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Hooke-Jeeves算法的MATLAB实现：Hooke-Jeeves算法-MATLAB开发

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简介：
本项目提供了一个基于MATLAB的Hooke-Jeeves优化算法的实现。此算法适用于寻找函数极值问题，尤其在非线性搜索中表现优异。代码简洁易懂，便于科研和工程应用中的二次开发与改进。 Hooke-Jeeves算法仅适用于2016b版本。该算法的详细描述可以在维基百科“Pattern search”条目下找到（优化）。

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  • Hooke-Jeeves算法的MATLAB实现：Hooke-Jeeves算法-MATLAB开发
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    本项目提供了一个基于MATLAB的Hooke-Jeeves优化算法的实现。此算法适用于寻找函数极值问题，尤其在非线性搜索中表现优异。代码简洁易懂，便于科研和工程应用中的二次开发与改进。 Hooke-Jeeves算法仅适用于2016b版本。该算法的详细描述可以在维基百科“Pattern search”条目下找到（优化）。
     
  • Hooke-Jeeves 优化算法程序
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    简介：Hooke-Jeeves 优化算法程序是一款基于模式搜索策略开发的数值最优化工具，适用于解决非线性规划问题。该程序以其简单高效的特点，在工程设计、经济管理等领域有着广泛的应用。 HookeJeeves直接搜索优化算法的Matlab实现。
     
  • 直接使用Hooke Jeeves算法进行模式搜索的MATLAB代码- matlab开发
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    这段MATLAB代码实现了一个利用Hooke Jeeves算法进行无约束优化问题求解的功能。该算法通过模式搜索策略找到函数最小值，适用于各种复杂函数优化需求。 这里提供了两个文件：PS_global.m是主程序，fcn_test.m包含调用目标测试函数。需要根据文件fcn_test.m中选择的测试功能（取消注释）来更改主PS_global.m文件中的变量NVar数量。该程序已成功测试了四个变量的情况。对于最大化问题，在目标函数前添加-1号即可实现转换。
     
  • Hooke-Jeeves.rar_HOOKE-JEEVES_Hookes_Jeeves_PUDN_filter_matlab
    优质
    该资源为Hooke-Jeeves算法相关文件，包括优化方法的MATLAB实现代码及过滤器应用示例，适用于科学计算与工程问题求解。 用Matlab编写的利用Hooke-Jeeves方法求解函数极小点的程序。
     
  • Kaczmarz算法的MATLAB实现：Kaczmarz算法-_MATLAB开发
    优质
    本资源提供Kaczmarz算法的MATLAB实现代码，适用于解决大规模线性方程组问题。通过迭代方式有效求解，适合科研与工程应用。 Kaczmarz算法是一种用于估计系统传递函数参数的方法。参考文献为Astrom的《自适应控制》。
     
  • Matlab 凸包算法实现代码 - matlab开发
    优质
    这段资源提供了使用MATLAB语言实现凸包算法的源代码。通过该代码，用户可以轻松地计算出二维平面上给定点集的凸包边界。适合于需要进行几何分析和图形处理的研究人员与工程师。 有关更多信息和理解代码，请访问：http://codesmesh.com/convex-hull-matlab-code-and-explanation/ 去掉链接后的句子为： 关于更多详细信息和对代码的理解，可以参考相关页面上的内容。
     
  • MATLAB AprilTag 示例：April Tag 算法的 MATLAB 实现 - MATLAB 开发
    优质
    本项目提供了在MATLAB环境中实现April Tag算法的示例代码和文档。通过此开发资源，用户可以轻松地利用MATLAB进行标记检测、识别及其应用研究。 四月标签算法的 Matlab 实现可以生成姿势 [x,y,z, pitch, roll, yaw] 信息。在示例目录中运行 main.m 文件，然后选择“Test Image”开始模拟，以图形方式查看 April 标签算法的所有各个阶段。相关软件和文档可以在 Michigan 大学 EECS 学院的网站上找到。
     
  • 图像变形算法的MATLAB实现详解 - MATLAB开发
    优质
    本教程深入讲解了如何使用MATLAB编程语言实现各种图像变形技术，包括缩放、旋转和平移等操作，并提供了详细的代码示例和实践指导。 这是图像变形算法的MATLAB实现。输出由变形矩阵控制：m = [1, -0.1, 0; 0, 1, 0.2; 0, 0, 1]。
     
  • 网络单纯形算法的MATLAB实现：网络单纯形算法-MATLAB开发
    优质
    本项目旨在通过MATLAB语言实现网络单纯形算法，提供一个高效的线性规划问题求解工具。用户可利用此代码解决各类网络流优化问题，并进行算法研究与应用探索。 考虑一个有向图，该图包含N个顶点以及M条弧，并且这些顶点用数字1到N来标记。给定的弧具有容量、顶点的需求函数及弧的成本函数，从而定义了流网络的概念。此功能用于计算特定流网络中的最小成本流。 输入参数包括： - 矩阵a：这是一个大小为N×N的矩阵，其中每个元素a(i,j)代表从顶点i到顶点j之间的弧ij的容量。 - 向量d：这是由整数构成的一个长度为N的向量。它定义了各个顶点的需求函数；如果d(i)>0，则表示该节点是一个需求节点（需从其他地方获取流量）；反之，若d(i)<0，则这个顶点被视作供给节点（需要向外提供流量）。所有顶点的需求和供应总和为零。 - 矩阵g：同样也是一个N×N的矩阵，其元素g(i,j)代表弧ij的成本。 输出参数： - minf：这是最终计算得到的一个大小也为N×N的结果矩阵。其中每个元素minf(i,j)表示从顶点i到j之间的最小成本流的具体值。
     
  • 期望最大化算法的MATLAB实现.zip: 期望最大化算法的实现-MATLAB开发
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    本资源提供期望最大化（EM）算法在MATLAB中的详细实现。适用于初学者和研究者学习并应用于实际问题求解，包含多种应用场景示例代码。 期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计的迭代方法，在处理含有隐变量的概率模型时特别有效。本压缩包文件提供了EM算法的具体实现及其相关数据集与可视化结果。 我们深入理解EM算法的核心思想，它由两个步骤交替进行：E（期望）和M（最大化）。在E步骤中，根据当前参数计算每个观测点属于不同状态的后验概率；而在M步骤中，则利用这些概率更新模型参数以最大化似然函数。这个过程一直迭代直到参数收敛或达到预设的最大迭代次数。 在MATLAB环境中实现EM算法通常包括以下关键步骤： 1. **初始化**：设置初始参数，例如高斯混合模型中的均值、方差和混合系数。 2. **E步骤**：利用当前的参数估计计算每个观测数据点属于各个隐状态的概率（后验概率）。 3. **M步骤**：基于E步骤得到的结果重新估算模型参数。比如在高斯混合模型中，更新每个分量的均值、方差和混合系数。 4. **迭代**：重复执行上述两个步骤直到满足停止条件如参数变化小于预设阈值或达到最大迭代次数。 5. **结果评估与可视化**：使用MATLAB中的`plot`等函数展示数据分布模型拟合情况以及算法的性能。 压缩包可能包含以下文件： - 主脚本（例如em_algorithm.m），用于执行整个EM流程； - 数据集，供算法学习和测试； - 可视化代码，如plot_results.m以显示结果； - 结果图像文件展示了数据分布模型拟合及参数变化情况。 通过运行这个MATLAB实现，用户可以快速地应用到自己的数据集中体验其效果。这对初学者与研究人员来说是一个非常有价值的工具，有助于他们更好地理解和使用期望最大化算法，并提高对统计建模和参数估计的理解。