線性矩陣不等式工具箱

1. 線性矩陣不等式MATLAB編程

不是很懂你的意思，如果要給分塊矩陣賦值可以這樣子寫
M = zeros(...) 最大的矩陣
M(a:b,c:d) = A 對M的a~b行，c~d列構成的子矩陣進行賦值
...

2. 利用LMI工具箱求解線性矩陣不等式組中出現等式怎麼辦總共有三個不等式，但有一個是等式怎麼辦

優化工具箱提供fmincon函數用於對有約束優化問題進行求解，其語法格式如下：x=fmincon(fun,x0,a,b)x=fmincon(fun,a和aeq為線性不等式約束和等式約束的系數矩陣矩陣，fun為目標函數，nonlcon為非線性約束函數。顯然，其調用語法中有

3. matlab的lmi工具箱求解線性矩陣不等式。

第二個lmiterm和第三個多打了一個括弧。在Y])，這個）不要。

4. 如何使用matlab中的工具箱

如果是系統自帶的，你可以直接用，如果是外部的或者是自編的你需要先把文件夾拷貝到tools文件夾下，再設置路徑。
Matlab常用工具箱介紹(英漢對照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系統工具箱
Communication Toolbox——通訊工具箱
Financial Toolbox——財政金融工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神經網路工具箱
Optimization Toolbox——優化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱
Spline Toolbox——樣條工具箱
Statistics Toolbox——統計工具箱
Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱
Simulink Toolbox——動態模擬工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱

例如：控制系統工具箱包含如下功能：
連續系統設計和離散系統設計
狀態空間和傳遞函數以及模型轉換
時域響應（脈沖響應、階躍響應、斜坡響應）
頻域響應（Bode圖、Nyquist圖）
根軌跡、極點配置

較為常見的matlab控制箱有：

控制類：

控制系統工具箱(control systems toolbox)
系統識別工具箱（system identification toolbox）
魯棒控制工具箱（robust control toolbox）
神經網路工具箱（neural network toolbox）
頻域系統識別工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型預測控制工具箱（model predictive control toolbox）
多變數頻率設計工具箱（multivariable frequency design toolbox）

信號處理類：
信號處理工具箱（signal processing toolbox）
濾波器設計工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高階譜分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）

其它工具箱：
統計工具箱(statistics toolbox)
數學符號工具箱（symbolic math toolbox）
定點工具箱（fixed-point toolbox）
射頻工具箱（RF toolbox）

1990年，MathWorks軟體公司為Matlab提供了新的控制系統模型化圖形輸入與模擬工具，並命名為Simulab，使得模擬軟體進入了模型化圖形組態階段，1992年正式命名為Simulink，即simu（模擬）和link（連接）。matlab7.0里的simulink為6.0版本，matlab6.5里的simulink為5.0版本。

MATLAB的SIMULINK子庫是一個建模、分析各種物理和數學系統的軟體，它用框圖表示系統的各個環節，用帶方向的連線表示各環節的輸入輸出關系。
啟動SIMULINK十分容易，只需在MATLAB的命令窗口鍵入「SIMULINK」命令，此時出現一個SIMULINK窗口，包含七個模型庫，分別是信號源庫、輸出庫、離散系統庫、線性系統庫、非線性系統庫及擴展系統庫。
1.信號源庫
包括階躍信號、正弦波、白雜訊、時鍾、常值、文件、信號發生器等各種信號源，其中信號發生器可產生正弦波、方波、鋸齒波、隨機信號等波形。
2.輸出庫
包括示波器模擬窗口、MATLAB工作區、文件等形式的輸出。
3.離散系統庫
包括五種標准模式：延遲，零-極點，濾波器，離散傳遞函數，離散狀態空間。
4.線性系統庫
提供七種標准模式：加法器、比例環節、積分環節、微分環節、傳遞函數、零-極點、狀態空間。
5.非線性系統庫
提供十三種常用標准模式：絕對值、乘法、函數、回環特性、死區特性、斜率、繼電器特性、飽和特性、開關特性等。
6.系統連接庫包括輸入、輸出、多路轉換等模塊，用於連接其他模塊。
7.系統擴展庫
考慮到系統的復雜性，SIMULINK另提供十二種類型的擴展系統庫，每一種又有多種模型供選擇。
使用時只要從各子庫中取出模型，定義好模型參數，將各模型連接起來，然後設置系統參數，如模擬時間、模擬步長、計算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及專用於線性系統的LinSim演算法，用戶根據模擬要求選擇適當的演算法。

當然，不同版本的Matlab/Simulink內容有所不同。

另外，Simulink還提供了諸如航空航天、CDMA、DSP、機械、電力系統等專業模塊庫，給快速建模提供了很大的便利。

5. 用Matlab工具箱求解線性矩陣不等式問題，線性不等式 如下圖

sb

6. 線性矩陣不等式工具箱的解是最優解嗎

你好，關於線性矩陣不等式我幫你搜索到如下的資料
①這是網路的

7. matlab中的LMI工具箱如何求解帶有克羅內克積的線性矩陣不等式

設函數 φ (x)連續且滿足 φ (x)=e^x+ ∫(x,0)(t-x) φ(t)dt,求φ(x) 解： φ (x)=e^x+ ∫[0→x] (t-x) φ(t)dt =e^x+ ∫[0→x] tφ(t)dt-x∫[0→x] φ(t)dt 兩邊對x求導得： φ'(x)=e^x+ xφ(x)-∫[0→x] φ(t)dt-xφ(x) =e^x-∫[0→x] φ(t)dt (1) 兩邊再對導： φ''(x)...

8. 如何用MATLAB中的工具箱求解線性矩陣不等式

您好！
這里的意思是先將特徵向量單位化（即把向量除以它自己的模），然後再利用這些已被正交化、單位化的特徵向量去構成正交矩陣P。由於這些單位特徵向量兩兩正交，矩陣P自然就是正交矩陣。
定理7的證明：
證：
設A的特徵向量為x1,x2,...xn，特徵值為λ1,λ2,...,λn
對其中任兩個向量x1,x2，有
Ax1=(λ1)x1
Ax2=(λ2)x2
即
∑(Aij)(x1j)=(λ1)(x1i)
（j從1到n)
∑(Aij)(x2j)=(λ2)(x2i)
（j從1到n)
其中Aij為A的第i列第j行的元素，x1i為x1的第i個元素。
因A為對稱矩陣，故對任意i,j，有Aij=Aji
若λ1≠λ2，則
x1與x2的內積
∑(x1i)(x2i)
（i從1到n)
=
∑[(λ1)(x1i)(x2i)-(λ2)(x2i)(x1i)]/(λ1-λ2)
（i從1到n)
=
∑∑[(Aij)(x1j)(x2i)-(Aij)(x2j)(x1i)]/(λ1-λ2)
（i從1到n，j從1到n)
=
∑∑[(Aij)(x1j)(x2i)-(Aji)(x2i)(x1j)]/(λ1-λ2)（i從1到n，j從1到n)
=
∑∑[(Aij)-(Aji)](x1j)(x2i)/(λ1-λ2)（i從1到n，j從1到n)
=
∑∑(0)(x1j)(x2i)/(λ1-λ2)（i從1到n，j從1到n)
=
0
故λ1≠λ2時，x1與x2正交。
若λ1=λ2，則x與y所構成的向量空間{ax+by}中的所有向量都是特徵向量（A(ax+by)=λ1(ax+by)），所以可以在這向量空間中任意選取兩個正交特徵向量。當有k個相等特徵值（λ1=λ2=...=λk）時的情況也一樣。
故λ1=λ2時，x1與x2正交。
所以A的特徵向量x1,x2,...,xn兩兩正交。
令y1=x1/|x1|,y2=x2/|x2|,...yn=xn/|xn|
則y1,y2,...yn為A的特徵向量,即對任意i，A(yi)=(λi)(yi)
而且它們兩兩正交，即對任意i≠j，
yi*yj=0，*表示內積
並且它們是單位向量，即對任意i，
|yi|=1
令矩陣
P=(y1
y2
...
yn)，則
因y1,y2,...,yn兩兩正交並且是單位向量，
故P是單位正交矩陣，P^-1=P^t=(y1
y2
...
yn)^t
其中^t表示轉置矩陣
(P^-1)AP
=
(P^t)AP
=
(y1
y2
...
yn)^t
A
(y1
y2
...
yn)
=
(y1
y2
...
yn)^t
(Ay1
Ay2
...
Ayn)
=
(y1
y2
...
yn)^t
(λ1y1
λ2y2
...
λnyn)
=
diag(λ1|y1|^2
λ2|y2|^2
...
λn|yn|^2
)
其中diag表示對角矩陣。這里非對角的元素全為0，因為對任意i≠j，第i列第j行的元素=λj(yi*yj)=0
=
diag(λ1
λ2
...
λn)
希望我的解釋您能夠滿意！謝謝！

9. 什麼是線性矩陣不等式

你好，關於線性矩陣不等式我幫你搜索到如下的資料

①這是網路的

②

這是網路文庫的資料http://wenku..com/link?url=Uua85jNMPG50cziVC70uySHTApMF-5rD9fqYo3ia0rfJ_SbVEXSe-5ymkdkZ2j4MpvUFTS4Gu-

③這是知網的資料

http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-DJKZ804.000.htm

補充：查了相關資料，線性矩陣不等式一般應用在控制工程中的應用

10. matlab 7.10自帶的工具箱有哪些

Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系統工具箱 Communication Toolbox——通訊工具箱 Financial Toolbox——財政金融工具箱 System Identification Toolbox——系統辨識工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱 Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱 LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神經網路工具箱 Optimization Toolbox——優化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱 Spline Toolbox——樣條工具箱 Statistics Toolbox——統計工具箱 Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱 Simulink Toolbox——動態模擬工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱