一篇超超超长，超超超全面网络图绘制教程，本篇基本能讲清楚所有绘制要点，当然图论与网络优化的算法一篇不可能完全讲清楚，未来如果看的人多可以适当更新，同时做部分网络图绘图复刻。以下是本篇绘图实验效果：1网络图创建可以通过graph函数创建无向图，通过digraph创建有向图，其中网络创建可以使用起始终止点数组、邻接矩阵、EdgeTable等几种方式。1.1起始终止点数组不点名布局时它会自动选择比较清晰的布局方式，怎么改布局之后再说，以下两个图连线情况都是一样的，不过有向图为了更好展示方向箭头自动用了不同的布局。s=[11111119999999];t=[23456782345678];G=grap
文章目录前言一、heaviside()函数1.heaviside()函数的介绍2.heaviside()实例二、stepfun()函数1.stepfun()函数的介绍2.stepfun()实例总结小刘的悲催日常，终于要转运了前言阶跃函数在MATLAB中有两种调用函数：heaviside()函数、stepfun()函数下面我们就来看看它俩的区别和用法。一、heaviside()函数1.heaviside()函数的介绍如下图MATLAB字典上的介绍，可以看见heaviside函数的调用很简单：H=heaviside(x)；并且heaviside是一个不连续的函数。它返回0表示x0。简单画heavi
文章目录前言一、heaviside()函数1.heaviside()函数的介绍2.heaviside()实例二、stepfun()函数1.stepfun()函数的介绍2.stepfun()实例总结小刘的悲催日常，终于要转运了前言阶跃函数在MATLAB中有两种调用函数：heaviside()函数、stepfun()函数下面我们就来看看它俩的区别和用法。一、heaviside()函数1.heaviside()函数的介绍如下图MATLAB字典上的介绍，可以看见heaviside函数的调用很简单：H=heaviside(x)；并且heaviside是一个不连续的函数。它返回0表示x0。简单画heavi
repmat意思是复制和平铺矩阵，何为平铺？举个简单例子 如上述结果可知，其将矩阵（0 1）复制以及向右向下平铺成一个以矩阵（0 1）为单位的33阶的矩阵。故总结一般repmat函数有如下两种形式： A=[1,2,3,4] repmat（A，3） B=[2,4,6,8]repmat(B,3,2)，这里理解为将矩阵B复制平铺为以B为单位的32阶矩阵，结果如下所示：
目录一、 二、 三、 四、 五、一、设有分块矩阵，其中E、R、O、S分别为单位矩阵、随机矩阵、零矩阵和对角阵,试通过数值计算验证。 ---------------------------------------------示例代码-------------------------------------------------------------E=eye(3,3);R=rand(3,3);O=zeros(3,3);S=diag([1,2,3]);A=[E,R;O,S];if(A^2==[E,R+R*S;O,S^2])fprintf('已验证\n\n\n');elsefprintf('未得
一、线性拟合 线性拟合我随便设定一个函数然后通过解方程计算出对应的系数假设我的函数原型是y=a*sin(0.1*x.^2+x)+b*squre(x+1)+c*x+dclc;clear;x=0:0.2:10;%我们这里假设a=3.2b=0.7c=5.0d是一个随机y=3.2*sin(0.1*x.^2+x)+0.7*sqrt(x+1)+5*x+rand(size(x));plot(x,y,'*');holdon;y1=sin(0.1*x.^2+x);y2=sqrt(x+1);y3=x;y4=rand(size(x));X=[y1;y2;y3;y4];%将各自的俩带入P=X'\y'%通过解方程计算出
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1概述📚2运行结果🎉3 参考文献🌈4Matlab代码实现💥1概述随机规划的三个分支分别为期望值模型、机会约束规划和相关机会规划。机会约束规划是继期望值模型之后，由A.Charnes和W.W.Cooper于1959年提出的第二类随机规划[33]。CCP是考虑到所做决策在不利情况发生时可能不满足约束条件而采用的一种原则:即允许所做决策在一定程度上不满足约束条件，但该决策使约束条件成立的概率不小于某一置信水平。一般形式的机会约束可表
一、算法简介粒子群算法(Particleswarmoptimization,PSO)是一种仿生算法，它是一种在求解空间中寻找最优解的简单算法。它与其他优化算法的不同之处在于，它只需要目标函数，不依赖于目标的梯度或任何微分形式。它也有很少的超参数。由Kennedy和Eberhart于1995年提出；群体迭代，粒子(partical)在解空间追随最优的粒子进行搜索；PSO和差分演化算法已成为现代优化方法领域研究的热点粒子群算法是一门新兴算法，此算法与遗传算法有很多相似之处，其收敛于全局最优解的概率很大。①相较于传统算法计算速度非常快，全局搜索能力也很强；②PSO对于种群大小不十分敏感，所以初始种群
一、问题描述之前在用matlab生成gif的时候总是报错“只能追加GIF89a格式的GIF”，代码如下：datapath='.';%默认在当前文件夹生成filepath=datapath;%将gif存在图片源文件夹中date=datestr(datetime,'yyyy-mm-dd');%获取时间戳time=datestr(datetime,'HH-MM-ss');gifName=[filepath,'/',date,'_',time,'.gif'];%使用当前时间构建gif文件名称delay=0.1;%gif动图延迟(s)%录制GIFfori=50:100%50%-100%的图像A=imre
1.要求考虑线性方程组Hx=b，其中H为n阶Hilbert矩阵，即通过先给定解（例如取x的各个分量为1）,再计算出右端向量b的办法给出一个精确解已知的问题．(1)分别编写DoolittleLU分解法、Jacobi 迭代、Gauss-Seidel 迭代的一般程序；(2)取阶数n=6，分别用LU分解法、Jacobi 迭代、Gauss-Seidel 迭代去求解上述的病态方程组Hx=b；分别报告它们的数值结果(包括数值解、迭代步数)以及它们在1-范数下的计算误差。迭代法的停止条件均取为2.Matlab实现（取迭代初值为0）2.1.1 LU分解函数function[L,U,y,x]=LU(A,b)%LU
