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cvx工具箱添加

发布时间:2021-11-11 07:04:26

① 凸优化cvx工具包中怎么的无法声明对偶变量

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② CVX工具包解决最小二乘问题的原理和算法是什么

“递归最小二次方算法”——RLS算法,其又称最小二乘法。

在我们研究两个变量(x, y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据
(x1, y1、x2, y2 xm , ym);
将这些数据描绘在x -y直角坐标系中
若发现这些点在一条直线附近,
可以令这条直线方程如(式1-1)。
Y计= a0 + a1 X (式1-1)

其中:a0、a1 是任意实数

为建立这直线方程就要确定a0和a1,应用《最小二乘法原理》,
将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差
(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。

令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2)

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

当∑(Yi-Y计)平方最小时,可用函数

φ 对a0、a1求偏导数,令这两个偏导数等于零。

亦即:
m a0 + (∑Xi ) a1 = ∑Yi

(∑Xi ) a0 + (∑Xi2 ) a1 = ∑(Xi, Yi)

得到的两个关于a0、a1为未知数的两个方程组,解这两个方程组得出:

a0 = (∑Yi) / m - a1(∑Xi) / m

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

这时把a0、a1代入(式1-1)中, 此时的(式1-1)
就是我们回归的元线性方程即:数学模型。

③ cvx工具箱问题

cvx是求解凸优化问题的~你要最小化的目标函数是-(x^2+2*x+2)么,确定前面有版负号么?因为有负号的话这权个函数不是凸函数,所以cvx不能解,而且你这个函数的最小值一看就是负无穷,也没有解的意义~

只是想测试下的话,你去掉负号,cvx就可以解的~

如果你想系统了解下怎么用cvx的话,可以看下它的帮助cvx_user guide~

④ MATLAB安装凸优化工具包cvx时出错matlab是2016a,错误见图

安装文件有损坏。重新安装,不要选这个工具箱了,反正也很少用,除非你要做发动机标定或者发动机建模。

⑤ matlab的工具包cvx求解min一范数是只能解矩阵一范数吗

函数 norm 格式 n = norm(X) %X为向量,求欧几里德范数,即 。 n = norm(X,inf) %求 -范数,即 。 n = norm(X,1) %求1-范数,即 。 n = norm(X,-inf) %求向量X的元素的绝对值的最小值,即 。 n = norm(X, p) %求p-范数,即 ,所以norm(X,2) = norm(X)。 命令 矩阵的范数 函数 norm 格式 n = norm(A) %A为矩阵,求欧几里德范数 ,等于A的最大奇异值。 n = norm(A,1) %求A的列范数 ,等于A的列向量的1-范数的最大值。 n = norm(A,2) %求A的欧几里德范数 ,和norm(A)相同。 n = norm(A,inf) %求行范数 ,等于A的行向量的1-范数的最大值 即:max(sum(abs(A')))。 n = norm(A, 'fro' ) %求矩阵A的Frobenius范数 ,矩阵元p阶范数估计需要自己编程求,计算公式如下 举个例子吧 a=magic(3) sum(sum(abs(a)^4))^(1/4) a = 8 1 6 3 5 7 4 9 2 ans = 19.7411 希望能帮上

⑥ cvx 优化工具箱怎么求矩阵的迹 其中目标函数中要用到矩阵迹的函数

矩阵的迹在cvx里就是trace()函数啊~比如求矩阵X的迹就是trace(X).

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