线性规划例题

Example 1.6:

(1)sum函数会默认对向量沿着列进行求和

A = [1, 2, 3
 4, 5, 6];
sum_A_columns = sum(A);
sum_A_columns =

    5    7    9

沿着每一行进行求和：

sum_A_rows = sum(A, 2);
sum_A_rows =

     6
    15

对第一行进行求和：

sum(x(1,:))

对第一列进行求和：

sum(x(:,1))

（6）结果输出：

可以使用fprintf实现提示词与变量一同输出：

value = 123.456789;
fprintf('The value is: %.2f\n', value);

Example1.7:

(1)生成随机数矩阵：

种子值的设置：

为了对接下来求得的随机数矩阵进行标记以防止后续再次生成随机数矩阵时会造成重复：

%{ 
可重复性：

通过使用相同的种子值，伪随机数生成器可以在不同的时间或不同的计算环境中生成相同的随机数序列。这对于调试、测试和验证科学实验结果非常有用。
控制随机性：

在需要可控随机性的情况下，可以通过设置不同的种子值来生成不同的随机数序列。
%}
rng(0)

生成相同的随机数序列:

rng(0); % 设置种子值为0
random_numbers1 = rand(1, 5); % 生成一组随机数

rng(0); % 再次设置种子值为0
random_numbers2 = rand(1, 5); % 生成另一组随机数

disp(random_numbers1);
disp(random_numbers2);

生成不同的随机数序列:

rng(1); % 设置种子值为1
random_numbers1 = rand(1, 5); % 生成一组随机数

rng(2); % 设置种子值为2
random_numbers2 = rand(1, 5); % 生成另一组随机数

disp(random_numbers1);
disp(random_numbers2);

生成一个范围在 [imin,imax] 之间的 m-by-n 矩阵

r = randi([imin, imax], m, n);

Example1.8:

(1)矩阵的拼接：

默认为水平拼接：

V = [1, 2; 3, 4; 5, 6]; % 一个 3x2 的矩阵
xx = [7; 8; 9]; % 一个 3x1 的列向量

V = [V, xx]; % 将 xx 追加到 V 的右边
disp(V);

输出: 

     1     2     7
     3     4     8
     5     6     9

• 尺寸匹配：

  • 进行水平拼接时，V 和 xx 必须具有相同的行数，否则 MATLAB 会报错。

• 变量类型：

  • 你可以拼接不同类型的数据（如整数、浮点数），但要确保拼接后的矩阵或向量在数据类型上是兼容的。

 (2）找到目标索引：

找到第一个大于0.21的值

ind = find(Q>=0.21,1)