂∂∂∂ 这样,PDE 就可以编写入口函数:[c,f,s]=pdefun(x,t,u,du),m,x,t 对应于式中相关参数,du 是u 的一阶导数,由给定的输入变量可表示出c,f,s 这三个函数.@pdebc 是PDE 的边界条件描述函数,它必须化为形式:(,,)(,,).*(,,,)0up x t u q x t u f x t u x∂==∂ 于是边值条件可以编写函数描述为:[pa,qa,pb,qb]=pdebc(x,t,u,du),其中a 表示下边界,b 表示上边界.@pdeic 是PDE 的初值条件,必须化为形式:00(,)u x t u =,故可以使用函数描述为:u0=pdeic(x)sol 是一个三维数组,sol(:,:,i)表示i u 的解,换句话说,k u 对应x(i)和t(j)时的解为sol(i,j,k),通过sol ,我们可以使用pdeval 函数直接计算某个点的函数值.(2)实例说明 求解偏微分2111222221220.024()0.17()u u F u u t xu u F u u tx ⎧∂∂=--⎪⎪∂∂⎨∂∂⎪=+-⎪∂∂⎩ 其中, 5.7311.46()xx F x e e -=-且满足初始条件12(,0)1,(,0)0u x u x ==及边界条件1(0,)0,u t x ∂=∂221(0,)0,(1,)1,(1,)0uu t u t t x∂===∂ 解:(1)对照给出的偏微分方程和pdepe 函数求解的标准形式,原方程改写为111221220.024()1.*()10.17u u F u u x u F u u u t x x ∂⎡⎤⎢⎥--⎡⎤⎡⎤⎡⎤∂∂∂=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-∂∂∂⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥∂⎣⎦可见1121220.024()10,,,()10.17u F u u x m c f s F u u u x ∂⎡⎤⎢⎥--⎡⎤⎡⎤∂====⎢⎥⎢⎥⎢⎥-∂⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥∂⎣⎦%目标PDE 函数function [c,f,s]=pdefun(x,t,u,du) c=[1;1];f=[0.024*du(1);0.17*du(2)];temp=u(1)-u(2);s=[-1;1].*(exp(5.73*temp)-exp(-11.46*temp)) end(2)边界条件改写为:下边界2010.*00f u ⎡⎤⎡⎤⎡⎤+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦上边界1110.*000u f -⎡⎤⎡⎤⎡⎤+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦%边界条件函数function [pa,qa,pb,qb]=pdebc(xa,ua,xb,ub,t) pa=[0;ua(2)]; qa=[1;0]; pb=[ub(1)-1;0]; qb=[0;1]; end(3)初值条件改写为:1210u u ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦%初值条件函数 function u0=pdeic(x) u0=[1;0]; end(4)编写主调函数 clcx=0:0.05:1; t=0:0.05:2; m=0;sol=pdepe(m,@pdefun,@pdeic,@pdebc,x,t); subplot(2,1,1) surf(x,t,sol(:,:,1)) subplot(2,1,2) surf(x,t,sol(:,:,2))练习与思考: This example illustrates the straightforward formulation, computation, and plotting of the solution of a single PDE.2()u u t x xπ∂∂∂=∂∂∂ This equation holds on an interval 01x ≤≤ for times 0t ≥. The PDE satisfies the initial condition (,0)sin u x x π= and boundary conditions(0,)0;(1,)0t u u t e t xπ-∂=+=∂ 2.PDEtool 求解偏微分方程 (1)PDEtool (GUI )求解偏微分方程的一般步骤在Matlab 命令窗口输入pdetool ,回车,PDE 工具箱的图形用户界面(GUI)系统就启动了.从定义一个偏微分方程问题到完成解偏微分方程的定解,整个过程大致可以分为六个阶段Step 1 “Draw 模式”绘制平面有界区域Ω,通过公式把Matlab 系统提供的实体模型:矩形、圆、椭圆和多边形,组合起来,生成需要的平面区域.Step 2 “Boundary 模式”定义边界,声明不同边界段的边界条件.Step 3 “PDE 模式”定义偏微分方程,确定方程类型和方程系数c,a,f,d ,根据具体情况,还可以在不同子区域声明不同系数.Step 4 “Mesh 模式”网格化区域Ω,可以控制自动生成网格的参数,对生成的网格进行多次细化,使网格分割更细更合理.Step 5 “Solve 模式”解偏微分方程,对于椭圆型方程可以激活并控制非线性自适应解题器来处理非线性方程;对于抛物线型方程和双曲型方程,设置初始边界条件后可以求出给定时刻t 的解;对于特征值问题,可以求出给定区间上的特征值.求解完成后,可以返回到Step 4,对网格进一步细化,进行再次求解.Step 6 “View 模式”计算结果的可视化,可以通过设置系统提供的对话框,显示所求的解的表面图、网格图、等高线图和箭头梯形图.对于抛物线型和双曲线型问题的解还可以进行动画演示.(2)实例说明用法求解一个正方形区域上的特征值问题:12|0u u u u λ∂Ω⎧-∆-=⎪⎨⎪=⎩ 正方形区域为:11,1 1.x x -≤≤-≤≤(1)使用PDE工具箱打开GUI求解方程(2)进入Draw模式,绘制一个矩形,然后双击矩形,在弹出的对话框中设置Left=-1,Bottom=-1,Width=2,Height=2,确认并关闭对话框(3)进入Boundary模式,边界条件采用Dirichlet条件的默认值(4)进入PDE模式,单击工具栏PDE按钮,在弹出的对话框中方程类型选择Eigenmodes,参数设置c=1,a=-1/2,d=1,确认后关闭对话框(5)单击工具栏的 按钮,对正方形区域进行初始网格剖分,然后再对网格进一步细化剖分一次(6)点开solve菜单,单击Parameters选项,在弹出的对话框中设置特征值区域为[-20,20](7)单击Plot菜单的Parameters项,在弹出的对话框中选中Color、Height(3-D plot)和show mesh项,然后单击Done确认(8)单击工具栏的“=”按钮,开始求解。
Matlab里的神经网络参数设置

Matlab⾥的神经⽹络参数设置Matlab⾥的神经⽹络参数设置训练函数训练⽅法traingd 梯度下降法traingdm 有动量的梯度下降法traingda ⾃适应lr梯度下降法traingdx ⾃适应lr动量梯度下降法trainrp 弹性梯度下降法traincgf Fletcher-Reeves共轭梯度法traincgp Ploak-Ribiere共轭梯度法traincgb Powell-Beale共轭梯度法trainscg 量化共轭梯度法trainbfg 拟⽜顿算法trainoss ⼀步正割算法trainlm Levenberg-Marquardt传递函数名:函数名函数解释compet 竞争型传递函数hardlim 阈值型传递函数hardlims 对称阈值型传输函数logsig S型传输函数poslin 正线性传输函数purelin 线性传输函数radbas 径向基传输函数satlin 饱和线性传输函数satlins 饱和对称线性传输函数softmax 柔性最⼤值传输函数tansig 双曲正切S型传输函数tribas 三⾓形径向基传输函数训练设置:参数名称解释适⽤⽅法net.trainParam.epochs 最⼤训练次数(缺省为10) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.goal 训练要求精度(缺省为0) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.lr 学习率(缺省为0.01) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.max_fail 最⼤失败次数(缺省为5) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.min_grad 最⼩梯度要求(缺省为1e-10) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.show 显⽰训练迭代过程(NaN表⽰不显⽰,缺省为25) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.time 最⼤训练时间(缺省为inf) traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.mc 动量因⼦(缺省0.9) traingdm、traingdxnet.trainParam.lr_inc 学习率lr增长⽐(缺省为1.05) traingda、traingdxnet.trainParam.lr_dec 学习率lr下降⽐(缺省为0.7) traingda、traingdxnet.trainParam.max_perf_inc 表现函数增加最⼤⽐(缺省为1.04) traingda、traingdxnet.trainParam.delt_inc 权值变化增加量(缺省为1.2) trainrpnet.trainParam.delt_dec 权值变化减⼩量(缺省为0.5) trainrpnet.trainParam.delt0 初始权值变化(缺省为0.07) trainrpnet.trainParam.deltamax 权值变化最⼤值(缺省为50.0) trainrpnet.trainParam.searchFcn ⼀维线性搜索⽅法(缺省为srchcha) traincgf、traincgp、traincgb、trainbfg、trainossnet.trainParam.sigma 因为⼆次求导对权值调整的影响参数(缺省值5.0e-5) trainscg/doc/9f16135255.htmlmbda Hessian矩阵不确定性调节参数(缺省为5.0e-7) trainscgnet.trainParam.men_reduc 控制计算机内存/速度的参量,内存较⼤设为1,否则设为2(缺省为1) trainlm net.trainParam.mu 的初始值(缺省为0.001) trainlmnet.trainParam.mu_dec 的减⼩率(缺省为0.1) trainlmnet.trainParam.mu_inc 的增长率(缺省为10) trainlmnet.trainParam.mu_max 的最⼤值(缺省为1e10)。
matlab名词祥解

matlab 图像处理工具函数一(2009-10-20 09:49:33)转载标签:matlab 图像处理工具函数教育分类:学习资料图像处理函数详解——strel功能:用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。
用法:SE = strel(shape,parameters)创建由指定形状shape对应的结构元素。
其中shape的种类有arbitrary''pair''diamond''periodicline''disk''rectangle''line''square''octagon参数parameters一般控制SE的大小。
例子:se1 = strel('square',6)% 创建6*6的正方形se2 = strel('line',10,45)% 创建直线长度10,角度45se3 = strel('disk',15)% 创建圆盘半径15se4 = strel('ball',15,5)% 创建椭圆体,半径15,高度5图像处理函数详解——roipoly功能:用于选择图像中的多边形区域。
用法:BW = roipoly(I,c,r)BW = roipoly(I)BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)[BW,xi,yi] = roipoly(...)[x,y,BW,xi,yi] = roipoly(...)BW = roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。
BW选中的区域为1,其他部分的值为0.BW = roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。
BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系,然后在指定的坐标系下选择由向量xi,yi指定的多边形区域。
Matlab里的神经网络参数设置

S型传输函数
poslin
正线性传输函数
purelin
线性传输函数
radbas
径向基传输函数
satlin
饱和线性传输函数
satlins
饱和对称线性传输函数
softmax
柔性最大值传输函数
tansig
双曲正切S型传输函数
tribas
三角形径向基传输函数
elliot2sig
ettrainparamepoch最大训练次数缺省为10traingdtraingdmtraingdatraingdxtrainrptraincgftraincgptraincgbtrainscgtrainbfgtrainosstrainlmnettrainparamgoal训练要求精度缺省为0traingdtraingdmtraingdatraingdxtrainrptraincgftraincgptraincgbtrainscgtrainbfgtrainosstrainlmnettrainparamlr学习率缺省为001traingdtraingdmtraingdatraingdxtrainrptraincgftraincgptraincgbtrainscgtrainbfgtrainosstrainlmnettrainparammaxfail最大失败次数缺省为5traingdtraingdmtraingdatraingdxtrainrptraincgftraincgptraincgbtrainscgtrainbfgtrainosstrainlmnettrainparammingrad最小梯度要求缺省为1e10traingdtraingdmtraingdatraingdxtrainrptraincgftraincgptraincgbtrainscgtrainbfgtrainosstrainlmnettrainparamshow显示训练迭代过程nan表示不显示缺省为25traingdtraingdmtraingdatraingdxtrainrptraincgftraincgptraincgbtrainscgtrainbfgtrainosstrainlmnettrainparamtime最大训练时间缺省为inftraingdtraingdmtraingdatraingdxtrainrptraincgftraincgptraincgbtrainscgtrainbfgtrainosstrainlmnettrainparammc动量因子缺省09traingdmtraingdxnettrainparamlrinc学习率lr增长比缺省为105traingdatraingdxnettrainparamlrdec学习率lr下降比缺省为07traingdatraingdxnettrainparammaxper
matlab 参数 引用

MATLAB参数引用简介MATLAB是一种功能强大的数值计算和数据可视化软件,广泛应用于科学、工程、金融等领域。
在MATLAB中,参数引用是一种非常重要的概念,它可以帮助我们在函数之间传递数据,实现代码的模块化和重用。
本文将介绍MATLAB中参数引用的概念、使用方法以及一些常见的应用场景。
参数引用的概念在MATLAB中,参数引用是指函数之间传递数据的一种方式。
通过参数引用,我们可以将一个变量的值传递给另一个函数,并在函数内部使用这个值。
参数引用可以使函数之间的数据传递更加灵活和高效。
参数引用的使用方法在MATLAB中,参数引用的使用方法非常简单。
我们可以通过在函数定义和函数调用时使用相同的变量名来实现参数引用。
下面是一个简单的示例代码:function result = add(a, b)result = a + b;endx = 1;y = 2;z = add(x, y);disp(z);在上面的代码中,我们定义了一个add函数,它接受两个参数a和b,并返回它们的和。
在函数调用时,我们传递了变量x和y作为参数,函数内部使用了这两个参数进行计算,并将结果赋值给了变量z。
最后,我们使用disp函数输出了变量z 的值。
参数引用的应用场景参数引用在MATLAB中有许多应用场景,下面我们将介绍其中的一些。
1. 修改函数外部的变量通过参数引用,我们可以在函数内部修改函数外部的变量。
这在一些需要在函数内部修改全局变量的情况下非常有用。
function modifyVariable(x)x = x + 1;endx = 1;modifyVariable(x);disp(x);在上面的代码中,我们定义了一个modifyVariable函数,它接受一个参数x,并将x加1。
在函数调用时,我们传递了变量x作为参数,函数内部修改了x的值。
最后,我们使用disp函数输出了变量x的值,可以看到x的值已经被修改为2。
2. 传递大量数据通过参数引用,我们可以在函数之间传递大量的数据,而不需要复制这些数据。
matlab parameters的用法

matlab parameters的用法摘要:1.Matlab 参数概述2.Matlab 参数的定义与设置3.Matlab 参数的运算4.Matlab 参数的优化与调整5.Matlab 参数在实际应用中的案例分析正文:Matlab 是一款广泛应用于科学计算和数据分析的软件,其强大的数值计算和绘图功能深受广大用户的喜爱。
在Matlab 中,参数是用于定义和控制算法、函数、图形和其他各种工具的关键元素。
本文将为您详细介绍Matlab 参数的用法。
1.Matlab 参数概述在Matlab 中,参数可以是全局参数,也可以是局部参数。
全局参数在所有脚本和函数中都可以访问,局部参数则只能在定义它的函数或脚本范围内访问。
参数可以是数值、字符串、逻辑值、结构体、函数句柄等不同类型的数据。
2.Matlab 参数的定义与设置在Matlab 中,可以通过以下方式定义和设置参数:- 直接赋值:在Matlab 命令窗口中直接输入参数名和值,如`A = 3`;- 使用`assignin`函数:通过`assignin`函数可以将一个或多个参数传递给一个函数或脚本,例如`assignin("myScript", "A", 3)`;- 在脚本中使用`global`或`local`声明:使用`global`声明可以将全局变量声明为局部变量,使用`local`声明可以将全局变量声明为局部变量并赋予一个新的名字。
3.Matlab 参数的运算在Matlab 中,可以对参数进行各种数学运算,如加、减、乘、除等。
此外,Matlab 还提供了许多高级的数学运算功能,如矩阵运算、函数计算、优化算法等。
4.Matlab 参数的优化与调整Matlab 提供了一系列优化工具箱,可以帮助用户对参数进行优化和调整。
例如,可以使用`fmincon`函数进行一维优化,使用`fitness`函数进行多维优化等。
5.Matlab 参数在实际应用中的案例分析以下是一个使用Matlab 参数的简单示例:```matlab% 定义一个函数,该函数接受两个参数x 和yfunction z = myFunction(x, y)% 在函数内部定义局部参数A 和Blocal A = 2;local B = 3;% 使用参数A 和B 进行计算z = A * x + B * y;end% 调用函数,传递参数值x = 1;y = 2;z = myFunction(x, y);% 输出结果disp("z = ");disp(z);```通过以上案例,我们可以看到Matlab 参数在实际应用中的重要作用。
matlab estimatecameraparameters用法

matlab estimatecameraparameters用法MATLAB是一种强大的数学计算软件,在计算机视觉领域也可以发挥重要作用。
其中,estimateCameraParameters是其中一个重要的工具,用于估算相机的内参和外参,本文将详细介绍其用法。
一、estimateCameraParameters概述在计算机视觉领域中,我们通常需要对相机的内参、外参以及畸变参数进行估算,以便正确地对图像进行处理。
estimateCameraParameters是MATLAB中用于估算相机内参和外参的函数,其基于一组已知相机姿态的图像进行运算,可以得到准确的相机参数。
二、estimateCameraParameters使用方法使用estimateCameraParameters非常简单,只需要将一组标定板的图像数据传递给函数即可。
以下是使用estimateCameraParameters实现相机内参估算的步骤:1.读取标定板图像数据首先,需要读取一组标定板图像数据,这些图像需要按照一定的姿态分布,以覆盖相机的全部姿态。
读取图像数据的方法可根据实际情况选择,这里不再赘述。
2.提取标定板角点使用MATLAB自带的Corner函数,可以快速地提取图像中的角点,从而得到标定板在图像中的位置。
需要注意的是,角点数量应该保持一致,以保证估算的准确性。
3.生成世界坐标系下的点坐标根据标定板的实际尺寸,可以计算出标定板上每个角点的实际坐标,即世界坐标系中的坐标。
将这些坐标按照与角点对应的顺序存储起来,即可得到世界坐标系下的点坐标。
4.估算相机内参使用estimateCameraParameters函数,将以上信息传递给函数,即可得到相机的内参。
函数的使用方法如下:cameraParams = estimateCameraParameters(imagePoints, worldPoints);其中,imagePoints为图像平面上的点坐标,worldPoints为世界坐标系下的点坐标。
matlab parameters的用法

matlab parameters的用法一、Matlab参数简介Matlab作为一种广泛应用于科学计算和工程领域的编程语言,其强大的功能离不开参数的使用。
Matlab参数是指在编写程序时,用于控制程序运行过程、调整程序性能的一些变量。
了解Matlab参数的用法,对于提高编程效率和程序性能具有重要意义。
二、Matlab参数的设置与使用方法1.设置参数在Matlab中,可以通过以下方法设置参数:- 使用`matlab.parse`函数进行语法解析,自动生成参数。
- 手动创建参数,使用`param`关键字声明。
例如:```matlabfunction f = my_function(x, params)% 参数设置params.a = 1;params.b = 2;% 函数主体部分f = x * params.a + params.b;end```2.调用参数在函数调用时,可以通过以下方式传递参数:- 直接传递参数,如`my_function(x, 1, 2)`。
- 使用数组传递参数,如`my_function(x, [1, 2])`。
3.修改参数在程序运行过程中,可以通过以下方法修改参数:- 使用`params.a = 3;`修改参数`a`的值。
- 使用`params([1, 3]);`修改参数`b`的值。
4.获取参数值获取参数值的方法如下:```matlabvalue = params.a;value = params([1, 2]);```三、Matlab参数的应用场景1.函数参数:在函数调用时,可以使用参数传递函数内部的变量,实现不同输入输出之间的转换。
2.对象属性:在创建对象时,可以使用参数设置对象的属性,如图像处理中的阈值、滤波器尺寸等。
3.回调函数:在Matlab中,许多内置函数(如`fmin`、`gui`等)都支持回调函数,通过回调函数对优化过程中的参数进行实时调整。
四、Matlab参数优化与调试1.参数优化方法:- 网格搜索:在指定区间内遍历所有可能的参数值,找到最优解。
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MATLAB参数的用法
1. 什么是参数
在MATLAB中,参数是指在函数或脚本中传递给函数的值或变量。
参数允许我们在函数内部使用外部定义的值或变量,从而使函数更加灵活和通用。
通过传递参数,我们可以在不修改函数定义的情况下改变函数的行为。
2. MATLAB参数的类型
MATLAB中的参数可以是以下几种类型:
2.1 输入参数
输入参数是在函数调用时传递给函数的值或变量。
在函数内部,输入参数的值是只读的,函数无法修改它们。
输入参数的作用是将外部的数据传递给函数,以便函数可以使用这些数据进行计算或处理。
在函数定义中,输入参数的名称通常用于在函数内部引用该参数的值。
2.2 输出参数
输出参数是函数在执行完毕后返回给调用者的值或变量。
输出参数的值是在函数内部计算或处理得到的。
通过输出参数,函数可以将结果传递给调用者。
在函数定义中,输出参数的名称通常用于在函数内部存储计算结果的值。
2.3 可选参数
可选参数是一种特殊类型的参数,它们在函数调用时可以选择性地传递。
可选参数用于控制函数的行为,可以根据需要进行调整。
如果不传递可选参数,则函数将使用默认值。
在MATLAB中,可选参数通常使用键值对的形式进行传递。
键表示参数的名称,值表示参数的值。
3. 如何使用参数
3.1 定义带有参数的函数
要定义一个带有参数的函数,需要在函数定义中指定参数的名称和类型。
以下是一个简单的示例:
function result = myFunction(input1, input2)
% 函数体
result = input1 + input2;
end
在上面的示例中,函数myFunction接受两个输入参数input1和input2,并返回它
们的和。
3.2 调用带有参数的函数
要调用带有参数的函数,需要在函数调用中传递参数的值。
以下是一个简单的示例:
output = myFunction(3, 5);
disp(output);
在上面的示例中,我们调用了函数myFunction,并将参数input1设置为3,参数input2设置为5。
函数返回参数的和,并将结果存储在变量output中。
最后,我们使用disp函数输出结果。
3.3 默认参数
在MATLAB中,可以为函数的参数指定默认值。
如果在函数调用中未提供该参数的值,则函数将使用默认值。
以下是一个示例:
function result = myFunction(input1, input2, input3)
% 如果未提供input3的值,则使用默认值10
if nargin < 3
input3 = 10;
end
% 函数体
result = input1 + input2 + input3;
end
在上面的示例中,函数myFunction接受三个输入参数input1、input2和input3。
如果在函数调用中未提供input3的值,则函数将使用默认值10。
3.4 可选参数
在MATLAB中,可以使用键值对的形式传递可选参数。
以下是一个示例:
function result = myFunction(varargin)
% 默认参数
input1 = 0;
input2 = 0;
% 解析可选参数
for i = 1:2:length(varargin)
if strcmpi(varargin{i}, 'input1')
input1 = varargin{i+1};
elseif strcmpi(varargin{i}, 'input2')
input2 = varargin{i+1};
end
end
% 函数体
result = input1 + input2;
end
在上面的示例中,函数myFunction接受可变数量的参数,并解析这些参数以获取可选参数的值。
可选参数的名称和值以键值对的形式传递。
在函数体中,我们可以根据需要使用这些可选参数进行计算。
4. 参数的注意事项
在使用参数时,需要注意以下几点:
4.1 参数的顺序
参数的顺序非常重要。
在函数定义和函数调用中,参数的顺序必须保持一致。
如果参数的顺序不正确,函数可能无法正常工作。
4.2 参数的个数
在函数调用时,必须传递正确数量的参数。
如果传递的参数数量与函数定义中的参数数量不匹配,MATLAB将会发出错误提示。
4.3 参数的类型
在函数定义时,可以指定参数的类型。
如果传递给函数的参数类型与函数定义中指定的类型不匹配,MATLAB将会发出错误提示。
4.4 参数的命名
在函数定义中,参数的名称应具有描述性,并且与参数的含义相对应。
良好的参数命名可以提高代码的可读性和可维护性。
5. 总结
MATLAB中的参数允许我们在函数内部使用外部定义的值或变量,从而使函数更加灵活和通用。
参数可以是输入参数、输出参数或可选参数。
使用参数可以改变函数的行为,使函数适应不同的需求。
在使用参数时,需要注意参数的顺序、个数、类型和命名。
合理使用参数可以提高代码的可读性和可维护性,使函数更加强大和灵活。