十一讲优化与数值积分ppt课件市公开课一等奖百校联赛特等奖课件.pptx
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1、第十一讲 优化、数值积分与常微分方程数值解10/10/10/10/第1页第十一讲 优化、数值积分与常微分方程数值解11.1 无约束优化11.2 约束线性优化11.3 二次规划11.4 非线性方程求解11.5 数值积分理论和方法11.6 数值积分Matlab实现11.7 常微分方程数值解10/10/第2页11.1 无约束优化形如:min f(x),x=(x1,xn)T优化问题常称为无约束线性规划,实际上是多元函数无条件极值问题,极值点是局部最优解,全局最优解只能从局部最优解中比较得到,以下所谓最优解均指局部最优解10/10/第3页11.1 无约束优化1.fminbnd功效:计算非线性一元函数最小
2、值。格式:X,FVAL=fminbnd(fun,x1,x2)例:计算函数f(x)=(x3+x2-1)/(exp(x)+exp(-x)最小值和最小值点,-5=x fun=(x3+x2-1)/(exp(x)+exp(-x);ezplot(fun)x,fval,exitflag=fminbnd(fun,-5,5)x=-3.3112fval=-0.9594exitflag=110/10/第5页11.1 无约束优化2.fminsearch功效:计算多元函数最小值。格式:X=fminsearch(fun,X0);X,fval,exitflag=fminsearch(.)例:求点(x1,x2)使目标函数f(
3、x)取得最小值:f(x)=sin(x1)+cos(x2)10/10/第6页11.1 无约束优化x0=0,0;fun=sin(x(1)+cos(x(2);x,fval,exitflag=fminsearch(fun,x0)x=-1.5708 3.1416fval=-2.0000exitflag=110/10/第7页11.2 约束线性优化约束优化即为含有一定条件优化问题,其普通形式为若f,gi是线性函数,则称此模型为线性规划,不然称为非线性规划。10/10/第8页11.2 约束线性优化linprog功效:约束线性优化。格式:X=linprog(f,A,b,Aeq,beq)X=linprog(f,A
4、,b,Aeq,beq,LB,UB)这里,由Aeq与beq 确定了等式约束,LB,UB确定了x范围,x0为初值。10/10/第9页11.2 约束线性优化例:Min 5x1+4x2+2x3S.t 6x1-x2+3x3=8 x1+2x2+4x3=10 -1=x1=3 0=x2=010/10/第10页11.2 约束线性优化clear f=-5 4 2;A=6-1 1;1 2 4;b=8;10;lb=-1 0 0;ub=3,2;10/10/第11页11.2 约束线性优化 x,f=linprog(f,A,b,lb,ub)Optimization terminated.x=1.3333 0.0000 0.0
5、00f=-6.666710/10/第12页11.3 二次规划对于非线性规划,常见是二次规划,其普通模型为:min f(x)=0.5 xTHx+cx s.t.AX b尤其,当H为正定矩阵时,目标函数为凸函数,线性约束下可行域为凸集,此时称凸二次规划。10/10/第13页11.3 二次规划1.quadprog功效:求解二次规划问题格式:X=quadprog(H,f,A,b)X=quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq)X=quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,LB,UB)X=quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0)10/10/第14页11.3 二次规
6、划例:10/10/第15页11.3 二次规划h=1-1;-1 2;c=-2;-6;a=1 1;-1 2;2 1;b=2;2;3;lb=0 0;x,f=quadprog(h,c,a,b,lb)x=0.6667 1.3333f=-8.222210/10/第16页11.4 非线性方程求解1.fzero功效:求非线性方程近似解格式:x=fzero(f,x0)X,FVAL=fzero(f,.)例:x,f=fzero(sin,2)x=3.1416f=1.2246e-01610/10/第17页11.4 非线性方程求解2.fsolve功效:求非线性方程近似解格式:x=fsolve(f,x0)X,FVAL=fs
7、olve(f,X0,.)例:x,f=fsolve(cos(x)+x,1)x=-0.7391f=-2.8460e-01010/10/第18页11.5数值积分理论和方法10/10/第19页11.5数值积分理论和方法10/10/第20页11.5数值积分理论和方法10/10/第21页11.5数值积分理论和方法10/10/第22页11.5数值积分理论和方法10/10/第23页11.6数值积分Matlab实现 1.一元函数数值积分函数1 quad、quadl功效 数值定积分,自适应Simpleson积分法。格式 q=quad(fun,a,b)%近似地从a到b计算函数fun数值积分,误差为10-6。若给fu
8、n输入向量x,应返回向量y,即fun是一单值函数。10/10/第24页11.6数值积分Matlab实现 q=quad(fun,a,b,tol)%用指定绝对误差tol代替缺省误差。tol越大,函数计算次数越少,速度越快,但结果精度变小。q=quad(fun,a,b,tol,trace,p1,p2,)%将可选参数p1,p2,等传递给函数fun(x,p1,p2,),再作数值积分。若tol=或trace=,则用缺省值进行计算。10/10/第25页11.6数值积分Matlab实现q,n=quad(fun,a,b,)%同时返回函数计算次数n=quadl(fun,a,b,)%用高精度进行计算,效率可能比qu
9、ad更加好。例2-40fun=inline(3*x.2./(x.3-2*x.2+3);Q1=quad(fun,0,2)%Q1=3.7224 Q2=quadl(fun,0,2)%Q2=3.722410/10/第26页11.6数值积分Matlab实现函数2 trapz功效 梯形法数值积分格式 T=trapz(Y)%用等距梯形法近似计算Y积分。若Y是一向量,则trapz(Y)为Y积分;若Y是一矩阵,则trapz(Y)为Y每一列积分。10/10/第27页11.6数值积分Matlab实现 T=trapz(X,Y)%用梯形法计算Y在X点上积分。若X为一列向量,Y为矩阵,且size(Y,1)=length(
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