MatLab在函数的求解方法
MatLab & 数学建模第四讲数值计算
一、方程求解
求解单个代数方程
MATLAB具有求解符号表达式的工具,如果表达式不是一个方程式(不含等号)，则在求解之前函数solve将表达式置成等于0。
>> solve( ' a*x^2+b*x+c ' ) % solve for the roots of the eqution ans=
[1/2/a*(-b+(b^2-4*a*c)^1/2)]
[1/2/a*(-b-(b^2-4*a*c)^1/2)]
结果是符号向量，其元素是方程的2个解。如果想对非缺省x变量求解，solve 必须指定变量。
>> solve( ' a*x^2+b*x+c ' ， ' b ' ) % solve for b
ans=
-(a*x^2+c)/x
带有等号的符号方程也可以求解。
>> f=solve( ' cos(x)=sin(x) ' ) % solve for x
f=
1/4*pi
>> t=solve( ' tan(2*x)=sin(x) ' )
t=
[ 0]
[acos(1/2+1/2*3^(1/2))]
[acos(1/2=1/2*3^(1/2))]
并得到数值解。
>> numeric(f)
ans=
0.7854
>> numeric(t)
ans=
0 + 0.8314i
1.9455
注意在求解周期函数方程时，有无穷多的解。在这种情况下，solve对解的搜索范围限制在接近于零的有限范围，并返回非唯一的解的子集。
如果不能求得符号解，就计算可变精度解。
>> x=solve( ' exp(x)=tan(x) ' )
x=
1.306326940423079
代数方程组求解
可以同时求解若干代数方程，语句solve(s1，s2，.....，sn)对缺省变量求解n个方程，语句solve(s1，s2，...，sn，' v1，v2，...，vn ')对n个' v1，v2，...vn '的未知数求解n个方程。
solve(f) 解符号方程式f。
solve(f1,…,fn) 解由f1,…,fn组成的联立方程式。
我们先定义以下的方程式：
>>eq1 = 'x-3=4'; % 注意也可写成'eq1=x-7'
>>eq2 = 'x*2-x-6=0'; % 注意也可写成'eq2=x*2-x-6'
>>eq3 = 'x2+2*x+4=0';
>>eq4 = '3*x+2*y-z=10';
>>eq5 = '-x+3*y+2*z=5';
>>eq6 = 'x-y-z=-1';
>>solve(eq1)
ans=
7
>>solve(eq2)
ans=
[[3],[-2]]' % 原方程式有二个根3, -2
>>solve(eq3)
ans=
[[-1+i*3^(1/2)],[-1-i*3^(1/2)]]' % 注意实根和虚根的表示式
>>solve(eq4,eq5,eq6) % 解三个联立方程式
ans=
x = -2, y = 5, z = -6
如何处理中小学典型的代数问题？
黛安娜(Diane)想去看电影，她从小猪存钱罐倒出硬币并清点，她发现：
?10美分的硬币数加上5美分的硬币总数的一半等于25美分的硬币数。
?1美分的硬币数比5美分、10美分以及25美分的硬币总数多10。
?25美分和10美分的硬币总数等于1美分的硬币数加上1/4的5美分的硬币数
?25美分的硬币数和1美分的硬币数比5美分的硬币数加上8倍的10美分的硬币数多1。
如果电影票价为3.00美元，爆米花为1.00美元，糖棒为50美分，她有足够的钱去买这三样东西？
首先，根据以上给出的信息列出一组线性方程，假如p，n，d和q分别表示1美分，5美分，10美分，和25美分的硬币数
d
n p
q p n d q q d p
n
q p n d
+
+
==++-+=+
+=+-
2
10
4
81
然后，建立MATLAB符号方程并对变量求解。>> eq1= ' d+(n+p)/2=q ' ；
>> eq2= ' p=n+d+q-10 ' ；
>> eq3= ' q+d=p+n/4 ' ；
>> eq4= ' q+p=n+8*d-1 ' ；
>>[pennies ，nickles ，dimes ，quarters]=solve(equ1，equ2，equ3，equ4，' p ，n ，d ，q ' ) pennies= 16 nickles= 8 dimes= 3
quarters= 15
所以，黛安娜有16枚1美分的硬币，8枚5美分的硬币，3枚10美分的硬币，15枚25美分的硬币，这就意味着
>> money=.01*16+.05*8+.10*3+.25*15 money= 4.6100
她就有足够的钱去买电影票，爆米花和糖棒并剩余11美分。
【例】求解二元函数方程组???=+==-=0)cos(),(0
)sin(),(2
1y x y x f y x y x f 的零点。
（0）从三维坐标初步观察两函数图形相交情况
x=-2:0.05:2;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y); %产生x-y 平面上网点坐标 F1=sin(X-Y);F2=cos(X+Y); F0=zeros(size(X)); surf(X,Y,F1),
xlabel('x'),ylabel('y'), view([-31,62]),hold on, surf(X,Y,F2),surf(X,Y,F0), shading interp, %(间隔补齐) hold off
图 5.6.3-0 两函数的三维相交图
（1）在某区域观察两函数0等位线的交点情况
clear;
x=-2:0.5:2;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y); %产生x-y平面上网点坐标
F1=sin(X-Y);F2=cos(X+Y);
v=[-0.2, 0, 0.2]; %指定三个等位值，是为了更可靠地判断0等位线的存在。contour(X,Y,F1,v) %画F1的三条等位线。
hold on,contour(X,Y,F2,v),hold off %画F2的三条等位线。
图 5.6.3-1 两个二元函数0等位线的交点图
（2）从图形获取零点的初始近似值
在图5.6.3-1中，用ginput获取两个函数0等位线（即三线组中间那条线）交点的坐标。
[x0,y0]=ginput(2); %在图上取两个点的坐标
disp([x0,y0])
-0.7926 -0.7843
0.7926 0.7843
（3）利用fsolve求精确解。以求（0.7926,7843）附近的解为例。
本例直接用字符串表达被解函数。注意：在此，自变量必须写成x(1), x(2)。
假如写成xy(1), xy(2)，指令运行将出错。
fun='[sin(x(1)-x(2)),cos(x(1)+x(2))]'; %<12> xy=fsolve(fun,[x0(2),y0(2)])
%<13>
xy =
0.7854 0.7854
（4）检验
fxy1=sin(xy(1)-xy(2));fxy2=cos(xy(1)+xy(2));disp([fxy1,fxy2])
1.0e-006 *
-0.0994 0.2019
〖说明〗
●指令<12><13>可用以下任何一组指令取代。
（A）内联函数形式指令
fun=inline('[sin(x(1)-x(2)), cos(x(1)+x(2))]', 'x'); %项'x'必须有。
xy=fsolve(fun,[x0(2), y0(2)]);
（B）M函数文件形式及指令
先用如下fun.m表示被解函数（并在搜索路径上）
[fun.m]
function ff=fun(x)
ff(1)=sin(x(1)-x(2));
ff(2)=cos(x(1)+x(2));
然后运行指令xy=fsolve('fun',[x0(2),y0(2)]) 。
●第四步检验中的结果表明：所找零点处的函数值小于6
10 ，是一个十分接近
零的小数。该精度由options.TolFun控制。options.TolFun的缺省值是
1.0000e-006。它可以用下列指令看到
options=optimset('fsolve');
options.TolFun
ans =
1.0000e-006
线性方程求解
a= [ 7 2 1 -2
9 15 3 -2
-2 -2 11 5
1 3
2 13]
b=[4 7 -1 0]'
x=a\b
x =
0.4979
0.1445
0.0629
-0.0813
单个微分方程
常微分方程有时很难求解，MATLAB提供了功能强大的工具，可以帮助求解微分方程。函数dsovle计算常微分方程的符号解。因为我们要求解微分方程，就需要用一种方法将微分包含在表达式中。所以，dsovle句法与大多数其它函数有一些不同，用字母D来表示求微分，D2，D3等等表示重复求微分，并以此来设定方程。任何D后所跟的字母为因变量。
MATLAB解常微分方程式的语法是dsolve('equation','condition')，其中equation代表常微分方程式即y'=g(x,y)，且须以Dy代表一阶微分项y'D2y代表二阶微分项y''，condition则为初始条件。
方程d y dx
/=0用符号表达式D2y=0来表示。独立变量可以指定或由symvar 22
规则选定为缺省。例如，一阶方程dy/dx=1+y2的通解为：
>> dsolve( ' Dy=1+y^2 ' ) % find the general solution
ans=
-tan(-x+C1)
其中，C1是积分常数。求解初值y(0)=1的同一个方程就可产生：
>> dsolve(' Dy=1+y^2 '，' y(0)=1 ') % add an initial
condition
y=
tan(x+1/4*pi)
独立变量可用如下形式指定：
>> dsolve(' Dy=1+y^2 '，' y(0)=1 '，' v ') % find
solution to dy/dv
ans=
tan(v+1/4*pi)
让我们举一个二阶微分方程的例子，该方程有两个初始条件：
d y
dx
22
=cos(2x)-y dy dx (0)=0 y(0)=1
>> y=dsolve(' D2y=cos(2*x)-y '，' Dy(0)=0 '，' y(0)=1 ') y=
-2/3*cos(x)^2+1/3+4/3*cos(x)
>> y=simple(y) % y looks like it can be simplified y=
-1/3*cos(2*x)+4/3*cos(x)
通常，要求解的微分方程含有一阶以上的项，并以下述的形式表示：
d y dx
22
-2dy
dx -3y=0 通解为：
>> y=solve( 'D2y-2Dy-3*y=0 ')
y=
C1*exp(-x)+C2*exp(3*x)
加上初始条件：y(0)=0和y(1)=1可得到：
>> y=solve( ' D2y-2Dy-3*y=0 ' ， ' y(0)=0，y(1)=1 ' ) y=
1/(exp(-1)-exp(3))*exp(-x)-1/(exp(-1)-exp(3))*exp(3*x)
>> y=simple(y) % this looks like a candidate for simplification y=
-(exp(-x)-exp(3*x))/(exp(3)-exp(-1))
>> pretty(y) % pretty it up exp(-x)-exp(3 x) - --------------------- exp(3) -exp(-1)
现在来绘制感兴趣的区域内的结果。
>> ezplot(y，[-6 2])
例:假设有以下三个一阶常微分方程式和其初始条件
y'=3x2, y(2)=0.5
y'=2.x.cos(y)2, y(0)=0.25
y'=3y+exp(2x), y(0)=3
对应上述常微分方程式的符号运算式为：
>>soln_1 = dsolve('Dy = 3*x^2','y(2)=0.5')
ans=
x^3-7.500000000000000
>>ezplot(soln_1,[2,4]) % 看看这个函数的长相
>>soln_2 = dsolve('Dy = 2*x*cos(y)^2','y(0) = pi/4')
ans= atan(x^2+1)
>>soln_3 = dsolve('Dy = 3*y + exp(2*x)',' y(0) = 3') ans=
-exp(2*x)+4*exp(3*x)
微分方程组
函数dsolve 也可同时处理若干个微分方程式，下面有两个线性一阶方程。
dx
df
=3f+4g dg dx =-4f+3g
通解为：
>> [f ，g]=dsolve ( ' Df=3*f+4*g ' ， ' Dg=-4*f+3*g ' ) f=
C1*exp(3*x)*sin(4*x)+C2*exp(3*x)*cos(4*x) g=
-C2*exp(3*x)*sin(4*x)+C1*exp(3*x)*cos(4*x)
加上初始条件：f(0)=0和g(0)=1，我们可以得到：
>> [f ，g]=dsolve( ' Df=3*f+4*g ' ， ' Dg=-4*f+3*g ' ， ' f(0)=0，g(0)=1 ' ) f=
exp(3*x)*sin(4*x) g=
exp(3*x)*cos(4*x)
微分和积分
微分和积分是微积分学研究和应用的核心，并广泛地用在许多工程学科。MATLAB符号工具能帮助解决许多这类问题。
微分
符号表达式的微分以四种形式利用函数diff：
>> f= ' a*x^3+x^2-b*x-c ' % define a symbolic expression
f=
a*x^3+x^2-b*x-c
>> diff(f) % differentiate with respect to the default variable x
ans=
3*a*x^2+2*x-b
>> diff(f，'a ') % differentiate with respect to a
ans=
x^3
>> diff(f，2) % differentiate twice with respect to x
ans=
6*a*x+2
>> diff(f，' a '，2) % differentiate twice with respect to a
ans=
函数diff也可对数组进行运算。如果F是符号向量或数组，diff(F)对数组内的各个元素进行微分。
>> F=sym(' [a*x， b*x^2； c*x^3， d*s] ') % create a
symbolic array
F=
[ a*x， b*x^2]
[c*x^3， d*s]
>> diff(F) % differentiate the element with respect to x
ans=
[ a，2*b*x]
[3*c*x^2， 0]
注意函数diff也用在MATLAB，计算数值向量或矩阵的数值差分。对于一个数值向量或矩阵M，diff(M)计算M(2： m，： )-M(1： m-1，： )的数值差分，如下所示：
>> m=[(1： 8).^2)] % create a vector
M=
1 4 9 16 25 36 49 64
>> diff(M) % find the differences between elements
ans=
3 5 7 9 11 13 15
如果diff的表达式或可变参量是数值，MATLAB就非常巧妙地计算其数值差分；如果参量是符号字符串或变量，MATLAB就对其表达式进行微分。
积分
积分函数int(f)，其中f是一符号表达式，它力图求出另一符号表达式F使diff(F)=f。正如从研究微分学所了解的，积分比微分复杂得多。积分或逆求导不一定是以封闭形式存在，或许存在但软件也许找不到，或者软件可明显地求解，但超过内存或时间限制。当MATLAB不能找到逆导数时，它将返回未经计算的命令。
>> int( ' log(x)/exp(x^2) ' ) % attempt to integrate
ans=
log(x)/exp(x^2)
同微分一样，积分函数有多种形式。形式int(f)相对于缺省的独立变量求逆导数；形式(f，' s ')相对于符号变量s积分；形式int(f，a，b)和int(f，' s '，a，b)，a，b是数值，求解符号表达式从a到b的定积分；形式int(f，' m ' ，' n ')和形式int(f，' s '，' m '，' n ')，其中m，n是符号变量，求解符号表达式从m到n的定积分。
>> f=' sin(s+2*x) ' % crate a symbolic function
f=
sin(s+2*x)
>> int(f) % integrate with respect to x
ans=
-1/2*cos(s+2*x)
>> int(f，' s ') % integrate with respect to s
ans=
-cos(s+2*x)
>> int(f，pi/2，pi) % integrate with respect to x from
π/2 toπ
ans=
-cos(x)
>> int(f，' s '，pi/2，pi) % integrate with respect to
s from π/2 to π
ans=
cos(2*x)-sin(2*x)
>> int(f，' m '，' n ') % integrate with respect to x
from m to n
ans=
-1/2*cos(s+2*n)+1/2*cos(s+2*m)
正如函数diff一样，积分函数int对符号数组的每一个元素进行运算。
>> F=sym( ' [a*x，b*x^2；c*x^3，d*s] ' ) % create a symbolic
array
F=
[ a*x，b*x^2]
[c*x^3， d*s]
>> diff(F) % ubtegrate the array elements with respect to x
ans=
[1/2*a*x^2，1/3*b*x^3]
[1/4*c*x^4， d*s*x]
diff函数用以演算一函数的微分项，相关的函数语法有下列4个：
diff(f) 传回f对预设独立变数的一次微分值
diff(f,'t')传回f对独立变数t的一次微分值
diff(f,n)传回f对预设独立变数的n次微分值
diff(f,'t',n)传回f对独立变数t的n次微分值
先定义下列三个方程式，接著再演算其微分项：
>>S1 = '6*x^3-4*x^2+b*x-5';
>>S2 = 'sin(a)';
>>S3 = '(1 - t^3)/(1 + t^4)';
>>diff(S1)
ans=
18*x^2-8*x+b
>>diff(S1,2)
ans=
36*x-8
>>diff(S1,'b')
ans=
x
>>diff(S2)
ans=
cos(a)
>>diff(S3)
ans=
-3*t^2/(1+t^4)-4*(1-t^3)/(1+t^4)^2*t^3
>>simplify(diff(S3))
ans=
t^2*(-3+t^4-4*t)/(1+t^4)^2
int函数用以演算一函数的积分项，这个函数要找出一符号式 F 使得
diff(F)=f。如果积分式的解析式 (analytical form, closed form) 不存在的
话或是MATLAB无法找到，则 int 传回原输入的符号式。相关的函数语法有下列4个：
int(f)传回f对预设独立变数的积分值
int(f,'t')传回f对独立变数t的积分值
int(f,a,b)传回f对预设独立变数的积分值，积分区间为[a,b]，a和b为数值式
int(f,'t',a,b)传回f对独立变数t的积分值，积分区间为[a,b]，a和b为数值式
int(f,'m','n')传回f对预设变数的积分值，积分区间为[m,n]，m和n为符号式
我们示范几个例子：
>>S1 = '6*x^3-4*x^2+b*x-5';
>>S2 = 'sin(a)';
>>S3 = 'sqrt(x)';
>>int(S1)
ans=
3/2*x^4-4/3*x^3+1/2*b*x^2-5*x
>>int(S2)
ans=
-cos(a)
>>int(S3)
ans=
2/3*x^(3/2)
>>int(S3,'a','b')
ans=
2/3*b^(3/2)- 2/3*a^(3/2)
>>int(S3,0.5,0.6)
ans=
2/25*15^(1/2)-1/6*2^(1/2)
>>numeric(int(S3,0.5,0.6)) % 使用numeric函数可以计算积分的数值
ans=
0.0741
数值积分
先考虑一个积分式的数学式如下：
其中a, b分别为这个积分式的上限及下限，f(x) 则为要积分的函树。要求解上述的积分式，必须设定a, b和f(x)。以MATLAB 的积分函数求解的过程亦同，也要定义f(x) 及设定a,b，还须设定在区间[a,b] 之间离散点(discretized points) 数目，剩下的工作就是选择精度不同的积分法来求解了。
梯形法
MATLAB提供最简单的积分函数是梯形法trapz，我们先说明梯形法语法
trapz(x,y)，其中x,y分别代表数目相同的阵列或矩阵，而y与x的关系可以由是一函数型态（如y=sin(x)）或是不以函数描述的离散型态。
我们看一简单积分式
以下为MATLAB 的程式
>> x=0:pi/100:pi;
>> y=sin(x);
>> k=trapz(x,y)
k =
1.9998
二次函数法
MATLAB 另外提供二种积分函数，它们分别是辛普森法quad和牛顿-康兹法quad8。三种方法的精确度由低而高，分别为trapz, quad, quad8。
由于这二种方法依据的积分法不同于梯形法，因此它们的语法就和trapz不同；其语法为quad('function',a,b)（quad8语法相同），其中function是一已定义函数的名称（如sin, cos, sqrt, log等），而a, b是积分的下限和上限。和trapz
比较，quad, quad8不同之处在于这二者类似解析式的积分式，只须设定上下限及定义要积分的函数；而trapz则是针对离散点型态的数据做积分。
我们看一简单积分式
以下为MATLAB 的程式
>> a=0; b=0.5;
>> kq=quad('sqrt',a,b)
kq =
0.2357
>> kq8=quad8('sqrt',a,b)
kq8 =
0.2357
再来看一个较复杂的积分式
>> x=-1:0.17:2;
>> y=humps(x);
>> area=trapz(x,y)
area =
25.9174
>> x=-1:0.07:2;
>> y=humps(x);
>> area=trapz(x,y)
area =
26.6243
>> area=quad('hump',-1,2) area =
26.3450
>> area=quad8('hump',-1,2) area =
26.3450
符号表达式画图
在许多的场合，将表达式可视化是有利的。MATLAB提供了函数ezplot来完成该任务。
>> y=' 16*x^2+64*x+96 ' % expression to plot
y=
16*x^2+64*x+96
>> ezplot(y)
图符号函数16*x^2+64*x+96 (-2π≤x≤2π) ezplot绘制了定义域为-2π≤x≤2π的给定符号函数，并相应地调整了y轴比例，还加了
网格栅和标志。在这个例子中，我们感兴趣的时间是从0到6。让我们再试一下，并指定时间范围，
>> ezplot(y，[0 6]) % plot y for 0≤x≤6
Matlab优化工具箱函数简介
Matlab优化工具箱函数简介 一维搜索问题fminbnd 无约束极小值fminunc, fminsearch 约束极小值fmincon 线性规划linprog 二次规划quadprog 1．一维搜索问题 优化工具箱函数fminbnd 对应问题：min f(x) x1
matlab函数用法
A a abs 绝对值、模、字符的ASCII码值 acos 反余弦 acosh 反双曲余弦 acot 反余切 acoth 反双曲余切 acsc 反余割 acsch 反双曲余割 align 启动图形对象几何位置排列工具 all 所有元素非零为真 angle 相角 ans 表达式计算结果的缺省变量名 any 所有元素非全零为真 area 面域图 argnames 函数M文件宗量名 asec 反正割 asech 反双曲正割 asin 反正弦 asinh 反双曲正弦 assignin 向变量赋值 atan 反正切 atan2 四象限反正切 atanh 反双曲正切 autumn 红黄调秋色图阵 axes 创建轴对象的低层指令 axis 控制轴刻度和风格的高层指令 B b bar 二维直方图 bar3 三维直方图 bar3h 三维水平直方图 barh 二维水平直方图 base2dec X进制转换为十进制 bin2dec 二进制转换为十进制 blanks 创建空格串 bone 蓝色调黑白色图阵 box 框状坐标轴 break while 或for 环中断指令 brighten 亮度控制 C c
capture （3版以前）捕获当前图形 cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标 cart2sph 直角坐标变为球坐标 cat 串接成高维数组 caxis 色标尺刻度 cd 指定当前目录 cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整 cell 创建元胞数组 cell2struct 元胞数组转换为构架数组 celldisp 显示元胞数组内容 cellplot 元胞数组内部结构图示 char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数 chi2inv 分布逆累计概率函数 chi2pdf 分布概率密度函数 chi2rnd 分布随机数发生器 chol Cholesky分解 clabel 等位线标识 cla 清除当前轴 class 获知对象类别或创建对象 clc 清除指令窗 clear 清除内存变量和函数 clf 清除图对象 clock 时钟 colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵 colordef 设置色彩缺省值 colormap 色图 colspace 列空间的基 close 关闭指定窗口 colperm 列排序置换向量 comet 彗星状轨迹图 comet3 三维彗星轨迹图 compass 射线图 compose 求复合函数 cond （逆）条件数 condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计 conj 复数共轭 contour 等位线 contourf 填色等位线 contour3 三维等位线
matlab拟合工具箱的使用
matlab拟合工具箱使用 2011-06-17 12:53 1.打开CFTOOL工具箱。在Matlab 6.5以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。也可以在命令窗口中直接输入”cftool”，打开工具箱。 2.输入两组向量x，y。 首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量和y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。 例如在命令行里输入下列数据: x = [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33]; y=[0.012605,0.013115,0.016866,0.014741,0.022353,0.019278,0.041803,0.0 38026,0.038128,0.088196]; 3.数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data..."按钮，出现一个Data对话框，在Data Sets页面里，在X Data选项中选取x向量，Y Data 选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Create data set按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。
Matlab工具箱中地BP与RBF函数
Matlab工具箱中的BP与RBF函数 Matlab神经网络工具箱中的函数非常丰富，给网络设置合适的属性，可以加快网络的学习速度，缩短网络的学习进程。限于篇幅，仅对本章所用到的函数进行介绍，其它的函数及其用法请读者参考联机文档和帮助。 1 BP与RBF网络创建函数 在Matlab工具箱中有如表1所示的创建网络的函数，作为示例，这里只介绍函数newff、newcf、newrb和newrbe。 表 1 神经网络创建函数 (1) newff函数 功能：创建一个前馈BP神经网络。 调用格式：net = newff(PR,[S1 S2...S Nl],{TF1 TF2...TF Nl},BTF,BLF,PF) 参数说明： ?PR - R个输入的最小、最大值构成的R×2矩阵； ?S i–S NI层网络第i层的神经元个数； ?TF i - 第i层的传递函数，可以是任意可导函数，默认为'tansig'，
可设置为logsig，purelin等； ?BTF -反向传播网络训练函数，默认为'trainlm'，可设置为trainbfg，trainrp，traingd等； ?BLF -反向传播权值、阈值学习函数，默认为'learngdm'； ?PF -功能函数，默认为'mse'； (2) newcf函数 功能：创建一个N层的层叠(cascade)BP网络 调用格式：net = newcf(Pr,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) 参数同函数newff。 (3) newrb函数 功能：创建一个径向基神经网络。径向基网络可以用来对一个函数进行逼近。newrb函数用来创建一个径向基网络，它可以是两参数网络，也可以是四参数网络。在网络的隐层添加神经元，直到网络满足指定的均方误差要求。 调用格式：net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD) 参数说明： ?P：Q个输入向量构成的R×Q矩阵； ?T：Q个期望输出向量构成的S×Q矩阵； ?GOAL：均方误差要求，默认为0。 ?SPREAD：分散度参数，默认值为1。SPREAD越大，网络逼近的函数越平滑，但SPREAD取值过大将导致在逼近变化比较剧烈的函
MATLAB各种“窗函数”定义及调用
MATLAB窗函数大全 1.矩形窗(Rectangle Window)调用格式:w=boxcar(n),根据长度n 产生一个矩形窗w。 2.三角窗(Triangular Window)调用格式:w=triang(n),根据长度n 产生一个三角窗w。 3.汉宁窗(Hanning Window)调用格式:w=hanning(n),根据长度n 产生一个汉宁窗w。 4.海明窗(Hamming Window)调用格式:w=hamming(n),根据长度n 产生一个海明窗w。 5.布拉克曼窗(Blackman Window)调用格式:w=blackman(n),根据长度n 产生一个布拉克曼窗w。 6.恺撒窗(Kaiser Window)调用格式:w=kaiser(n,beta),根据长度n 和影响窗函数旁瓣的β参数产生一个恺撒窗w。 窗函数: 1.矩形窗:利用w=boxcar(n)的形式得到窗函数,其中n为窗函数的长度,而返回值w为一个n阶的向量,它的元素由窗函数的值组成。‘w=boxcar(n)’等价于‘w=ones(1,n)’. 2.三角窗:利用w=triang(n)的形式得到窗函数,其中n为窗函数的长度,而返回值w为一个n阶的向量,它的元素由窗函数的值组成。 w=triang(N-2)等价于bartlett(N)。
3.汉宁窗:利用w=hanning(n)得到窗函数,其中n为窗函数的长度,而返回值w 为一个n 阶的向量,包含了窗函数的n个系数。 4.海明窗:利用w=hamming(n)得到窗函数,其中n为窗函数的长度,而返回值w 为一个n 阶的向量,包含了窗函数的n个系数。它和汉宁窗的主瓣宽度相同,但是它的旁瓣进一步被压低。 5.布拉克曼窗:利用w=blackman(n)得到窗函数,其中n为窗函数的长度,而返回值w为一个n阶的向量,包含了窗函数的n个系数。它的主瓣宽度是矩形窗主瓣宽度的3倍,为12*pi/N,但是它的最大旁瓣值比主瓣值低57dB。 6.切比雪夫窗:它是等波纹的,利用函数w=chebwin(N,R)方式设计出N阶的切比雪夫2窗函数,函数的主瓣值比旁瓣值高RdB,且旁瓣是等波纹的。 7.巴特里特窗:利用w=bartlett(n)的形式得到窗函数,其中n为窗函数的长度,而返回值w为一个n阶的向量,包含了窗函数的n个系数。 8.凯塞窗:利用w=kaiser(n,beta)的形式得到窗函数。
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解
matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解 最近研究了一下遗传算法，因为要用遗传算法来求解多元非线性模型。还好用遗传算法的工箱予以实现了，期间也遇到了许多问题。借此与大家分享一下。 首先，我们要熟悉遗传算法的基本原理与运算流程。 基本原理：遗传算法是一种典型的启发式算法，属于非数值算法范畴。它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。遗传算法的操作对象是一群二进制串（称为染色体、个体），即种群，每一个染色体都对应问题的一个解。从初始种群出发，采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体，使用杂交和变异来产生下一代种群。如此模仿生命的进化进行不断演化，直到满足期望的终止条件。 运算流程： Step 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数。 Step 2：建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设置变量的取值范围。 Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。 Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。 Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。 Step 6：按变异概率执行离散变异操作。 Step 7：计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值，并执行最优个体保存策略。 Step 8：判断是否满足遗传运算的终止进化代数，不满足则返回Step 4，满足则输出运算结果。 其次，运用遗传算法工具箱。 运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便，遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库。目前，基于Matlab的遗传算法工具箱也很多，比较流行的有英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱GATBX、GAOT以及Math Works公司推出的GADS。实际上，GADS 就是大家所看到的Matlab中自带的工具箱。我在网上看到有问为什么遗传算法函数不能调用的问题，其实，主要就是因为用的工具箱不同。因为，有些人用的是GATBX带有的函数，但MATLAB自带的遗传算法工具箱是GADS，GADS当然没有GATBX里的函数，因此运行程序时会报错，当你用MATLAB来编写遗传算法代码时，要根据你所安装的工具箱来编写代码。
Matlab数理统计工具箱常用函数命令大全
Matlab数理统计工具箱应用简介 1．概述 Matlab的数理统计工具箱是Matlab工具箱中较为简单的一个，其牵扯的数学知识是大家都很熟悉的数理统计，因此在本文中，我们将不再对数理统计的知识进行重复，仅仅列出数理统计工具箱的一些函数，这些函数的意义都很明确，使用也很简单，为了进一步简明，本文也仅仅给出了函数的名称，没有列出函数的参数以及使用方法，大家只需简单的在Matlab工作空间中输入“help 函数名”，便可以得到这些函数详细的使用方法。 2．参数估计 betafit 区间 3．累积分布函数 betacdf β累积分布函数 binocdf 二项累积分布函数 cdf 计算选定的累积分布函数 chi2cdf 累积分布函数2χ expcdf 指数累积分布函数 fcdf F累积分布函数 gamcdf γ累积分布函数 geocdf 几何累积分布函数 hygecdf 超几何累积分布函数 logncdf 对数正态累积分布函数 nbincdf 负二项累积分布函数 ncfcdf 偏F累积分布函数 nctcdf 偏t累积分布函数 ncx2cdf 偏累积分布函数2χ normcdf 正态累积分布函数 poisscdf 泊松累积分布函数 raylcdf Reyleigh累积分布函数 tcdf t 累积分布函数 unidcdf 离散均匀分布累积分布函数 unifcdf 连续均匀分布累积分布函数 weibcdf Weibull累积分布函数 4．概率密度函数 betapdf β概率密度函数 binopdf 二项概率密度函数 chi2pdf 概率密度函数2χ
exppdf 指数概率密度函数 fpdf F概率密度函数 gampdf γ概率密度函数 geopdf 几何概率密度函数 hygepdf 超几何概率密度函数 lognpdf 对数正态概率密度函数 nbinpdf 负二项概率密度函数 ncfpdf 偏F概率密度函数 nctpdf 偏t概率密度函数 ncx2pdf 偏概率密度函数2χ normpdf 正态分布概率密度函数 pdf 指定分布的概率密度函数 poisspdf 泊松分布的概率密度函数 raylpdf Rayleigh概率密度函数 tpdf t概率密度函数 unidpdf 离散均匀分布概率密度函数unifpdf 连续均匀分布概率密度函数weibpdf Weibull概率密度函数5．逆累积分布函数 Betainv 逆β累积分布函数 binoinv 逆二项累积分布函数 chi2inv 逆累积分布函数2χ expinv 逆指数累积分布函数 finv 逆F累积分布函数 gaminv 逆γ累积分布函数 geoinv 逆几何累积分布函数 hygeinv 逆超几何累积分布函数 logninv 逆对数正态累积分布函数 nbininv 逆负二项累积分布函数 ncfinv 逆偏F累积分布函数 nctinv 逆偏t累积分布函数 ncx2inv 逆偏累积分布函数2χ norminv 逆正态累积分布函数 possinv 逆正态累积分布函数 raylinv 逆Rayleigh累积分布函数 tinv 逆t累积分布函数 unidinv 逆离散均匀累积分布函数 unifinv 逆连续均匀累积分布函数 weibinv 逆Weibull累积分布函数
Matlab中的函数
abs 绝对值、模、字符的ASCII码值? acos 反余弦? acosh 反双曲余弦? acot 反余切? acoth 反双曲余切? acsc 反余割? acsch 反双曲余割? align 启动图形对象几何位置排列工具? all 所有元素非零为真? angle 相角? ans 表达式计算结果的缺省变量名? any 所有元素非全零为真? area 面域图? argnames 函数M文件宗量名? asec 反正割? asech 反双曲正割? asin 反正弦? asinh 反双曲正弦? assignin 向变量赋值? atan 反正切? atan2 四象限反正切? atanh 反双曲正切? autumn 红黄调秋色图阵? axes 创建轴对象的低层指令? axis 控制轴刻度和风格的高层指令? B b? bar 二维直方图? bar3 三维直方图? bar3h 三维水平直方图? barh 二维水平直方图? base2dec X进制转换为十进制? bin2dec 二进制转换为十进制? blanks 创建空格串? bone 蓝色调黑白色图阵? box 框状坐标轴?
break while 或for 环中断指令? brighten 亮度控制? C c? capture （3版以前）捕获当前图形? cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标? cart2sph 直角坐标变为球坐标? cat 串接成高维数组? caxis 色标尺刻度? cd 指定当前目录? cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具? cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵? ceil 向正无穷取整? cell 创建元胞数组? cell2struct 元胞数组转换为构架数组? celldisp 显示元胞数组内容? cellplot 元胞数组内部结构图示? char 把数值、符号、内联类转换为字符对象? chi2cdf 分布累计概率函数? chi2inv 分布逆累计概率函数? chi2pdf 分布概率密度函数? chi2rnd 分布随机数发生器? chol Cholesky分解? clabel 等位线标识? cla 清除当前轴? class 获知对象类别或创建对象? clc 清除指令窗? clear 清除内存变量和函数? clf 清除图对象? clock 时钟? colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵? colordef 设置色彩缺省值? colormap 色图? colspace 列空间的基? close 关闭指定窗口? colperm 列排序置换向量?
MATLAB模型预测控制工具箱函数..
MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 8.2.1 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型；
⑤ MPC 传递函数模型。 在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB 通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC 状态空间模型和MPC 传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC 状态空间模型之间的转换 MPC 状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod ()和mod2ss ()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC 状态空间模型函数ss2mod () 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod (A,B,C,D) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D 为通用状态空间矩阵； minfo 为构成MPC 状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆ minfo(1)=dt ，系统采样周期，默认值为1； ◆ minfo(2)=n ，系统阶次，默认值为系统矩阵A 的阶次； ◆ minfo(3)=nu ，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆ minfo(4)=nd ，测量扰的数目，默认值为0； ◆ minfo(5)=nw ，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆ minfo(6)=nym ，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆ minfo(7)=nyu ，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o ，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod 为系统的MPC 状态空间模型格式。 例8-5 将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC 状态空间模型。 1 2213)(232+++++=s s s s s s G 解：MATLAB 命令如下：
MATLAB自定义函数及局部变量.docx
MATLAB 口定义函数及局部变量 2009-11-20 09:17 在开始学习MATLAB的时候并没有发现这个软件有着这么强大的功能，随着课题的不断深入，也在逼迫着自己不断的去应用新的公式并开发新的算法，这就牵涉到了如何在MATLAB中口定义函数的问题，随之而来口然就是所有编程语言所面临的问题，函数调用、局部变量等等。下面就我自己整理的一些心得与大家交流。希望对你也有所帮助。 1、编写自定义函数时尽量分以下四部分： (1)函数定义行：function[outl, out2,.. ]=filcname (ini, in2,..),输入和输岀参数个数分别由nargin和nargout两个MATLAB保留的变量来给岀。 (2)第一行帮助行，以%开头，作为1 ookfor指令搜索的行 (3)函数体说明及有关注解：以(%)开头，用以说明函数的作用及有关内容。如果不希望显示某段信息，可在它的前面加空行 (4)函数体：函数体内使用的除返回和输入变量这些在function语句屮直接引用的变量以外的所有变量都是局部变量，即在该函数返回之后，这些变量会口动在MATLAB的工作空间中清除掉。如果希望这些中间变量成为在整个程序中都起作用的变量，则可以将它们设置为全局变量。 例如卜?血就是一个标准的口字义函数。 function A=myhilb(n, m) % MYH1LB是一个示范性的M-function? % A=MYHILB(N, M)会生成一个NXM 的Hilbert 矩阵 A. % A二MYHILB(N)会生成一个NXN 的Hilbert 矩阵. % MYI1ILB(N,M)仅仅显示一个II订bert矩阵，而不会返冋任何矩阵。 %这些内容在用help时不会显示 if nargout>l, error Too many output arguments.') ; end if nargin=l, m=n; el seif nargin=0 nargin>2 error Wrong number of iutput arguments.');
MATLAB工具箱函数
表Ⅰ-11 线性模型函数 函数描述 anova1 单因子方差分析 anova2 双因子方差分析 anovan 多因子方差分析 aoctool 协方差分析交互工具 dummyvar 拟变量编码 friedman Friedman检验 glmfit 一般线性模型拟合 kruskalwallis Kruskalwallis检验 leverage 中心化杠杆值 lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示multcompare 多元比较 多项式评价及误差区间估计 polyfit 最小二乘多项式拟合 polyval 多项式函数的预测值 polyconf 残差个案次序图 regress 多元线性回归 regstats 回归统计量诊断 续表 函数描述 Ridge 岭回归 rstool 多维响应面可视化 robustfit 稳健回归模型拟合 stepwise 逐步回归 x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵 表Ⅰ-12 非线性回归函数 函数描述 nlinfit 非线性最小二乘数据拟合（牛顿法）nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具nlparci 参数的置信区间 nlpredci 预测值的置信区间 nnls 非负最小二乘 表Ⅰ-13 试验设计函数 函数描述 cordexch D-优化设计（列交换算法）daugment 递增D-优化设计 dcovary 固定协方差的D-优化设计ff2n 二水平完全析因设计 fracfact 二水平部分析因设计 fullfact 混合水平的完全析因设计hadamard Hadamard矩阵（正交数组）rowexch D-优化设计（行交换算法） 表Ⅰ-14 主成分分析函数 函数描述 barttest Barttest检验 pcacov 源于协方差矩阵的主成分pcares 源于主成分的方差 princomp 根据原始数据进行主成分分析 表Ⅰ-15 多元统计函数 函数描述 classify 聚类分析 mahal 马氏距离 manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类分析 表Ⅰ-16 假设检验函数 函数描述 ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验 ttest 单样本t检验 ttest2 双样本t检验 ztest z检验 表Ⅰ-17 分布检验函数 函数描述 jbtest 正态性的Jarque-Bera检验kstest 单样本Kolmogorov-Smirnov检验kstest2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验lillietest 正态性的Lilliefors检验 表Ⅰ-18 非参数函数 函数描述 friedman Friedman检验 kruskalwallis Kruskalwallis检验ranksum 秩和检验 signrank 符号秩检验 signtest 符号检验
MATLAB函数大全(MATLAB函数总集,史上最全)
MATLAB函数大全 代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址：https://www.360docs.net/doc/5e5361375.html,/ 信誉至上，服务第一 A a abs 绝对值、模、字符的ASCII码值 acos 反余弦 acosh 反双曲余弦 acot 反余切 acoth 反双曲余切 acsc 反余割 acsch 反双曲余割 align 启动图形对象几何位置排列工具 all 所有元素非零为真 angle 相角 ans 表达式计算结果的缺省变量名 any 所有元素非全零为真 area 面域图 argnames 函数M文件宗量名 asec 反正割 asech 反双曲正割 asin 反正弦 asinh 反双曲正弦 assignin 向变量赋值 atan 反正切 atan2 四象限反正切 atanh 反双曲正切 autumn 红黄调秋色图阵 axes 创建轴对象的低层指令 axis 控制轴刻度和风格的高层指令 B b bar 二维直方图 bar3 三维直方图 bar3h 三维水平直方图 barh 二维水平直方图 base2dec X进制转换为十进制
bin2dec 二进制转换为十进制 blanks 创建空格串 代充全国移动、联通、电信话费、腾讯QQ业务、网游点卡 淘宝店址：https://www.360docs.net/doc/5e5361375.html,/ 信誉至上，服务第一 bone 蓝色调黑白色图阵 box 框状坐标轴 break while 或for 环中断指令 brighten 亮度控制 C c capture （3版以前）捕获当前图形 cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标 cart2sph 直角坐标变为球坐标 cat 串接成高维数组 caxis 色标尺刻度 cd 指定当前目录 cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具 cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵 ceil 向正无穷取整 cell 创建元胞数组 cell2struct 元胞数组转换为构架数组 celldisp 显示元胞数组内容 cellplot 元胞数组内部结构图示 char 把数值、符号、内联类转换为字符对象 chi2cdf 分布累计概率函数 chi2inv 分布逆累计概率函数 chi2pdf 分布概率密度函数 chi2rnd 分布随机数发生器 chol Cholesky分解 clabel 等位线标识 cla 清除当前轴 class 获知对象类别或创建对象 clc 清除指令窗 clear 清除内存变量和函数 clf 清除图对象 clock 时钟 colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵
Matlab常用工具箱及常用函数
Matlab常用工具箱 MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包.工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包.功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算,可视化建模仿真,文字处理及实时控制等功能.学科工具包是专业性比较强的工具包,控制工具包,信号处理工具包,通信工具包等都属于此类. 开放性使MATLAB广受用户欢迎.除内部函数外,所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件,用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包. Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱 常用函数Matlab内部常数[3] eps：浮点相对精度 exp：自然对数的底数e i或j：基本虚数单位 inf或Inf：无限大, 例如1/0 nan或NaN：非数值（Not a number）,例如0/0 pi：圆周率p（= 3.1415926...） realmax：系统所能表示的最大数值 realmin：系统所能表示的最小数值 nargin: 函数的输入引数个数 nargout: 函数的输出引数个数 lasterr：存放最新的错误信息 lastwarn：存放最新的警告信息 MATLAB常用基本数学函数 abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度 angle(z)：复数z的相角(Phase angle)
Matlab-并行计算工具箱函数基本情况介绍
Matlab 并行计算工具箱的使用 Matlab并行工具箱的产生一方面给大规模的数据分析带来了巨大的效益，另一方面且引入了分布式计算，借助matlab自身携带的MDCE，可以实现单机多核并行运行或者是同一个局域网络中的多台处理器组成的机群的并行运行。 个人以为后者是前者的拓展，并行计算的最初目的是为了解决串行计算速度不能满足某些复杂运算而产生的技术，能够借助较低配置的处理，协同工作处理同一个程序，但是他们之间是并不会交互的，仅仅是有核心主机—client进行大任务的分解，而后将它们分配给各个处理器，由处理器共同完成。所以说并行计算的实质还是主从结构的分布式计算。这里体现了数量的优势，同一个程序串行运行可能需要40个小时，但是若是由10台处理器同时跑，则有望将计算时间降低到接近4个小时的水平。而且这十台处理器可以是一个多个多核CPU组成，例如一个8核心CPU和1个2核心CPU。也可以是由5个2核心CPU组成，形式灵活。 而分布式计算在并行计算的基础上有功能上的扩展，一个很重要的方面就体现在，上述的十个处理器之间可以进行交互式通讯这是基于MPI(message passing interface)实现的，这对于大规模的分布式控制系统是很有需要的，也就是说，各个处理器之间要实现数据的实时传递，有时是共享某些信息，有时是lab1需要lab2的某些信息。相对于单纯的并行计算来说，后者将交互式通讯扩展到了labs之间，而不仅仅是lab和client之间。 Matlab 并行计算工具箱中的函数有： 1.Parfor (FOR循环的并行计算)； 函数1：matlabpool 其作用是开启matlab并行计算池，单独的命令会以默认的配置开启并行计算环境。 函数2：parfor For循环的并行计算替代关键词，需要注意的是，parfor不能像for一样嵌套。 但是外部的parfor内部可以嵌套for循环。 函数3：batch 用于在worker上运行matlab脚本或者是matlab函数。 例如：batch(‘script.m’) 语句会根据默认并行配置文件定义的集群将script脚本文件运行在worker上。 2.批处理 函数1：batch，其语法有： j = batch('aScript') j = batch(myCluster,'aScript') j = batch(fcn,N,{x1, ..., xn}) j = batch(myCluster,fcn,N,{x1,...,xn}) j = batch(...,'p1',v1,'p2',v2,...) 其中的变量： J The batch job object. 'aScript'The script of MATLAB code to be evaluated by the MATLAB pool job. myClusterCluster object representing cluster compute resources. fcnFunction handle or string of function name to be evaluated by the MATLAB pool job.
Matlab神经网络工具箱函数.
MATLAB 神经网络工具箱函数 说明:本文档中所列出的函数适用于 MATLAB5.3以上版本, 为了简明起见, 只列出了函数名, 若需要进一步的说明,请参阅 MATLAB 的帮助文档。 1. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈 BP 网络 newcf 创建一多层前馈 BP 网络 newfftd 创建一前馈输入延迟 BP 网络 newrb 设计一径向基网络 newrbe 设计一严格的径向基网络 newgrnn 设计一广义回归神经网络 newpnn 设计一概率神经网络 newc 创建一竞争层 newsom 创建一自组织特征映射 newhop 创建一 Hopfield 递归网络 newelm 创建一 Elman 递归网络 2. 网络应用函数
sim 仿真一个神经网络 init 初始化一个神经网络 adapt 神经网络的自适应化 train 训练一个神经网络 3. 权函数 dotprod 权函数的点积 ddotprod 权函数点积的导数 dist Euclidean 距离权函数normprod 规范点积权函数negdist Negative 距离权函数mandist Manhattan 距离权函数linkdist Link 距离权函数 4. 网络输入函数 netsum 网络输入函数的求和dnetsum 网络输入函数求和的导数5. 传递函数 hardlim 硬限幅传递函数hardlims 对称硬限幅传递函数purelin 线性传递函数
tansig 正切 S 型传递函数 logsig 对数 S 型传递函数 dpurelin 线性传递函数的导数 dtansig 正切 S 型传递函数的导数dlogsig 对数 S 型传递函数的导数compet 竞争传递函数 radbas 径向基传递函数 satlins 对称饱和线性传递函数 6. 初始化函数 initlay 层与层之间的网络初始化函数initwb 阈值与权值的初始化函数initzero 零权/阈值的初始化函数 initnw Nguyen_Widrow层的初始化函数initcon Conscience 阈值的初始化函数midpoint 中点权值初始化函数 7. 性能分析函数 mae 均值绝对误差性能分析函数 mse 均方差性能分析函数 msereg 均方差 w/reg性能分析函数
MATLAB常用工具箱及常用函数
常用工具箱 MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。 开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。 Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 computer vision system toolbox----计算机视觉工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱 DSP system toolbox-----DSP处理工具箱 常用函数 Matlab内部常数[2] eps：浮点相对精度 exp：自然对数的底数e i 或j：基本虚数单位 inf 或Inf：无限大，例如1/0 nan或NaN：非数值（Not a number），例如0/0 pi：圆周率p（= 3.1415926...） realmax：系统所能表示的最大数值 realmin：系统所能表示的最小数值 nargin: 函数的输入引数个数
Matlab如何添加新的工具箱经验总结
Matlab如何添加新的工具箱-经验总结 最近在学习遗传算法与免疫算法，所以涉及到matlab的工具箱的应用，尤其gads 工具箱，所以在网上下载了一些工具箱，但是不会用，在网上找了点资料，留着以后也可以用。 1，我是单独下载的工具箱，把新的工具箱拷贝到某个目录（我的是C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox）。 注意：你要是添加的很多个m文件，那就把这些m文件直接拷到再下一层你想要的工具箱的文件夹里 例如，我要添加的是遗传工具箱，在刚才的文件夹下我已经有gads（遗传工具箱）文件夹了，但有的m文件还没有，我就把新的m文件统统拷到C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox\gads目录下了 如果你连某工具箱（你打算添加的）的文件夹都没有，那就把文件夹和文件一起拷到C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox下。 先把工具箱保存到MATLAB安装目录的根目录下面，然后运行 matlab---->file---->set path---->add folder 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了 2 在matlab的菜单file下面的set path把它（C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox\gads）加上。 3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching 里点击update Toolbox Path Cache更新一下。 记得一定要更新！我就是没更新，所以添加了路径，一运行还是不行。 后来更新了才行。 4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。如果能够显示新设置的路径，则表明该工具箱可以使用了。 这个我也不知道怎么用。怎么检验？在命令窗口输入which newtoolbox_command.m？还是打开which newtoolbox_command.m文件（我搜索了，没找到这个文件啊）我一直没搞懂。 我的matlab小经验 我前几天刚刚接触matlab 由于要用MATLAB遗传算法工具箱编程，我直接在安装好的ｍａｔｌａｂ命令栏输入程序结果提示找不到函数后来我才了解到MATLAB自带的工具箱是GADS，在此环境下运行程序会出现函数未定义等问题，