setlmis([]); n=7; M1=lmivar(2,[n,1]); thate1=lmivar(2,[n,1]); lmiterm([1,1,1,0],K11'*K11); lmiterm([1,1,1,M1],1/tao,1); lmiterm([1,1,1,-M1],1/tao,1); lmiterm([1,1,1,0],I1); lmiterm([1,1,2,thate1],1/(sqrt(tao)),XX); lmiterm([1,2,1,thate1],1/(sqrt(tao))*XX',1); lmiterm([1,2,2,0],-I1); lmisys=getlmis; %求解lmi [tmin,xfeas]=feasp(lmisys); if(tmin<0) disp('Feasible'); M1=dec2mat(lmisys,xfeas,M1) thate1=dec2mat(lmisys,xfeas,thate1) else M1=nan; thate1=nan; end

这段代码是用于求解线性矩阵不等式(LMI)的，其中使用了lmis函数，它的作用是定义LMI问题，并返回一个LMI系统的句柄。lmivar函数用于定义LMI中的变量，这里定义了两个变量M1和thate1。lmiterm函数用于定义LMI中的项，它的第一个参数表示这个项的位置，第二个参数表示这个项的系数，第三个参数表示这个项的变量，第四个参数表示这个项的转置变量（如果有的话）。dec2mat函数用于从LMI系统的解中提取出变量的值。最后使用了feasp函数来求解LMI问题，如果问题是可行的，则输出M1和thate1的值，否则输出nan。

相关问题

参考setlmis lmivar lmiterm feasp getlmis 这几个函数写出程序

好的，以下是 `setlmis`、`lmivar`、`lmiterm`、`feasp` 和 `getlmis` 函数的基本用法及示例代码。

`setlmis` 函数用于初始化 LMIs（线性矩阵不等式）求解器，并设置求解器的参数。

setlmis([]); % 初始化 LMIs 求解器

setlmis('verbosity', 0); % 设置求解器的输出级别为 0（不输出任何信息）

setlmis('maxiter', 1000); % 设置最大迭代次数为 1000

`lmivar` 函数用于定义变量，并返回一个变量标识符。

X = lmivar(1, [2 1]); % 定义一个 2x1 的矩阵变量 X，并返回其标识符

Y = lmivar(2, [1 3], 'S'); % 定义一个 1x3 的对称矩阵变量 Y，并返回其标识符

`lmiterm` 函数用于定义 LMI 中的一项，并将其添加到 LMI 中。

lmiterm([1 1 1 X], eye(2), 1, 's'); % 定义一项 X - I >= 0，并将其添加到 LMI 中

lmiterm([2 1 1 Y], eye(3), 1, 's'); % 定义一项 Y - I >= 0，并将其添加到 LMI 中

`feasp` 函数用于求解 LMIs，并返回一个布尔值，指示是否找到了可行解。

[copt, xopt] = feasp([1 1]); % 求解 LMIs，并返回最优值和最优解

if copt < 0 % 如果最优值小于 0，则存在可行解
    disp('Found a feasible solution!');
else % 否则不存在可行解
    disp('No feasible solution found!');
end

`getlmis` 函数用于获取 LMI 的信息，如变量、项和约束等。

[vars, terms, constrs] = getlmis; % 获取 LMI 的变量、项和约束信息

disp(vars); % 显示变量信息

disp(terms); % 显示项信息

disp(constrs); % 显示约束信息

以上是这几个函数的基本用法及示例代码，您可以根据自己的具体需求进行修改和调整。希望能帮助到您！

%给出常量 A1=[1,0;0,1/3]; A2=[5/2,0;0,1]; B=[5/2,0;0,1]; E=[-1,0;0,1]; h1=[1,0,0,1/3]; h2=[5/2,0;0,1]; %初始化LMI setlmis([]); %定义变量 X=lmivar(1,[2 1]); Q=lmivar(1,[2 1]); Y=lmivar(2,[2 2]); r=lmivar(1,[1 0]); %添加项 lmiterm([1 1 1 X],A1,1,'s'); lmiterm([1 1 1 Y],B,1,'s'); lmiterm([1 1 1 Q],1,1); lmiterm([1 2 1 0],E'); lmiterm([1 2 2 r],-1,1); lmiterm([1 3 1 X],h1,1); lmiterm([1 3 1 Y],h2,1); lmiterm([1 3 3 r],-1,1); lmiterm([1 4 1 X],1,A2'); lmiterm([1 4 4 Q],-1/2,1); %添加项X、Q>0 lmiterm([-2 1 1 X],1,1); lmiterm([-3 1 1 Q],1,1); lmisys=getlmis;

这段代码是在MATLAB中使用LMIs（线性矩阵不等式）进行优化设计，目的是对一个系统进行控制器设计。其中，变量X和Q是对称正定矩阵，Y是对称矩阵，r是标量。LMIs被用来限制这些变量的取值范围，同时满足一些性质，如控制器的稳定性、性能等。具体来说，这段代码定义了一个LMI系统，其中包含4个约束条件，即X，Q，Y，r的限制条件。在getlmis函数中，将会返回这些约束条件的矩阵形式，然后可以使用LMI工具箱求解。