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cvx工具箱教程

發布時間:2022-09-28 05:06:44

❶ matlab的工具包cvx求解min一范數是只能解矩陣一范數嗎

函數 norm 格式 n = norm(X) %X為向量,求歐幾里德范數,即 。 n = norm(X,inf) %求 -范數,即 。 n = norm(X,1) %求1-范數,即 。 n = norm(X,-inf) %求向量X的元素的絕對值的最小值,即 。 n = norm(X, p) %求p-范數,即 ,所以norm(X,2) = norm(X)。 命令 矩陣的范數 函數 norm 格式 n = norm(A) %A為矩陣,求歐幾里德范數 ,等於A的最大奇異值。 n = norm(A,1) %求A的列范數 ,等於A的列向量的1-范數的最大值。 n = norm(A,2) %求A的歐幾里德范數 ,和norm(A)相同。 n = norm(A,inf) %求行范數 ,等於A的行向量的1-范數的最大值 即:max(sum(abs(A')))。 n = norm(A, 'fro' ) %求矩陣A的Frobenius范數 ,矩陣元p階范數估計需要自己編程求,計算公式如下 舉個例子吧 a=magic(3) sum(sum(abs(a)^4))^(1/4) a = 8 1 6 3 5 7 4 9 2 ans = 19.7411 希望能幫上

❷ matlab2011 如何添加工具箱

如果是Matlab安裝光碟上的工具箱,重新執行安裝程序,選中即可。如果是單獨下載的工具箱,則需要把新的工具箱(以下假設工具箱名字為svm)解壓到toolbox目錄下,然後用addpath或者pathtool把該工具箱的路徑添加到matlab的搜索路徑中,最後用which newtoolbox_command.m來檢驗是否可以訪問。如果能夠顯示新設置的路徑,則表明該工具箱可以使用了。具體請看工具箱自己代的README文件。

1.1 舉例:
要添加的工具箱為svm,則解壓後,里邊有一個目錄svm,假設matlab安裝在D:\MATLAB6p5,將svm目錄拷貝至D:\MATLAB6p5\toolbox,然後運行matlab,在命令窗口輸入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm回車,來添加路徑。然後在svm目錄下,任意找一個m文件,以svcinfo.m為例,在命令窗口中輸入which svcinfo.m。如果顯示出該文件路徑,如 D:\MATLAB6p5\toolbox\svm\svcinfo.m,則安裝成功,當然也可以在命令窗口輸入path來查看。

上面的說明和例子基本上介紹了在matlab中如何添加工具箱,下面是其他補充:

1.2 添加方式總結:
事實上,有兩種添加工具箱到matlab搜索路徑的方法:其一是用代碼,其二是用界面。其實無論用哪種方法,都是修改pathdef.m這個文件,閣下如果是高手,可以直接打開該文件修改,呵呵,對此這里不作討論。

1.2.1 代碼方式:
1.2.1.1 適用於添加下載的工具箱(別人的):
在命令窗口輸入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm 或者addpath(『D:\MATLAB6p5\toolbox\svm』);

但是這種方法只能添加svm目錄,如果該目錄下有其他子文件夾,並且運行時候「隱式」調用到這些子文件夾(例如假設svm目錄下存在子文件夾matdata,該子文件夾下有logo.mat這個文件,且在m文件代碼中使用了諸如 load logo 這樣的句子,即沒有顯式給出logo.mat的具體路徑,則稱為「隱式」),則不能正確訪問。因此,有必要在添加時使用以下語句把svm目錄下所有文件夾都添加到搜索路徑中:

❸ Matlab的 cvx工具包的新手問題

cvx_begin 後面加一個quiet即可~
也就是:
cvx_begin quiet
...
...
cvx_end

❹ cvx工具包對二范數優化問題,非常感謝!

minimize(square_pos(norm(y-A*x,2)))
隨便乘方不能保證凸性,可以用內置函數square_pos()代替^2

❺ cvx工具箱問題

cvx是求解凸優化問題的~你要最小化的目標函數是-(x^2+2*x+2)么,確定前面有版負號么?因為有負號的話這權個函數不是凸函數,所以cvx不能解,而且你這個函數的最小值一看就是負無窮,也沒有解的意義~

只是想測試下的話,你去掉負號,cvx就可以解的~

如果你想系統了解下怎麼用cvx的話,可以看下它的幫助cvx_user guide~

❻ Matlab的CVX凸優化工具如何實現arg min

matlab,工具箱\函數,cvx,未定義matlab,工具箱\函數,cvx,未定義matlab,工具箱\函數,cvx,未定義

❼ CVX工具包解決最小二乘問題的原理和演算法是什麼

「遞歸最小二次方演算法」——RLS演算法,其又稱最小二乘法。

在我們研究兩個變數(x, y)之間的相互關系時,通常可以得到一系列成對的數據
(x1, y1、x2, y2 xm , ym);
將這些數據描繪在x -y直角坐標系中
若發現這些點在一條直線附近,
可以令這條直線方程如(式1-1)。
Y計= a0 + a1 X (式1-1)

其中:a0、a1 是任意實數

為建立這直線方程就要確定a0和a1,應用《最小二乘法原理》,
將實測值Yi與利用(式1-1)計算值(Y計=a0+a1X)的離差
(Yi-Y計)的平方和〔∑(Yi - Y計)2〕最小為「優化判據」。

令: φ = ∑(Yi - Y計)2 (式1-2)

把(式1-1)代入(式1-2)中得: φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1-3)

當∑(Yi-Y計)平方最小時,可用函數

φ 對a0、a1求偏導數,令這兩個偏導數等於零。

亦即:
m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi

(∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi)

得到的兩個關於a0、a1為未知數的兩個方程組,解這兩個方程組得出:

a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m

a1 = [∑Xi Yi - (∑Xi ∑Yi)/ m] / [∑Xi2 - (∑Xi)2 / m)]

這時把a0、a1代入(式1-1)中, 此時的(式1-1)
就是我們回歸的元線性方程即:數學模型。

❽ cvx 優化工具箱怎麼求矩陣的跡 其中目標函數中要用到矩陣跡的函數

矩陣的跡在cvx里就是trace()函數啊~比如求矩陣X的跡就是trace(X).

❾ MATLAB安裝凸優化工具包cvx時出錯matlab是2016a,錯誤見圖

安裝文件有損壞。重新安裝,不要選這個工具箱了,反正也很少用,除非你要做發動機標定或者發動機建模。

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