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伪线性问题-LisanniSVM1.m

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简介：
LisanniSVM1.m 是一个基于Lisanni方法实现的伪线性问题求解程序，采用支持向量机(SVM)技术解决分类与回归任务。 我用LSSVM拟合了一个非线性离散方程的原系统，并得到了f=α1*k+b1的形式表达式，其中α1是一个200x1的矩阵，k是RBF核函数，b1为常数。接着我又利用LSSVM构建了该系统的逆系统，得到的是g=α2*k+b2的表现形式。现在我想要将这两个公式联系起来形成一个伪线性系统，请问如何操作？直接在simulink中搭建似乎不可行。附上程序文件lisanniSVM1.m, 欢迎共同探讨学习。

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  • 伪线性问题-LisanniSVM1.m
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    LisanniSVM1.m 是一个基于Lisanni方法实现的伪线性问题求解程序，采用支持向量机(SVM)技术解决分类与回归任务。 我用LSSVM拟合了一个非线性离散方程的原系统，并得到了f=α1*k+b1的形式表达式，其中α1是一个200x1的矩阵，k是RBF核函数，b1为常数。接着我又利用LSSVM构建了该系统的逆系统，得到的是g=α2*k+b2的表现形式。现在我想要将这两个公式联系起来形成一个伪线性系统，请问如何操作？直接在simulink中搭建似乎不可行。附上程序文件lisanniSVM1.m, 欢迎共同探讨学习。
     
  • 线性互补问题
    优质
    线性互补问题是数学规划的一个重要分支，它在经济、工程和管理科学等多个领域有着广泛的应用。研究内容主要包括理论分析、算法设计及实际应用等。 Richard W. Cottle, Jong-Shi Pang 和 Richard E. Stone 合著的这本书为平装版，共789页，由工业与应用数学学会于2009年7月28日出版，语言为英语。书的ISBN-10编号是 0898716861，ISBN-13 编号是 978-0898716863，尺寸规格为 6.8 x 1.6 x 9.7 英寸。对于研究游戏物理引擎的同学来说，这本书不容错过。
     
  • 非线性规划问题
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    非线性规划问题是运筹学的一个分支，涉及在非线性的约束条件下寻找目标函数的最大值或最小值。这类问题广泛应用于工程设计、经济管理和科学实验等领域，具有重要的理论和实践价值。 经典非线性规划教材《Nonlinear programming 2ed》提供了深入的理论分析和实用算法，是该领域的权威参考书之一。书中涵盖了从基础概念到高级主题的内容，并且包含了大量的示例与练习题，有助于读者更好地理解和应用非线性优化技术。
     
  • 线性时间的选择问题
    优质
    线性时间的选择问题探讨了在算法设计中如何高效地从大量数据中选择特定元素的方法，重点在于实现选择操作的时间复杂度为O(n)，其中n是输入数据的数量。这种方法避免了排序带来的高计算成本，适用于需要快速决策的数据处理场景。 算法分析与设计实验报告：线性时间选择问题
     
  • 线性判别分析(LDA).m
    优质
    线性判别分析（LDA）.m文件实现了经典的LDA算法，用于数据降维和模式分类。通过最大化类别间差异与最小化类内差异实现特征提取。 西瓜书关于LDA（Latent Dirichlet Allocation）的Matlab代码适用于数据集3.0版本。
     
  • 线性问题的数学建模.doc
    优质
    本文档《线性问题的数学建模》探讨了如何运用线性代数工具和方法解决实际中的线性规划问题，涵盖了模型构建、求解策略及应用案例。 某工厂向用户提供发动机，并按合同规定在每个季度末的交货数量分别为：第一季40台、第二季60台、第三季80台。该工厂的最大生产能力为每季度100台，且生产的费用计算公式为f(x) = 50x + 0.2x^2（元），其中x表示当季生产发动机的数量。如果实际产量超过合同规定的需求量，则超出部分可以留到下一季度交付给用户，但工厂需要为此支付每台4元的存储费。 请计算每个季度应生产的发动机数量，在满足交货要求的同时使总费用最少。（假设第一季度开始时没有库存）。
     
  • LINGO中的非线性规划问题
    优质
    本文章深入探讨了在数学优化软件LINGO中如何处理复杂的非线性规划问题，包括建模技巧和求解策略。 LINGO非线性规划程序可以直接运行，属于数学建模中的非线性规划。
     
  • LINGO解决实际非线性问题
    优质
    本文章探讨如何利用LINGO软件高效求解复杂的非线性优化问题，提供实例分析和模型构建方法，帮助读者掌握实用技巧。 使用LINGO软件编写了一个实际的非线性模型。该模型不含二次项，但包含绝对值以及逻辑非线性约束。LINGO在数据处理方面较为便捷，可以直接导入外部TXT或XLS格式的数据文件。经过测试，该模型可以正常运行，并可供参考。
     
  • 使用大M法、Excel规划求解包及Python编程与库解决线性规划问题
    优质
    本课程全面讲解如何运用大M法和多种软件工具（如Excel规划求解包、Python编程及其相关库）来高效地解决各种线性规划问题，适合需要优化决策过程的学习者。 线性规划是一种优化技术，在满足一组线性约束条件下最大化或最小化一个线性目标函数。本段落将介绍四种方法来解决此类问题：大M法、Excel的内置求解工具、Python编程以及使用scipy库。 1. 大M法在Excel中的应用： 此方法涉及引入极大值“M”以确保非负变量不会在初始阶段被用到，适用于处理松弛变量。利用Excel公式和规划求解功能来实现这一过程包括构建目标函数及约束方程，并将参数输入相应单元格中。 2. 使用Excel内置的规划求解包： 通过明确列出目标函数系数、约束条件及其常数项，在Excel工作表中设置好这些数据，然后使用MMULT公式进行乘法运算。完成设定后，点击“求解”按钮以自动获得最优解决方案，并生成包含结果报告和敏感性分析的数据。 3. Python编程实现： 利用Python编写自定义算法解决线性规划问题是一个高效的选择。通过创建一个Simplex类来封装单纯形方法的核心逻辑，该类包括系数矩阵、约束向量等属性。读取文件中的数据后，按照算法迭代更新变量直到找到最优解为止。 4. 使用scipy库求解： Python的scipy库包含`linprog`函数，专门用于解决线性规划问题。与手动实现单纯形法相比，这种方法更加高效且易于使用；只需提供目标函数系数、约束条件矩阵和边界值即可获得结果。 总结而言，在处理不同规模和复杂度的问题时，上述方法各有优势：Excel适用于初学者或小型项目；Python编程适合需要定制算法的情况；而scipy库则是解决线性规划问题的快速有效工具。理解这些不同的解决方案有助于在实际工作中根据具体情况灵活选择合适的策略。
     
  • 混合整数非线性规划问题
    优质
    简介：混合整数非线性规划（MINLP）是一种优化问题，结合了连续变量与离散变量，并含有非线性的约束条件或目标函数。它广泛应用于工程设计、资源配置等领域，挑战在于寻找全局最优解。 求混合整数非线性规划的Matlab代码，请自行下载。