用梯度法求目标函数 MATLAB

符号计算不能自己定义这种数值计算的函数吧.还是自己先定义30个符号变量,再写出函数表达式求导.

function[c,ceq]=xiandaicon(x)%构造约束函数c=[];ceq=100-x(1)^3*x(2)*(12-exp(-x(1)/x(2)));functiony=xiandaio

函数的偏导数组成的向量即梯度已知梯度求原函数可参见:格林公式那章.再问：已知梯度的定义为：u对x偏导=P，u对y偏导=Q，u对z偏导=R，（P，Q，R）为函数u在该点的梯度。现在已知u的梯度，求u的函

是产生两幅图一幅是水平方向的梯度fx另一幅是垂直方向的梯度fy大小都和原来图像一样,每个像素对应原来图像的位置

试试,下面的代码,如果xi是实数将eval(['syms',sx,'',sm])改为eval(['syms',sx,'',sm,'real']),计算结果可能更简洁一些,这里由于不知道你的m值,所以也

举个例子symsxyzf=x^2+x*y+z;gradient=jacobian(f,[x,y,z])%求梯度%gradient=%[2*x+y,x,1]x=-1;y=2;z=3;tiduzhi=ev

clear;clcsymsx1x2x4y4fay1=x1^2/(4*f);y2=x2^2/(4*f);x3=(x1+x2)/2;y3=(y1+y2)/2;eq1=sqrt((x4-x3)^2+(y4-

楼主的意思应该是函数的变量是一个向量,是吧?那么楼上的方法就没什么意义了,因为很可能你连这个向量的长度都不知道.而且所谓的“不要用x(1),x(2),x(3)这样的格式”这是放屁.functiony=

共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有

%matlab中有标准范例,估计你是小菜,我帮你简化了一下img=double(rgb2gray(imread('c:\test.bmp')));img_grad=img(80:100,80:100,

使用函数fmincon具体的用法可以help一下这个函数!很好用的!

用mean函数就可以求平均值了A=[13453];B=mean(A)再问：谢谢，老师给出的题，能不能给写详细的过程啊，谢谢了

[FX,FY]=gradient(F)returnsthenumericalgradientofthematrixF.FXcorrespondstodF/dx,thedifferencesinx(ho

f=@(x)(x^3+cos(x)+x*log(x))/exp(x);>>[x,fval]=fminbnd(f,0,1)x=0.5223fval=0.3974>>f=@(x)(2*x(1).^3+4*

下面是一个例子,你可以照着例子做>>a=imread('D:\ProgramFiles\toolbox\images\imdemos\rice.png');>>b=gradient(double(a)

function[p,u]=nlp618(f_name,a,b,e)%//////////////////////////////////////////////////%输入f_name为函数名,[

意思是自定义M文件,你打开matlab后点击上面的file——new——blankMfile,然后打开一个空白的M文件,编辑完退出的时候它会自动提醒你保存,这时候在命名,就建立了***.m文件

你可以定义functionf=myconj(A,x)f=A*x;给A赋你需要的值x=fmincon(@(x)myconj(A,x),x0,.

优化问题,最大化x1+x2-x3,保证条件X1+X2+X3=99如果只是这种简单的线性问题,直接手算就可以解出值.如果更复杂的话,matlab有个function叫linprog你懂英文的话去这里自己

（i）编写M文件detaf.m如下function[f,df]=detaf(x);f=x(1)^2+x(2)^2-x(1)*x(2)-10*x(1)-4*x(2)+60;df(1)=2*x(1)-x(