matlab中求曲线梯度代码
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 01:47:09
你把太多无关的部分混进来了.从代码上看,S=f(A1,a,A2,b,A3,t,c)而A1=f(k),k已知;a=f(t),已知;……其他的也都已知,根本不需要方程啊,直接求出来了.
a是六阶全零矩阵,a'是其转置矩阵,a=a'表示将a'的值赋给a再问:在书上看到的是:a=a'%变成下三角矩阵再答:喔,你的代码从第二行起对a进行了赋值,变成了个上三角阵,一转置就成下三角了
是产生两幅图一幅是水平方向的梯度fx另一幅是垂直方向的梯度fy大小都和原来图像一样,每个像素对应原来图像的位置
clc;clear;close;>>A=[3,-1,-2;2,0,-2;2,-1,-1];>>[X,B]=eig(A)%求矩阵A的特征值和特征向量,其中B的对角线元素是特征值,%X的列是相应的特征向量
举个例子symsxyzf=x^2+x*y+z;gradient=jacobian(f,[x,y,z])%求梯度%gradient=%[2*x+y,x,1]x=-1;y=2;z=3;tiduzhi=ev
对于线性函数,除了polyfit(),还可以用regress()等对于非线性函数,可以用lsqcurvefit()或nlinfit()等根据你提供的数据,可以拟合成如下关系Q=0.52429N^1.6
wavread函数读取Microsoft的wav格式音频文件,返回值x是音频的数据向量samples{i}{j}=wavread(fname);读取\\train\\dgt(i-1)\\dgt(j-1
共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有
t=sym('t','real');q=1500;m=mod(t,30);n=(t-m)/30;u=0.00.07095t^3-6.443t^2+92.19t+734.2;y=mod(n+1,2)*(
function[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)%REGRESSMultiplelinearregressionusingleastsquares.%B
一样的,梯度就是二阶偏导数再问:matlab中有[x,y]=gradient(a);是指图像矩阵中每一个点都有一个梯度值么?
实话说,没心思看这样的代码,全是计算.估计mx和my是某点的坐标(我才是圆心)R应该就是半径mse就不知道了.再问:。。。就是想知道mse是什么。。。。。。。。。帮忙看看行吗。。给你追加。。。今天早上
f=solve('8-8*cos(x)-10*t=0','t-4.9*t^2+3*sin(x)=0','t,x');%一共4组解f.tf.x
%matlab中有标准范例,估计你是小菜,我帮你简化了一下img=double(rgb2gray(imread('c:\test.bmp')));img_grad=img(80:100,80:100,
[FX,FY]=gradient(F)returnsthenumericalgradientofthematrixF.FXcorrespondstodF/dx,thedifferencesinx(ho
关键是你想分几段?或者有什么误差要求.再问:随便几段都行,误差越小越好,老师什么都没说,你随便写个就行,谢谢了再答:
>>[x,y,z]=ellipsoid(0,0,0,380,358,677);>>mesh(x,y,z)>>colormap('cool')>
程序没有错!是你用错了,函数的.m文件不是直接运行,要在workplace中调用或则其他程序调用,例如,你在workplace输入:A=[0111;1011;1101;1110];enter后再输入:
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ezplot('tan(x)-(3-2*sin(y))./cos(y)')>>xlim([0pi/2])