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- {/ M- j$ e$ H" w* O1 线性方程组求解
5 n) J, ~6 J/ h9 ]左除法" V7 S) C& q* D, D3 `8 y w# Z S- \$ C
Ax=b====>x=A\b %3 T. l% |. B4 e* _
矩阵分解
$ G t/ _% H) }* N( ?6 b1 x w0 H. Y7 O% D. w1 i
2 非线性方程组求解
8 O. T8 Q* M) rfzero(‘fname’,x0,tol,trace) %x0为搜索起点，函数会求离x0最近那个根，tol控制相对精度，trace指代迭代信息，1时显示，0不显示7 ?0 T2 x; \2 O3 m3 Y3 w9 n' K
X=fsolve(‘fname’,x0,option) %option为最优化工具箱的选项设定。最优化工具箱提供了20多个选项，用户可以使用optimset命令将它们显示出来。如果想改变其中某个选项，则可以调用optimset()函数来完成。例如，Display选项决定函数调用时中间结果的显示方式，其中‘off’为不显示，‘iter’表示每步都显示，‘final’只显示最终结果。optimset(‘Display’,‘off’)将设定Display选项为‘off’& V. }/ f5 e9 X9 n1 s, p
, ]- o# F) w9 f% h0 C* S3 常微分方程: I$ Y) h& T8 W! k
[t,y]=ode23(‘fname’,tspan,y0)
6 C6 I: G, w! M3 k+ D[t,y]=ode45(‘fname’,tspan,y0) %其中fname是定义f(t,y)的函数文件名，该函数文件必须返回一个列向量。tspan形式为[t0,tf],表示求解区间。y0是初始状态列向量。t和y分别给出时间向量和相应的状态向量7 \& O# g* p. R" U0 j3 \4 a7 M
5 b6 R7 @0 S/ `4 极值7 g2 g# t7 [# }
fmin(‘fname’,x1,x2) %x1,x2范围
! u& H% f. X; T5 E" q# @8 L* [# mfmins(‘fname’,x0) %x0为初始值向量6 Y4 Y: j6 F# Y$ s0 F: p9 u
$ v# y8 r1 m0 y. D( M x* _
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发表于 2021-4-27 18:09
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