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MATLAB学习笔记（2）MATLAB中的矩阵函数

粒子群算法与matlab代码实例使用（二维数据）粒子群算法介绍粒子群算法使用场景实例分析粒子群算法介绍粒子群算法（也称粒子群优化算法（particle swarm optimization, PSO）），模拟鸟群随机搜索食物的行为。粒子群算法中，每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟，叫做“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值（fitness value），每个粒子还有一个速度决定它们“飞行”的方向和距离。粒子群算法初始化为一群随机的粒子（随机解），然后根据迭代找到最优解。每一次迭

阿波罗卫星运转轨迹MATLAB作图题目代码如下.m文件代码：%下面是.m文件的程序，该文件需要以appollo命名function dx=appollo(t,x)mu=1/82.45;fai=1-mu;r1=sqrt((x(1)+mu)^2+x(3)^2);r2=sqrt((x(1)-fai)^2+x(3)^2);dx=[x(2)2*x(4)+x(1)-fai*(x(...

11年国赛A题土壤中重金属的二维与三维分布图_matlab插值三维作图A=xlsread('二维','sheet1'); %读取excel文件中代表该类元素的列向量x1=0:180:28654;y1=0:120:18449;x=A(:,1); %读取x坐标值列向量y=A(:,2); %读取y坐标值列向量z=A(:,4); %读取文件中代表该类元素的浓度列向量[...

数学建模（6）图论查阅参考论文，核心期刊论文及以上。下载查阅论文时，首先看摘要筛选文章：研究目标，使用方法，解决的问题，得到的结果图论概念图定点与边组成的集合G=(V(G),E(G))V(G)定点集合E(G)边的集合有向图边均为有序偶对，即每一条边都有确定的方向和指向，有头有尾无向图边均为无序偶对，即每一条边都没有方向和指向混合图既有有向边也有无向边的图关联边和它两端...

Dijkstra算法

最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）Kruskal算法加边法，初始的最小生成树边数为0，每一次迭代选择一条满足条件的最小代价边，最终将连接的所有树相连接，加入最小生成树边集合1.把图中的所有边的权重（代价）从小到大排序；2.把图中的n个定点看做独立的n棵独立的树；3.按权重从小到大选择边，两个顶点应当所属于两颗不同的树，则生成最小生成树的一条边，将两棵树合并为一棵4.重复该过...

误差分析与模型检验误差，稳定性，检验，敏感性误差分析1.理论分析理论分析的原理其实来自于高等数学中的一个概念：显然这个式子具有普遍性，则也存在：而对于误差分析为了保证可比性，通常进行变形处理在加上绝对值，使其变为相对误差即可得到一元函数的相对误差分析结果而对于二元函数主要利用全微分理论知识同时对于得到的结果而言因变量的系数越大，就越能够认为该因子是模型的中重要影响因子，即...

数学建模（7）动态规划概念运筹学分支，求解多阶段决策过程最优化问题的数学方法思路将复杂的多阶段决策问题分解为一系列的简单，离散的单阶段决策问题，顺序求解法在考虑本阶段最优的情况下兼顾整体最优的解决方法主要处理离散连续型问题特点没有特定的算法，需要具体问题具体分析无后效性马尔科夫性，系统从某个阶段后的发展仅与本阶段所处的状态和以后的决策所做的决策所决定，与之前的状态无关。具体问题企业...

数学建模（5.5）利用matlab求解微分方程问题解析解:dsolveMATLAB求解微分方程解析解的命令是dsolve调用格式：dsolve('eq1','eq2',...,'cond1','cond2',...,'v'),%其中eq1、eq2、...为输入方程（组）%cond1、cond2、...为初始条件%b表示求导变量，省略时系统默认为t%Dy表示关于y关于自变量的一阶导...

数学建模（5）微分方程的建立与求解常与优化问题相结合可以用微分方程建模的情况：涉及改变、变化、增加、衰变、边际、追赶的问题考虑变化率的问题一般形式分为隐式和显式基本思想一定要有背景利用数学物理力学等学科中的定理或实验规律建立微分方程微元法：利用已知定理与规律寻找与微元之间的关系式，对象是微元而不是函数与导数步骤：1.微元法建立微分方程2.确定定解条件（初边值条件）03....

MATLAB学习笔记（3）MATLA 求积分 求微分 求级数的和一、求积分 求微分matlab求积分主要依赖于int函数求微分主要依赖于diff函数格式int（y，x，a, b）;//其中y为关于x的函数，x为自变量，a，b，分别为自变量的上下限diff（y,n）//其中y为求导的函数，n表示求几阶导数需要注意的不论是求积分微分还是极限都需要用syms来定义自变量例：...

数学建模学习笔记（2）线性规划问题（LP问题）在数学建模的各种比赛中，优化问题占了极大的权重比，但是相比以往单纯的纯优化问题求解，现在大多数考题为综合性问题。其中优化问题为第一问或者第二问。是主要的得分点，需要熟练掌握。概念线性规划（Linear programming,简称LP）是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。研究线...

数学建模学习笔记（2.3）lingo软件求解线性规划问题lingo软件的优势在于体积小，专注于解决优化问题且编程语言通俗易懂，没有门槛对于刚刚接触数学建模同学比较友善当然对于已经参与建模很久的老司机来说，还是推荐MATLAB，敲得少。...

数学建模学习笔记（2.6）MATLAB软件求解线性规划问题

数学建模学习笔记（3.1）统计问题<1>认识数据与预处理主要内容：1.统计学原理，数理统计2.回归分析，线性模型3.多元统计分析，机器学习，数据挖掘4.时间序列分析认识数据1.获取数据美赛中经常要求选手自己收集并处理数据，而收集到合理且准确地数据是建立一个优秀的数学模型的重要基石。2.理解数据结构2.1结构化数据结构化数据其实就是已经经过预处理和一定规律的排列组合...

数学建模学习笔记（4）统计问题–回归分析_matlab实现统计工具箱：最小二乘法b = regress(Y,X)其中Y,X为数组矩阵，b为回归系数估计值·[b,bint,r,rint,stats] = regress(Y,X,alpha)Y，X同上，alpha为显著性水平，默认值为0.05b，bint为回归系数估计值和其置信区间r，rint为残差与其置信区间，stats是用于...

数学建模（3.9）多目标规划理解多目标规划跟一般的规划问题有所不同，多目标规划通常是要求学生做出满足各个优先度要求的最佳抉择。衡量出尽量满足所有需求而得出使得目标最优（如收益最大）的方案。由于多目标规划跟线性规划完全不同，因此在此需要使用全新的解法。正负偏差为了将约束条件转换为等式，使得转换变成对偏差量的求解。在此引入d1,d1_，分别代表正负偏差变量。d1=max{ fn-dn , ...

数学建模——lingo实现多目标规划

数学建模学习笔记（1）