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fsolve 可以求解多元方程,用法和 fzero 类似。 fsolve 的常用形式:- x = fsolve(fun,x0)
- [x,fval] = fsolve(fun,x0)
e; W4 h7 ?$ c/ H 其中 fun 为函数句柄, x0 为搜索初值, fval 为求解误差。- %例:求解方程组 x+y = 1, x-11y = 5
-
- eq = @(x)[x(1)+x(2)-1;x(1)-11*x(2)-5];
- [sol,fval] = fsolve(eq,[1,1])3 M( P8 H! j7 ?, `7 n9 t
这里对于方程的的输入需要采用矩阵的形式,其中 x(1) 代表 x , x(2) 代表 y 。有时候变量较多时可能会容易混淆,这里提供另一种方法,用符号变量表达方程再利用 matlabFunction 转化为函数句柄:- syms x y
- eq1 = x+y-1;
- eq2 = x-11*y-5;
- eq1 = matlabFunction(eq1); %将符号函数转化为函数句柄
- eq2 = matlabFunction(eq2);
- eq = @(x)[eq1(x(1),x(2)); eq2(x(1),x(2))];
- [sol,fval] = fsolve(eq,[1,1])! h; Q: q2 N Z3 E
结果与之前相同,但不容易出错。求得的解以矩阵形式返回给 sol ,即 sol 的第一个值求解的是 x(1) ,sol 的第二个值求解的是 x(2) 。 " |) C% ? R- |5 a' t0 u8 k
fsolve 要求求解的函数必须是连续的,而且成功求解时,fsolve 只能给出一组根。缺省情况下,trust-region dogleg 算法只能用于系统方程是方阵的情况,而 Levenberg-Marquardt 算法没有此限制。 7 T" r. k/ {8 ^( P
新版本的 MATLAB 中关于此函数还有多个参数的形式,读者可以参考相关的 help。
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