变量和表达式是优化的基本元素具体问题具体分析优化工作流程。对于优化变量和表达式的合法操作:
x
和y
表示任意尺寸的优化阵列(通常是相同的大小)。
x2D
表示二维优化数组。
一个
是一个标量数值常数。
米
是一个恒定的数字矩阵。
c
是与尺寸相同的数字数组x
。
警告
基于问题的方法不支持目标函数、非线性等式或非线性不等式中的复数值。金宝app如果函数计算有一个复杂的值,即使作为中间值,最终结果也可能是不正确的。
优化变量或表达式的这些操作返回优化表达式。
类别 | 手术 | 例子 |
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算术 | 添加常数 | x + c 或者c + x |
添加变量 | x + y |
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一元加 | + X. |
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减去一个常数 | 得到 |
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减去变量 | x - y |
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一元- | -X |
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乘以一个常数标量 | 斧头 或者* x。 或者X * A. 或者*一个x。 |
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除以一个常数标量 | x /一个 或者X./a. 或者斧头 或者x。\ |
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逐点乘一个数组 | c。* x 或者* c x。 |
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点击阵列 | X./c. 或者x c。\ |
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点态变量相乘 | x。* y |
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矩阵相乘的变量 | x * y |
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矩阵乘法变量和矩阵 | M * x2D 或者x2D *米 |
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变量和阵列的点产品 | 点(x, c) 或者点(c、x) |
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变量的线性组合 | 总和(x) ,sum (x,昏暗的) ,总和(x,“所有”) ,意思是(x) , 和意思是(x,昏暗的) |
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数组元素积 | prod(x) ,刺(x,dim) , 和刺激(x,“所有”) |
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追踪矩阵 | 跟踪(x2D) |
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累计和或积 | Cumsum(x) 或者CumProd(x) ,包括语法Cumsum(x,暗淡) ,cumsum(_、方向) ,cumprod (x,昏暗的) , 和Cumprod(_,方向) |
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差异 | diff (x) ,包括语法diff (x, n) 和diff (x, n,昏暗的) |
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连接和重塑 | 转置 | x ' 或者x”。 |
连接 | 猫 ,Vertcat. , 和horzcat |
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重塑 | 重塑(x, [1] 10) |
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创建对角矩阵或得到对角元素的矩阵 | 诊断(x2d) ,在那里x2D 是矩阵还是向量,包括语法诊断接头(x2D k) |
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基本功能 | 方阵的幂 | x2D ^一个 |
逐点的力量 | x。^ |
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平方根 | √6 (x ) |
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正弦 | 罪 (x ) |
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余辉 | COS. (x ) |
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切线 | 晒黑 (x ) |
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反正弦 | 印度历的7月 (x ) |
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反余弦 | ACOS. (x ) |
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反正切 | 晒黑 (x ) |
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指数 | 经验值 (x ) |
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对数 | 日志 (x ) |
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双曲线正弦 | sinh (x ) |
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双曲余弦 | c (x ) |
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双曲线切线 | 双曲正切 (x ) |
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反双曲正弦 | Asinh. (x ) |
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反双曲余弦 | 作用是 (x ) |
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反双曲线切线 | atanh (x ) |
这些对优化变量的操作返回一个优化变量。
手术 | 例子 |
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N-D数字索引(包括冒号和结束 ) |
x(3、5:结束) |
天假逻辑索引 | X(IND) ,在那里Ind. 是一个逻辑数组 |
一天字符串索引 | x (str1 str2) ,在那里str1 和str2 是字符串 |
N-D混合索引(数字、逻辑、冒号、结束和字符串的组合) | x(印第安纳州、str1:) |
线性数字索引(包括冒号和结束 ) |
x(17:结束) |
线性逻辑索引 | X(IND) |
线性字符串索引 | x(str1) |
优化表达式支持优化变量支持的所有操作,并返回优化表金宝app达式。此外,可以使用数字、逻辑、字符串或线性索引(包括冒号和)对优化表达式进行索引或分配结束
用于数字或线性索引的运算符。
约束是任意两个类似的表达式包括这些比较运算符之一:==.
,<=
,或> =
。可比表达式具有相同的大小,或者其中一个表达式必须是标量,即大小为1 × 1。有关示例,请参见约束和方程的表达式。
在内部,某些功能和操作仅调用文档的支持操作。金宝app在这些情况下,您可以从功能或操作中获得明智的结果。例如,目前挤压
在内部调用重塑
,这是一个被记录的支持操作。金宝app所以,如果你挤压
优化变量可以得到合理的表达式。
FCN2Optimexpr.
如果你的目标函数或非线性约束函数不被支持,转换一个MATLAB金宝app®函数通过使用来优化表达式FCN2Optimexpr.
。有关示例,请参见非线性函数转化为优化表达式或者FCN2Optimexpr.
函数引用页面。
FCN2Optimexpr.
|OptimizationExpression
|OptimizationVariable