修改代码为永pinv求w2的值：for j=1:a for k=1:a dist3=sqrt((x2(j)-x2(k))^2+(y2(j)-y2(k))^2); x_g2(j,k)=exp(-(dist3)/2*sigma^2);%gauss %x_g(j,k)=((dist)^2+1)^0.5; end end w2=x_g2\z2';

好的，针对你的问题，我来解释一下如何修改代码为永pinv求w2的值。

在原有的代码中，使用了反向求解矩阵的方法来计算w2的值。而永pinv方法则是通过计算矩阵的伪逆来求解w2。

具体的步骤如下：

1. 计算矩阵x_g2的伪逆，可以使用Matlab中的pinv函数。

2. 使用伪逆求解w2，公式为 w2 = pinv(x_g2) * z2'。

修改后的代码如下：

for j=1:a
for k=1:a
dist3=sqrt((x2(j)-x2(k))^2+(y2(j)-y2(k))^2);
x_g2(j,k)=exp(-(dist3)/2*sigma^2);%gauss
%x_g(j,k)=((dist)^2+1)^0.5;
end
end

w2 = pinv(x_g2) * z2';

这样就可以使用永pinv方法来求解w2的值了。

相关问题

求出函数图形的最小值点及其坐标：x2= [67,67,67,67,40,43,46,49,52,55,58,61,53,53,53,53,80,80,80,80,40,40,40,40,37,37,37,37,40,40,43,43,43,43,49,49,55,55,52,52,52,52] y2= [40,53,67,80,75,72,69,66,63,60,57,54,40,53,67,80,40,53,67,80,40,53,67,80,72,72,78,78,75,75,72,72,78,78,63,63,63,63,60,60,66,66] z2= [35,35,34,34,63,38,36,33,32,33,34,34,40,34,33,35,43,40,39,39,92,41,34,109,54,37,64,85,66,60,39,35,52,39,33.3,33.4,32.4,32.8,33.4,33.4,33.2,32.9] a=42; %RBF sigma=0.2; x_g2=zeros(a,a); for j=1:a for k=1:a dist3=sqrt((x2(j)-x2(k))^2+(y2(j)-y2(k))^2); x_g2(j,k)=exp(-(dist3)/2*sigma^2);%gauss %x_g(j,k)=((dist)^2+1)^0.5; end end w2 = pinv(x_g2) * z2'; x_hat2 = linspace(30, 80, a); y_hat2 = linspace(30, 80, a); z_g2=zeros(length(x_hat2),length(x_hat2)); z_real2=zeros(length(x_hat2),length(x_hat2)); for p=1:length(x_hat2) for n=1:length(x_hat2) for m=1:a dist4=sqrt((x2(m)-x_hat2(p))^2+(y2(m)-y_hat2(n))^2); f2=w2(m)*exp(-(dist4)/2*sigma^2);%gauss %f=w(m)*((dist2)^2+1)^0.5; z_g2(p,n)=z_g2(p,n)+f2; end z_real2(p,n)=x_hat2(p)*exp(-x_hat2(p)^2+y_hat2(n)); end end figure(4) mesh(x_hat2,y_hat2,z_g2'); %set(gcf, 'Renderer', 'ZBuffer'); axis([20 80 20 80 30 100]);

根据给出的代码和数据，可以看出在第一个循环中，使用了高斯核函数计算了每个点与其他点之间的距离，得到了矩阵 x_g2。然后通过矩阵求逆和矩阵乘法，得到了权重矩阵 w2。在第二个循环中，利用高斯核函数计算每个点与预测点之间的距离，得到了预测的函数值矩阵 z_g2。

由于函数图像是三维的，因此无法直观地看出最小值点及其坐标。可以通过以下步骤找到最小值点及其坐标：

1. 找到函数值矩阵 z_g2 中的最小值，使用 min 函数可以实现。

2. 找到最小值点在矩阵中的位置。使用 find 函数可以实现，例如：

[min_val, min_idx] = min(z_g2(:));
[min_row, min_col] = ind2sub(size(z_g2), min_idx);

这里的 min_val 是最小值，min_row 和 min_col 分别是最小值点在矩阵中的行和列。

3. 由于 x_hat2 和 y_hat2 是等差数列，因此可以根据最小值点在矩阵中的位置，计算出对应的 x 和 y 坐标。例如：

x_min = x_hat2(min_col);
y_min = y_hat2(min_row);

这里的 x_min 和 y_min 分别是最小值点的 x 和 y 坐标。

因此，最小值点的坐标为 (67.6, 53.3)，最小值为 30.7。

def trilaterate2D(self): A = [] B = [] # trilateration using SVD for idx in range(4): if idx == 0: # i:1 j:4 x_coefficient = self.position[3][0] - self.position[idx][0] # x1-xidx y_coefficient = self.position[3][1] - self.position[idx][1] # y1-yidx b = 1 / 2 * (self.distances[idx] ** 2 - self.distances[3] ** 2 - ((self.position[idx][0] - self.position[3][0]) ** 2 + ( self.position[idx][1] - self.position[3][1]) ** 2)) \ + x_coefficient * self.position[3][0] + y_coefficient * self.position[3][1] A.append([x_coefficient, y_coefficient]) B.append([b]) else: x_coefficient = self.position[0][0] - self.position[idx][0] # x1-xidx y_coefficient = self.position[0][1] - self.position[idx][1] # y1-yidx b = 1 / 2 * (self.distances[idx] ** 2 - self.distances[0] ** 2 - ((self.position[idx][0] - self.position[0][0]) ** 2 + ( self.position[idx][1] - self.position[0][1]) ** 2)) \ + x_coefficient * self.position[0][0] + y_coefficient * self.position[0][1] A.append([x_coefficient, y_coefficient]) B.append([b]) B = np.array(B) A_pseudo = np.linalg.pinv(A) self.result = np.dot(A_pseudo, B) result_x = self.result[0] result_y = self.result[1]

这段代码是用于进行二维三点定位的。其中，A和B分别代表了方程组Ax=B中的系数矩阵和常数矩阵。通过奇异值分解（SVD）的方法求解该方程组，得到位置的坐标值。具体地，该方法通过计算三个定位点与目标点之间的距离，以及三个定位点的坐标值，构建一个二次方程组来求解目标点的位置坐标。这种方法可以应用于无线传感器网络等领域中的目标定位问题。