稀疏线性逆问题
当前话题为您枚举了最新的 稀疏线性逆问题。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
使用稀疏矩阵创建线性优化测试问题程序 - MATLAB开发
这是一个利用稀疏矩阵生成线性优化测试问题的程序。测试问题包括最小化目标函数c'x，满足约束条件Aeqx=beq和lb<=x<=ub。其中lb是零向量，ub是正向量，因此保证问题有解。生成的问题通常涉及最小成本流网络问题。在生成问题时，该程序可以选择性地显示问题的图表。使用命令[Aeq,beq,lb,ub,c]=simsys_sparse(m)，其中m表示Aeq的行数，确保m>=11。详细信息请参阅每个m文件的帮助文档。
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2024-08-22
稀疏估计与压缩感知的线性系统求解器寻找Ax=y中的稀疏解
sparse_sensing12是一个函数代码示例，展示如何使用稀疏估计与压缩感知技术来解决欠定方程组Ax=y。由Yoash Levron教授在2014年9月于以色列理工学院编写。该函数针对行数少于列数的矩阵A和已知输出向量y进行操作，寻找具有最少非零元素的解向量x，以达到最优化解决方案。
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2024-07-20
非线性优化问题探讨
详细讨论了运筹学中的非线性优化问题，内容清晰易懂，适合于数学建模学习。此外，文中还包含了解决实际问题的代码示例。
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2024-08-26
稀疏表示问题的l1_ls MATLAB求解
l1_ls MATLAB求解用于解决如下形式的问题：最小化 ||Ax-y||^2 + lambdasum|x_i|。
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2024-09-30
MATLAB解决线性方程问题
在本例中，我们将展示如何利用MATLAB软件来解决线性方程问题。
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2024-08-24
大规模稀疏线性系统解决方案模板matlab软件开发
这本书专为希望利用最先进计算方法解决大规模稀疏线性方程组的科学家而撰写。欲了解完整书籍介绍和购买详情，请访问http://www.mathworks.com/support/books/book1433.jsp?category=-1&language=-1
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2024-08-13
使用Matlab解决线性规划问题
四、在模型1中，由于a是任意给定的风险度，不同的投资者有不同的风险偏好。我们从a=0开始，以步长△a=0.001进行循环搜索，编写的程序如下：
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2024-09-01
MATLAB实现论文中的线性回归问题
经过老师验证的模板论文下载后，可以根据个人需求进行调整。
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2024-07-26
稀疏表达的编程
稀疏表达的程序代码，使用Matlab验证实现，可供下载使用！
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2024-07-19
探究无约束非线性最优化问题
解锁无约束最优化问题的两大法宝
求解无约束最优化问题的途径主要分为两大类：直接搜索法和梯度法。
直接搜索法：适用于目标函数高度非线性、导数难以获取或计算的情况。常用的方法包括：
单纯形法
Hooke-Jeeves搜索法
Pavell共轭方向法
梯度法：在目标函数的导数可求的情况下，梯度法展现出更优越的性能。常见的方法有：
最速下降法
Newton法
Marquart法
共轭梯度法
拟牛顿法
MATLAB优化工具箱提供了强大的工具来应对无约束非线性规划问题，例如 fminunc 和 fminsearch 函数。
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2024-04-30