Advertisement

MATLAB求解二元一次方程组的代码-Glob_Stab:含参不确定性LTI时滞系统参数空间稳定分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本资源提供使用MATLAB编写求解二元一次方程组的代码,并介绍如何通过Glob_Stab工具对含有不确定性的线性时不变时滞系统的参数稳定性进行全局分析。 本段落档介绍了在论文\citeSchauss2018和\citeSchauss2017中介绍的稳定性分析算法的实现代码glob_stab{#mainpage}。接下来的部分将详细阐述该方法。 摘要部分提出了一种新颖的方法,用于研究时滞不一致的线性时间不变(LTI)系统的时间延迟稳定性和多项式参数不确定性依赖问题。通过使用基于泰勒模型和伯恩斯坦形式多边形分支定界算法,我们首先确定了延迟能/参数空间中的稳定性交叉集,并评估每个非重叠区域内的稳定性。 这种方法可以用于保守地检查具有间隔参数的时滞系统的稳定性或者在考虑其他区间参数的情况下将稳定区映射到低维参量空间。该方法已应用于多个示例,这些示例包括有不确定性和/或不适当时间延迟的情况。 软件结构方面,此实现旨在提供可重用模块,特别是针对基础数学运算的模块化设计。整个程序被划分为四个库: - math:包含基本算术功能和各种数据类型如区间算数(Iv),多元多项式(Polynomial),泰勒模型(TaylorModel)以及伯恩斯坦形式多边形等。 - 优化部分则用于稳定性的相关计算。 以上是对原文内容的重写,去除了所有链接、联系方式,并保持了原始信息和意图。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB-Glob_StabLTI
    优质
    本资源提供使用MATLAB编写求解二元一次方程组的代码,并介绍如何通过Glob_Stab工具对含有不确定性的线性时不变时滞系统的参数稳定性进行全局分析。 本段落档介绍了在论文\citeSchauss2018和\citeSchauss2017中介绍的稳定性分析算法的实现代码glob_stab{#mainpage}。接下来的部分将详细阐述该方法。 摘要部分提出了一种新颖的方法,用于研究时滞不一致的线性时间不变(LTI)系统的时间延迟稳定性和多项式参数不确定性依赖问题。通过使用基于泰勒模型和伯恩斯坦形式多边形分支定界算法,我们首先确定了延迟能/参数空间中的稳定性交叉集,并评估每个非重叠区域内的稳定性。 这种方法可以用于保守地检查具有间隔参数的时滞系统的稳定性或者在考虑其他区间参数的情况下将稳定区映射到低维参量空间。该方法已应用于多个示例,这些示例包括有不确定性和/或不适当时间延迟的情况。 软件结构方面,此实现旨在提供可重用模块,特别是针对基础数学运算的模块化设计。整个程序被划分为四个库: - math:包含基本算术功能和各种数据类型如区间算数(Iv),多元多项式(Polynomial),泰勒模型(TaylorModel)以及伯恩斯坦形式多边形等。 - 优化部分则用于稳定性的相关计算。 以上是对原文内容的重写,去除了所有链接、联系方式,并保持了原始信息和意图。
  • 水利GLUE
    优质
    本研究探讨了在水利参数分析中应用GLUE(模型不确定性的概率赋权法)的方法和效果,深入评估其在不确定性量化与管理中的作用。 针对模型参数的等效性,Beven 和 Binley (1992) 提出了普适似然不确定性估计方法(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation, GLUE),用于分析水文数学模型预报的不确定性。具体原理可以参考相关文献。 笔者用 C++ 实现了 GLUE 算法,并通过常见的测试函数进行了验证。详细介绍可参阅本人博客中的“算法”系列文章,标题为《GLUE算法C++实现》。 版本:2022.4 版权: MIT 引用格式: 卢家波,GLUE算法C++实现. 南京:河海大学,2022.
  • 下奇异
    优质
    本研究聚焦于具有时变时滞的奇异系统稳定性问题,通过理论推导与模型验证相结合的方法,提出了一套评估此类系统稳定性的新准则。 本段落主要探讨了一类具有时变时滞奇异系统的稳定性问题。首先通过更一般的时滞分解法构建了新的Lyapunov-Krasovskii泛函。接着利用Lyapunov稳定性理论并结合Jensen不等式,提出了系统稳定的线性矩阵不等式的条件。最后文章提供了数值实例来验证所得结论的有效性。
  • Matlab偏微传播:UncertaintyPropagation
    优质
    本项目使用MATLAB编写,专注于偏微分方程(PDE)的数值求解,并探讨了参数不确定性的传播效应。适合研究与工程应用。标签:MATLAB, PDE, 不确定性分析。 我们开发了一种新的变分框架来解决控制连续时间随机系统联合概率密度函数流动的偏微分方程(PDE),这是Fokker-Planck-Kolmogorov PDE的一个原型求解器。此方法专门用于模拟一维和二维系统的密度传播,并采用一种新颖的方法,将联合PDF作为概率加权分散点云进行处理,无需使用函数逼近或空间离散化。 如何使用:从GitHub下载文件夹后,在MATLAB中打开并确保您位于正确的目录下。然后编辑Main.m脚本中的参数和初始条件以符合您的需求。 参考文献包括: Caluya、Kenneth F. 和 Abhishek Halder 的“随机系统中密度传播的梯度流算法”。 以及 Caluya、Kenneth F. 和 Abhishek Halder 的另一篇论文:“求解Fokker-Planck方程的近端递归”,arXiv预印本(2018年)。
  • Matlab中使用Geopdes
    优质
    本文章介绍如何在MATLAB环境下利用Geopdes工具箱编写代码来求解复杂的二元一次方程组问题,适合需要进行数值计算和图形绘制的学习者和技术人员参考。 在MATLAB中求解二元一次方程组可以通过使用内置函数或直接编写代码来实现。例如,可以利用`linsolve`或者通过矩阵运算的方式来解决这类问题。 一种方法是将方程组写成矩阵形式AX=B,并用以下命令计算X: ```matlab A = [a11 a12; a21 a22]; % 定义系数矩阵 A B = [b1; b2]; % 定义常数向量 B X = linsolve(A, B); % 求解方程组 AX=B 的解 X ``` 另一种方法是通过直接的逆矩阵运算来求解: ```matlab A = [a11 a12; a21 a22]; % 定义系数矩阵 A B = [b1; b2]; % 定义常数向量 B X = inv(A)*B; % 计算 X=A^(-1) * B 的值,得到方程组的解 ``` 以上是求解二元一次方程组的基本方法,在具体应用时可以根据实际情况选择适合的方法。
  • C++中
    优质
    本段落提供了一个用C++编写的程序源代码,用于解决含有两个未知数的一次方程组问题。代码简洁明了,适合编程学习者研究和应用。 请提供一个C++源代码示例来求解一元二次方程,并直接显示计算结果。
  • 具有多个因素
    优质
    本研究探讨含有多种不确定性因素的微分方程系统的稳定性。通过数学建模和理论分析,评估不同条件下系统行为的变化趋势与稳定边界,为复杂动力学问题提供理论支持。 本段落主要探讨了多因素不确定微分方程的稳定性问题。文中分析了这类方程解的度量稳定性和均值稳定性,并提出了一些关于其稳定的定理及充分条件。此外,还研究了这两种稳定性之间的相互关系。
  • (线
    优质
    本段代码提供了多种方法来解决二元一次方程组的问题,采用Python编写,适用于初学者学习和工程实践中快速求解线性方程。 使用线性代数的线性方程解法来解决二元一次方程是一种有效的方法。欢迎提出意见和建议。
  • 波特图区MATLAB绘图
    优质
    本书聚焦于使用MATLAB软件绘制波特图,特别针对参数存在不确定性的情况。书中详细介绍了如何在工程实践中处理这类系统的分析与设计问题。 该脚本绘制了参数不确定或区间系统的波特图的包络。函数 `interval_bode(NumVec, DenVec, clr)` 接受不确定系统的分子(`NumVec`)和分母(`DenVec`),它们分别以两行矩阵的形式给出,其中第一行为下限值,第二行为上限值。参数 `clr` 可用于指定可选的填充颜色。