最小函数依赖集的求解方法

        首先可以将方程两边同时加上x， ，这时候两边同时再除以1+x，就得到了 ，变形为 。（变性后的 迭代式不唯一 ，这里随便选取一个）          当x是准确值的时候，两边应该是相等的，如果x是近似值，x误差很小很小，我们变可以认为x是可接受的近似解。 

核心函数solve 一般形式 S=solve(eqns,vars,Name,Value) ，其中： eqns是需要求解的方程组； vars是需要求解的变量； Name-Value对用于指定求解的属性（一般用不到）； S是结果，对应于vars中变量； 单个方程求解 方程：sin(x)=1 代码： 结果： 说明： MATLAB定义方程用的是 == 符号，就是这样

1. 线性可分支持向量机 1.1 定义输入数据 假设给定⼀个特征空间上的训练集为： 其中，(x , y )称为样本点。 x 为第i个实例（样本）。 y 为x 的标记： 当y = 1时，x 为正例；当y = −1时，x 为负例 正负用（-1，1）表示的原因：最大的作用就是标记，你也可以⽤(2，-3)来标记。只是

下面我们使用遗传算法尝试求解一元函数的最值 y = s i n ( x 2 − 1 ) + 2 c o s ( 2 x ) ， x ∈ [ 0 , 10 ] y=sin(x^2-1)+2cos(2x)，xin [0,10] y = s in ( x 2 − 1 ) + 2 cos ( 2 x ) ， x ∈ [ 0 , 10 ] 生成二进制数组，形状为（种群个体数，个体基因个数），即(m_population, L) 运行结果 将生成的二进制数组

矩阵或向量的范数用来度量矩阵或向量在某种意义下的长度。 基于MATLAB语言，对应于向量和矩阵分别存在以下三种常用的范数，分别为： 1范数（L1范数），2范数（L2范数），∞范数（L∞范数）。 向量以及矩阵的范数 norm(V)或者norm(V,2): 用来计算向量(矩阵)V的2范数。 norm(V,1

导数（Derivative），也叫 导函数值 。又名 微商 ，是微积分中的重要基础概念。 导数是函数的局部性质。一个函数在某一点的导数描述了这个函数在这一点附近的变化率 。如果函数的自变量和取值都是实数的话，函数在某一点的导数就是该函数所代表的曲线在这一点上的切线

欢迎来到馒头侠的博客，该类目主要讲数学建模的知识，大家一起学习，联系最后的横幅！ 喜欢的朋友可以关注下，私信下次更新不迷路！ 资源链接：点击这里获取众多源码、数模资料、思路精讲、论文模板latex和word、学习书籍等 Matlab 的 fmincon 函数： 寻找约束非线性多变

函数依赖是通过某一个维度可以函数决定另一个部分，这里在关系模式中函数依赖一定是存在于属性之间的，只要属性在，函数依赖就存在与属性之间，在考虑模式分解的过程中，分解前有一个关系模式， 比如属性集如下： 学生（学号，姓名，系号，系名，系位置） 分解前

雅可比矩阵描述了关节空间和笛卡尔空间的速度和角速度映射关系。 初学者入门通常会使用matlab中的robotics toolbox，在进行操作空间末端速度求解时会有疑问jacob0函数是怎样实现的。 在网上有很多人公布了jacobian求解的代码，但是都不能运行出正确的结果，本文给出了与机器

梯度下降法，顾名思义即通过梯度下降的方法。对于一个函数而言，梯度是一个向量，方向是表示函数值增长最快的方向，而大小则表示该方向的导数。下面展示了用梯度下降法求解一元函数的MATLAB代码： syms x; y = @(x)((x-1).^2); % 定义一元函数 dy = diff(y,x); % 一元函数导数 x =

1.引言 Matlab中有很多求解方程和方程组的函数，这些函数的使用可能有很多人都模棱两可，这里做一个简单的介绍，给个大方向，学会这些函数的基本使用场景。想要学习每个函数的更多细节和案例，Matlab官方帮助文档是最好的材料。假传万卷书，真传一案例，我们一起用例

最近公共祖先简称 LCA（Lowest Common Ancestor）。两个节点的最近公共祖先，就是这两个点的公共祖先里面，离根最远的那个。 -----oi wiki 举个例子 在这张图中， (5) 和 (9) 的最近公共祖先就是 (3) ， (9) 和 (7) 的最近公共祖先就是 (2) 由于在树上两点间的简单路径是唯一的

沙丁鱼优化算法(Sardine optimization algorithm,SOA)由Zhang HongGuang等人于2023年提出，该算法模拟沙丁鱼的生存策略，具有搜索能力强，求解精度高等特点。 沙丁鱼主要以浮游生物为食，这些生物包括细菌、腔肠动物、软体动物、原生动物、十足目、幼小藤壶、鱼卵、甲藻、桡足类等