『壹』 如何用lmi工具箱產生2階正定矩陣變數
等式系統； z 求解三個一般的線性矩陣不等式問題； z 驗證結果。 本附錄將回詳細介紹 LMI 工具箱提供的用於解決答以上各個問題的相關函數和命令。 A.1 線性矩陣不等式及相關術語 一個線性矩陣不等式就是具有以下一般形式的一個矩陣不等式： L( x ) = L0 + x1 L1 + " + x N LN < 0 (1) 其中： L0 , L1 , " , L N 是給定的對稱常數矩陣， x1 , ", x N 是未知變數，稱為決策變數， x = [ x1 , " , x N ] T ∈ R N 是由決策變數
『貳』 matlab中的LMI工具箱
拜託，是Lmiterm,不是Imiterm！
『叄』 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
『肆』 求助 matlab中LMI工具箱gevp的詳細用法，最好舉個程序例子，萬分感激
Solving gevp Problem in Matlab
30/10/10 13:51 Filed in: Matlab Code
http://arashfotouhi.com/files/-0.html
In order to solve the following optimization problem:
minimize a
subject to
[A』+PA+C-aP,(BP+CQ)』;
BP+CQ,-I] < 0
&
P=P』>0
in Matlab use the code below:
%Solving a generalized eigenvalue problem in Matlab
%Date: October 30, 2010
%Author: Arash Fotouhi
setlmis([]);
p=lmivar(1,[n 1]);
q=lmivar(2,[m m]);
y=lmivar(1,[n 1]);
lmiterm([1 1 1 0],0);
lmiterm([-1 1 1 p],1,1);
lmiterm([2 1 1 p],1,A,'s');
lmiterm([2 1 1 0],C);
lmiterm([2 2 1 p],B,1);
lmiterm([2 2 1 q],1,C);
lmiterm([2 2 2 0],-eye(m));
lmiterm([-2 1 1 y],1,1);
lmiterm([-2 2 1 0],0);
lmiterm([-2 2 2 0],0);
lmiterm([3 1 1 y],1,1);
lmiterm([-3 1 1 p],1,1);
lmis=getlmis;
[lambda,decvars]=gevp(lmis,1);
Popt = dec2mat(lmis,decvars,p);
Qopt = dec2mat(lmis,decvars,q);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
『伍』 如何使用matlab中的工具箱
首先，將下載的工具箱文件解壓，將文件夾復制到MATLAB安裝目錄下toolbox文件夾下專。
其次，在MATLAB命令行中輸屬入如下命令：
>>cd D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox % 找到你的工具箱
>> addpath(genpath('D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox')) %增加路徑
>> savepath %永久保存路徑
最後，檢查是否成功：
>>which hog %隨便輸入所加入工具箱中的一個m文件
D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox\channels\hog.m %得到此文件路徑，即載入正確
『陸』 如何用matlab的LMI工具箱或yalmip工具箱求解下面矩陣不等式：
P = double (P)即可求出
『柒』 matlab優化工具箱怎麼調用呀我們要處理貝葉斯診斷問題請問該怎麼操作
1、MATLAB自帶工具箱
查看方來式：源
首先詳細介紹一下MATLAB自帶工具箱的使用。
在不熟悉一些調用工具箱的命令的時候，可以在MATLAB主窗口中，點擊左下角start--toolboxes,就會羅列出MATLAB已經安裝的所有工具箱，可以根據個人的需要選擇將要使用的工具箱。可以看到有擬合工具箱、金融工具箱、最優化工具箱等等。
2、調用（打開）方式：以調用擬合工具箱為例，進行詳細的示例。
調用方式一：
按照以下步驟：
點擊主窗口左下角start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool 單擊，就可以打開擬合工具箱。
3、調用方式二：
在上一步中，在start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool ，到這里的時候，會看到在其後面有一個簡寫 cftool ，這就是擬合工具箱調用命令函數。在MATLAB主窗口中輸入cftool ，回車，同樣可以打開擬合工具箱。
4、工具箱的使用：
擬合工具箱打開之後，就可以進行多種曲線擬合了。
『捌』 LMI工具箱中如何用mincx求解器求解H無窮控制問題
A=[0 1;-2 -3];B=[0;1];[V,Q]=eig(A);
E=inv(V)*B;
X1=-inv(Q);X2=inv(Q)*expm(Q*0.01);
B0=V*diag([X1(1,1) X1(2,2)],0)*inv(V)*B;
B1=V*diag([X2(1,1) X2(2,2)],0)*inv(V)*B;
D=V*diag([-1 -3.6945],0);
Ad=expm(A*0.01);
H0=[0.1 0;0.1 0.1];
H1=[-2 -1];
H2=[-1 -2];
C1=[0.2 0];
C2=[0.01 0];
H0=[0.1 0;0.1 0.1];
H1=[-2 -1];
H2=[-1 -2];
C1=[0.2 0];
C2=[0.1 0];
Ac=[ -1 0;0 -1]
Bc=[-1;0]
Cc=[-1 0]
Dc=0.25
setlmis([]);
P=lmivar(1,[2 1]);
Q=lmivar(1,[2 1]);
R=lmivar(1,[2 1]);
S=lmivar(1,[2 1]);
T=lmivar(1,[2 1]);
r=lmivar(1,[1 1]);
p=lmivar(1,[1 1]);
a=lmivar(1,[1 1]);
%Ac=lmivar(2,[2 2]);
%Bc=lmivar(2,[2 1]);
%Cc=lmivar(2,[1 2]);
%Dc=lmivar(1,[1 1]);
lmiterm([1 1 1 P],1,-1);
lmiterm([1 1 1 R],1,1);
lmiterm([1 1 1 0],-C2'*C2);
lmiterm([1 2 2 Q],1,-1);
lmiterm([1 2 2 S],1,1);
lmiterm([1 3 1 0],H2'*C2);
lmiterm([1 3 3 r],1,-1);
lmiterm([1 3 3 T],1,1);
lmiterm([1 3 3 0],H2'*H2);
lmiterm([1 4 4 R],1,-1);
lmiterm([1 5 5 S],1,-1);
lmiterm([1 6 6 T],1,-1);
lmiterm([1 7 1 P],1,Ad);
lmiterm([1 7 3 P],1,H0);
lmiterm([1 7 7 P],1,-1);
lmiterm([1 8 1 0],E*Dc*C1);
lmiterm([1 8 2 0],E*Cc);
lmiterm([1 8 3 0],E*Dc*H1);
lmiterm([1 8 4 0],-E*Dc*C1);
lmiterm([1 8 5 0],-E*Cc);
lmiterm([1 8 6 0],-E*Dc*H1);
lmiterm([1 8 8 p],1,-1);
lmiterm([1 9 1 0],B0*Dc*C1);
lmiterm([1 9 2 0],B0*Cc);
lmiterm([1 9 3 0],B0*Dc*H1);
lmiterm([1 9 4 0],B1*Dc*C1);
lmiterm([1 9 5 0],B1*Cc);
lmiterm([1 9 6 0],B1*Dc*H1);
lmiterm([1 9 9 0],-1);
lmiterm([1 10 7 P],1,1);
lmiterm([1 10 10 0],-1);
lmiterm([1 11 7 -P],D',1);
lmiterm([1 11 11 a],1,-1);
lmiterm([1 12 1 0],Bc*C1);
lmiterm([1 12 2 0],Ac);
lmiterm([1 12 3 0],Bc*H1);
lmiterm([1 12 12 Q],1,-1);
lmiterm([-2 1 1 P],1,1);
lmiterm([-3 1 1 Q],1,1);
lmiterm([-4 1 1 R],1,1);
lmiterm([-5 1 1 S],1,1);
lmiterm([-6 1 1 T],1,1);
lmiterm([-7 1 1 r],1,1);
lmiterm([-8 1 1 p],1,1);
lmiterm([-9 1 1 a],1,1);
shi=getlmis;
c=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0];
[copt xopt]=mincx(shi,c)
目標函數為： r
將Cc當變數放入時，得到解copt=13.2309，Cc=0
直接取Cc=[-1 0]時，再求得到更優的解copt=13.2242
『玖』 如何調用MATLAB遺傳演算法工具箱
1、打開MATLAB軟體。
2、設置一個m文件，用於計算個體的適應度函數輸出值一個適應度，輸入是要優化的參數。
3、輸入「gatool」指令打開工具箱。
4、如圖所示，打開的ga工具箱界面。
5、輸入適應度函數，和要優化的慘個數，和一些其它設置，要根據任務決定。
『拾』 MATLABLMI工具箱使用方法
所謂「工具箱」只是說提供了一組函數，這些函數跟matlab自帶的其他函數本質上沒有任回何區別，因此答編程方法上也沒有什麼特別的技巧。
先寫m文件，在裡面的代碼里調用LMI工具箱的函數，然後運行就可以了。附件里是一個示例m文件，可以直接在matlab里運行了。matlab2013b運行通過。