约束条件 sum(xa)-sum(xa,2)'== 0 ，matlab代码

在 MATLAB 中，您可以使用以下代码实现该约束条件的矩阵计算：

n = 3; % 矩阵维度
xa = rand(n); % 生成随机矩阵xa
c = sum(xa) - sum(xa, 2).'; % 计算约束条件

其中，`n` 表示矩阵的维度，`xa` 表示您要进行计算的矩阵。`sum(xa)` 表示对 `xa` 矩阵按列求和，`sum(xa, 2)` 表示对 `xa` 矩阵按行求和。注意到 `sum(xa, 2)` 得到的是一个列向量，所以需要使用转置运算符 `.'` 将其转置成行向量，与 `sum(xa)` 相减得到的是一个行向量，即约束条件 `sum(xa)-sum(xa,2)'== 0`。

最后，`c` 即为计算得到的约束条件矩阵。

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xa是31维矩阵 xb是30维矩阵 xa和xb是决策变量 约束条件 sum(xa)'-sum(xa,2)== 0 和 sum(xb)'-sum(xb,2)== 0 ，matlab使用linprog代码

好的，您的问题是如何使用 MATLAB 的 linprog 函数来求解具有约束条件 sum(xa)'-sum(xa,2)==0 和 sum(xb)'-sum(xb,2)==0 的优化问题。

首先，我们需要将约束条件转换为线性不等式约束。对于矩阵 xa，我们可以将其约束条件表示为：

sum(xa,1) - sum(xa,2)' <= 0
sum(xa,2) - sum(xa,1)' <= 0

对于矩阵 xb，我们可以将其约束条件表示为：

sum(xb,1) - sum(xb,2)' <= 0
sum(xb,2) - sum(xb,1)' <= 0

然后，我们可以将优化问题表示为：

minimize f(xa, xb) = c1'*xa + c2'*xb
subject to:
sum(xa,1) - sum(xa,2)' <= 0
sum(xa,2) - sum(xa,1)' <= 0
sum(xb,1) - sum(xb,2)' <= 0
sum(xb,2) - sum(xb,1)' <= 0
xa >= 0
xb >= 0

其中，c1 和 c2 分别是大小为 31 和 30 的列向量，表示两个矩阵的权重。

最后，我们可以使用 MATLAB 的 linprog 函数来求解这个问题，代码如下：

c = [c1; c2];
A = [-eye(31), zeros(31,30); zeros(30,31), -eye(30)];
b = zeros(61,1);
lb = zeros(61,1);
[x, fval] = linprog(c, A, b, [], [], lb);

其中，x 是一个大小为 61 的列向量，其中前 31 个元素是矩阵 xa 的值，后 30 个元素是矩阵 xb 的值。fval 是优化问题的最小值。

xa是31维方阵 xb是30维方阵 xa和xb是决策变量 约束条件 sum(xa)'-sum(xa,2)== 0 和 sum(xb)'-sum(xb,2)== 0 ，matlab使用linprog代码

好的，您的问题是如何使用 MATLAB 的 linprog 函数来求解具有约束条件 sum(xa)'-sum(xa,2)==0 和 sum(xb)'-sum(xb,2)==0 的优化问题，其中 xa 和 xb 分别是 31 维方阵和 30 维方阵。

首先，我们需要将约束条件转换为线性不等式约束。对于矩阵 xa，我们可以将其约束条件表示为：

sum(xa,1) - sum(xa,2)' <= 0
sum(xa,2) - sum(xa,1)' <= 0

对于矩阵 xb，我们可以将其约束条件表示为：

sum(xb,1) - sum(xb,2)' <= 0
sum(xb,2) - sum(xb,1)' <= 0

然后，我们可以将优化问题表示为：

minimize f(xa, xb) = c1'*vec(xa) + c2'*vec(xb)
subject to:
sum(xa,1) - sum(xa,2)' <= 0
sum(xa,2) - sum(xa,1)' <= 0
sum(xb,1) - sum(xb,2)' <= 0
sum(xb,2) - sum(xb,1)' <= 0
vec(xa) >= 0
vec(xb) >= 0

其中，c1 和 c2 分别是大小为 31^2 和 30^2 的列向量，表示两个矩阵的权重。vec(xa) 和 vec(xb) 分别是 xa 和 xb 的向量化形式。

最后，我们可以使用 MATLAB 的 linprog 函数来求解这个问题，代码如下：

c = [reshape(c1, [], 1); reshape(c2, [], 1)];
A = [-kron(eye(31), ones(1,31)), kron(eye(31), ones(31,1)), zeros(31^2,30^2);
zeros(30^2,31^2), -kron(eye(30), ones(1,30)), kron(eye(30), ones(30,1))];
b = zeros(2*31*(31-1)+2*30*(30-1),1);
lb = zeros(31^2+30^2,1);
[x, fval] = linprog(c, A, b, [], [], lb);

其中，x 是一个大小为 31^2+30^2 的列向量，其中前 31^2 个元素是矩阵 xa 的向量化形式，后 30^2 个元素是矩阵 xb 的向量化形式。fval 是优化问题的最小值。