在數學建模中什麼情況下使用matlab更加合適

2021-03-03 20:34:04 字數 2775 閱讀 3003

1樓:匿名使用者

只要資料是離散化的,或者說可以用矩陣表示出來的,可以運用矩陣相關知識進行計算的模型或者運算,都可以使用matlab。由於現在的研究很多方向都需要把問題離散化進行研究,比如**可以當做一個個的畫素,機器學習當中的訓練集和**集,繪製函式影象,離散訊號的處理,迴歸分析,聚類分析,決策樹,歸一化基本上都要用到。

你可能注意到上述很多東西都是機器學習的內容,所以學習機器學習入門語言用matlab也是不錯的選擇。

matlab可能除了符號計算水平一般之外,大多數的數學問題和工程問題都可以得到比較好的處理。只要你在拿到一組資料,基本上都可以使用matlab處理。所以數學建模競賽當中,matlab也基本上成為了標配語言之一。

雖然這些年python由於科學計算庫的逐步成熟,比如numpy,matplotlib,pandas,scipy等,讓py逐步實現matlab全部甚至更多的功能。但是不得不承認商業軟體的強大,在做圖美觀以及一些計算成熟方面,matlab還是更好使用的。

matlab數學建模一般應用到什麼領域

2樓:京基

1、在數學模型的建立階段,可以用simulink等工具進行模擬建模,非常好用;simulink中可以利用matlab中所有的模組進行搭建所需要的模型,模組功能涉及幾乎理工科的任何領域,功能非常強大.

2、在數學模型的建立階段也可以使用gui,進行使用者介面系統的建立,這個系統類似於visual c的樣子,讓使用者根據自己的需要定義功能,後期編譯後可以完成視覺化的操作.

3、在數學模型建立起來以後,可以用兩種方法來求解數學模型,一個是人界互動介面,即***mand window介面,使用者輸入一條命令,然後等待結果輸出,再輸入下一條命令;另一個是用m檔案,將所需要的命令一起寫成m檔案,一起執行.

4、在數學模型的檢驗和優化方面,可以使用提供的多種概率統計學命令,進行多種統計量和置信區間的檢驗,這裡不再一一列舉.

下面這道題,求數學建模問題的最優解,用matlab怎麼程式設計? 20

3樓:匿名使用者

function love%主函式,也可以把這一段放在命令窗中執行.那樣得把sub_f(x)函式存放在work中

clear;clc;

% x11,x12,x13,y22,y33,x22,x23 ->x(1),x(2),x(3),x(4),x(5),x(6),x(7)

maxf=inline('0.25*(x(1)+x(2)+x(3))*x(4)+(x(1)+x(2)+x(3))*(1-x(4))*0.2+(-x(2)+x(6)+x(7))*x(5)*0.

23+(-x(2)+x(6)+x(7))*(1-x(5))*0.185','x') ;

%st. x(2)*80+x(3)*100+x(7)*85<=900

%-x(3)-(7)<=0

%x(3)+x(7)<=3.5

a=[0 80 100 0 0 0 85

0 0 -1 0 0 0 -1

0 0 1 0 0 0 1];

b=[900;0;3.5];

%0<=x(2)<=8.2

%0<=x(4)<=1

%0<=x(5)<=1

lb=[-inf 0 -inf 0 0 -inf -inf];

ub=[inf 8.2 inf 1 1 inf inf];

x0=0.5*ones(1,7);

aeq=;beq=;

[x,f]=fmincon(maxf,x0,a,b,aeq,beq,lb,ub,@sub_f);

x=x,f=-f

function [f feq]=sub_f(x)

f(1)=(x(1)+x(2)+x(3))*x(4)*1.4+(x(6)-x(2)+x(7))*x(5)*1.65-7.5;

f(2)=(x(1)+x(2)+x(3))*(x(4)*1.4+6.1)+(x(6)-x(2)+x(7))*(x(5)*1.65+7.35)-76.5;

feq(1)=0;feq(2)=0;

結果:x =

1.0e+015 *

-4.4110 0.0000 -0.1376 0.0000 0.0000 -4.1338 0.1376

f =4.8952e+018

也可以看我的部落格文章的例子;

4樓:匿名使用者

用fmincon函式

你看看help fmincon

主要是建立兩個m檔案,一個myfun放你的f(x),注意,這裡要放-f(x),因為你要求最大值,fmincon是求最小值的

另一個mycon放非線性約束條件,這倆,(x11+x12+x13)y11*1.4+(x22-x12+x23)y22*1.65<=7.5

(x11+x12+x13)(y11*1.4+6.1)+(x22-x12+x23)(y22*1.65+7.35)<=76.5

把線性約束條件寫成矩陣a,b

直接呼叫

x=fmincon(@myfun,x0,a,b,,,lb,ub,@mycon)

lb,ub是自變數的上下限

x0為初值,一般需要多嘗試幾個初值

5樓:

其實數學建模還有很多軟體,這樣的優化問題都是用lingo求解的~

6樓:匿名使用者

對於優化問題,你可以嘗試使用lingo10,做起來比matlab要方便的多

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