线性矩阵不等式工具箱

1. 线性矩阵不等式MATLAB编程

不是很懂你的意思，如果要给分块矩阵赋值可以这样子写
M = zeros(...) 最大的矩阵
M(a:b,c:d) = A 对M的a~b行，c~d列构成的子矩阵进行赋值
...

2. 利用LMI工具箱求解线性矩阵不等式组中出现等式怎么办总共有三个不等式，但有一个是等式怎么办

优化工具箱提供fmincon函数用于对有约束优化问题进行求解，其语法格式如下：x=fmincon(fun,x0,a,b)x=fmincon(fun,a和aeq为线性不等式约束和等式约束的系数矩阵矩阵，fun为目标函数，nonlcon为非线性约束函数。显然，其调用语法中有

3. matlab的lmi工具箱求解线性矩阵不等式。

第二个lmiterm和第三个多打了一个括号。在Y])，这个）不要。

4. 如何使用matlab中的工具箱

如果是系统自带的，你可以直接用，如果是外部的或者是自编的你需要先把文件夹拷贝到tools文件夹下，再设置路径。
Matlab常用工具箱介绍(英汉对照)
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱

例如：控制系统工具箱包含如下功能：
连续系统设计和离散系统设计
状态空间和传递函数以及模型转换
时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应）
频域响应（Bode图、Nyquist图）
根轨迹、极点配置

较为常见的matlab控制箱有：

控制类：

控制系统工具箱(control systems toolbox)
系统识别工具箱（system identification toolbox）
鲁棒控制工具箱（robust control toolbox）
神经网络工具箱（neural network toolbox）
频域系统识别工具箱（frequency domain system identification toolbox）
模型预测控制工具箱（model predictive control toolbox）
多变量频率设计工具箱（multivariable frequency design toolbox）

信号处理类：
信号处理工具箱（signal processing toolbox）
滤波器设计工具箱（filter design toolbox）
通信工具箱（communication toolbox）
小波分析工具箱（wavelet toolbox）
高阶谱分析工具箱（higher order spectral analysis toolbox）

其它工具箱：
统计工具箱(statistics toolbox)
数学符号工具箱（symbolic math toolbox）
定点工具箱（fixed-point toolbox）
射频工具箱（RF toolbox）

1990年，MathWorks软件公司为Matlab提供了新的控制系统模型化图形输入与仿真工具，并命名为Simulab，使得仿真软件进入了模型化图形组态阶段，1992年正式命名为Simulink，即simu（仿真）和link（连接）。matlab7.0里的simulink为6.0版本，matlab6.5里的simulink为5.0版本。

MATLAB的SIMULINK子库是一个建模、分析各种物理和数学系统的软件，它用框图表示系统的各个环节，用带方向的连线表示各环节的输入输出关系。
启动SIMULINK十分容易，只需在MATLAB的命令窗口键入“SIMULINK”命令，此时出现一个SIMULINK窗口，包含七个模型库，分别是信号源库、输出库、离散系统库、线性系统库、非线性系统库及扩展系统库。
1.信号源库
包括阶跃信号、正弦波、白噪声、时钟、常值、文件、信号发生器等各种信号源，其中信号发生器可产生正弦波、方波、锯齿波、随机信号等波形。
2.输出库
包括示波器仿真窗口、MATLAB工作区、文件等形式的输出。
3.离散系统库
包括五种标准模式：延迟，零-极点，滤波器，离散传递函数，离散状态空间。
4.线性系统库
提供七种标准模式：加法器、比例环节、积分环节、微分环节、传递函数、零-极点、状态空间。
5.非线性系统库
提供十三种常用标准模式：绝对值、乘法、函数、回环特性、死区特性、斜率、继电器特性、饱和特性、开关特性等。
6.系统连接库包括输入、输出、多路转换等模块，用于连接其他模块。
7.系统扩展库
考虑到系统的复杂性，SIMULINK另提供十二种类型的扩展系统库，每一种又有多种模型供选择。
使用时只要从各子库中取出模型，定义好模型参数，将各模型连接起来，然后设置系统参数，如仿真时间、仿真步长、计算方法等。SIMULINK提供了Euler、RungeKutta、Gear、Adams及专用于线性系统的LinSim算法，用户根据仿真要求选择适当的算法。

当然，不同版本的Matlab/Simulink内容有所不同。

另外，Simulink还提供了诸如航空航天、CDMA、DSP、机械、电力系统等专业模块库，给快速建模提供了很大的便利。

5. 用Matlab工具箱求解线性矩阵不等式问题，线性不等式 如下图

sb

6. 线性矩阵不等式工具箱的解是最优解吗

你好，关于线性矩阵不等式我帮你搜索到如下的资料
①这是网络的

7. matlab中的LMI工具箱如何求解带有克罗内克积的线性矩阵不等式

设函数 φ (x)连续且满足 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 两边对x求导得： φ'(x)=e^x+ xφ(x)-∫[0→x] φ(t)dt-xφ(x) =e^x-∫[0→x] φ(t)dt (1) 两边再对导： φ''(x)...

8. 如何用MATLAB中的工具箱求解线性矩阵不等式

您好！
这里的意思是先将特征向量单位化（即把向量除以它自己的模），然后再利用这些已被正交化、单位化的特征向量去构成正交矩阵P。由于这些单位特征向量两两正交，矩阵P自然就是正交矩阵。
定理7的证明：
证：
设A的特征向量为x1,x2,...xn，特征值为λ1,λ2,...,λn
对其中任两个向量x1,x2，有
Ax1=(λ1)x1
Ax2=(λ2)x2
即
∑(Aij)(x1j)=(λ1)(x1i)
（j从1到n)
∑(Aij)(x2j)=(λ2)(x2i)
（j从1到n)
其中Aij为A的第i列第j行的元素，x1i为x1的第i个元素。
因A为对称矩阵，故对任意i,j，有Aij=Aji
若λ1≠λ2，则
x1与x2的内积
∑(x1i)(x2i)
（i从1到n)
=
∑[(λ1)(x1i)(x2i)-(λ2)(x2i)(x1i)]/(λ1-λ2)
（i从1到n)
=
∑∑[(Aij)(x1j)(x2i)-(Aij)(x2j)(x1i)]/(λ1-λ2)
（i从1到n，j从1到n)
=
∑∑[(Aij)(x1j)(x2i)-(Aji)(x2i)(x1j)]/(λ1-λ2)（i从1到n，j从1到n)
=
∑∑[(Aij)-(Aji)](x1j)(x2i)/(λ1-λ2)（i从1到n，j从1到n)
=
∑∑(0)(x1j)(x2i)/(λ1-λ2)（i从1到n，j从1到n)
=
0
故λ1≠λ2时，x1与x2正交。
若λ1=λ2，则x与y所构成的向量空间{ax+by}中的所有向量都是特征向量（A(ax+by)=λ1(ax+by)），所以可以在这向量空间中任意选取两个正交特征向量。当有k个相等特征值（λ1=λ2=...=λk）时的情况也一样。
故λ1=λ2时，x1与x2正交。
所以A的特征向量x1,x2,...,xn两两正交。
令y1=x1/|x1|,y2=x2/|x2|,...yn=xn/|xn|
则y1,y2,...yn为A的特征向量,即对任意i，A(yi)=(λi)(yi)
而且它们两两正交，即对任意i≠j，
yi*yj=0，*表示内积
并且它们是单位向量，即对任意i，
|yi|=1
令矩阵
P=(y1
y2
...
yn)，则
因y1,y2,...,yn两两正交并且是单位向量，
故P是单位正交矩阵，P^-1=P^t=(y1
y2
...
yn)^t
其中^t表示转置矩阵
(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表示对角矩阵。这里非对角的元素全为0，因为对任意i≠j，第i列第j行的元素=λj(yi*yj)=0
=
diag(λ1
λ2
...
λn)
希望我的解释您能够满意！谢谢！

9. 什么是线性矩阵不等式

你好，关于线性矩阵不等式我帮你搜索到如下的资料

①这是网络的

②

这是网络文库的资料http://wenku..com/link?url=Uua85jNMPG50cziVC70uySHTApMF-5rD9fqYo3ia0rfJ_SbVEXSe-5ymkdkZ2j4MpvUFTS4Gu-

③这是知网的资料

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

补充：查了相关资料，线性矩阵不等式一般应用在控制工程中的应用

10. matlab 7.10自带的工具箱有哪些

Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱