stocks = [1635.7 1643.57 1658.52 1672.1; 1636.68 1642.06 1667.04 1667.00; 1643.64 1636.76 1668.78 1664.04; 1628.90 1635.92 1670.60 1665.00]; % 定义反幂法的参数 n = size(stocks, 1); tolerance = 1e-8; max_iterations = 10000; x = ones(n,1); % 使用反幂法求解最小特征值和特征向量 for i = 1:max_iterations x_old = x; x = stocks \ x; x = x / norm(x); if norm(x - x_old) < tolerance break end end % 计算最小特征值 lambda = x' * stocks * x; % 显示结果 fprintf('最小特征值:%.4f\n', lambda); fprintf('对应的特征向量:\n'); disp(x); % 定义状态空间模型 A = [0.9765 0.0240 0.0418; -0.0506 1.0419 -0.0943; -0.0655 -0.0194 1.0172]; B = [0; 0; 0]; C = [0.1052 0.9058 0.4407]; D = 0; sys = ss(A, B, C, D); % 构造初始状态和输入信号 x0 = [stocks(end,1); stocks(end,2); stocks(end,3)]; u = 4; % 定义初值矩阵 x0 = [0; 0; 0]; % 定义时间向量 t = [0; 1;2;3]; [y, tsim, x] = forecast(sys, t, x0, u); % 输出预测结果 disp(['The predicted values for the next day are:']); fprintf('Stock 1: %.2f\n', y(end,1)); fprintf('Stock 2: %.2f\n', y(end,2)); fprintf('Stock 3: %.2f\n', y(end,3));
时间: 2024-04-04 17:33:01 浏览: 22
这段代码实现了以下功能:
1. 使用反幂法求解一个矩阵的最小特征值和对应的特征向量。
2. 构造一个状态空间模型,包括系统的状态方程、输入方程、输出方程和零输入响应。
3. 根据状态空间模型和初始状态、输入信号,预测了未来某个时间点的系统输出。
具体解释如下:
1. 首先,定义了一个 $4\times 4$ 的矩阵 `stocks`,表示股票价格矩阵。使用反幂法求解该矩阵的最小特征值和对应的特征向量,即求解一个形如 $Ax=\lambda x$ 的问题,其中 $A$ 为 `stocks`,$x$ 为特征向量,$\lambda$ 为最小特征值。求解过程中,使用了迭代的方法,通过不断迭代矩阵乘法和归一化操作,得到收敛的特征向量和最小特征值。
2. 定义了一个状态空间模型 `sys`,其中 $A$、$B$、$C$ 和 $D$ 分别表示状态方程、输入方程、输出方程和零输入响应。状态方程的系数矩阵 $A$、输入矩阵 $B$ 和输出矩阵 $C$ 分别为给定的矩阵,而零输入响应为常数 $0$。该模型描述了一个三维系统,其中输入为标量,输出为一个三维向量。
3. 构造了一个初始状态向量 `x0` 和一个输入信号 `u`,并定义了一个时间向量 `t`。调用了 Matlab 中的 `forecast` 函数,根据状态空间模型、初始状态、输入信号和时间向量,预测了未来某个时间点的系统输出。其中,`y` 表示预测的输出结果,`tsim` 表示时间向量,`x` 表示系统的状态向量。最后,输出了预测的结果。
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某马 stocks_2016.csv stocks_2017.csv stocks_2018.csv 下载
要下载某马在2016年、2017年和2018年的股票数据文件,你可以按照以下步骤进行:
1. 在互联网浏览器中打开某马的官方网站或其他可靠的金融数据网站。
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5. 下载完成后,你可以将这些文件保存到你的计算机的指定位置,例如创建一个名为"某马股票数据"的文件夹,并将这些文件保存到文件夹中。
请注意,在进行以上步骤时,要确保选择可信任的网站和来源,以确保下载的股票数据文件是准确和完整的。
stocks1.corr()如何计算了stocks1 DataFrame中各个列之间的相关系数
在Pandas中,DataFrame有一个corr()方法,用于计算DataFrame中各个列之间的相关系数。如果你想计算stocks1 DataFrame中各个列之间的相关系数,可以使用以下代码:
```
stocks1.corr()
```
该方法会返回一个包含各个列之间相关系数的矩阵,其中每个元素表示对应两列之间的相关系数。例如,如果你的DataFrame有三列A、B和C,则该矩阵将包含以下元素:
- 第一个元素:A和A之间的相关系数
- 第二个元素:A和B之间的相关系数
- 第三个元素:A和C之间的相关系数
- 第四个元素:B和A之间的相关系数
- 第五个元素:B和B之间的相关系数
- 第六个元素:B和C之间的相关系数
- 第七个元素:C和A之间的相关系数
- 第八个元素:C和B之间的相关系数
- 第九个元素:C和C之间的相关系数
注意,corr()方法默认计算的是皮尔逊相关系数。如果你想计算其他类型的相关系数,可以在调用corr()方法时指定相关系数类型。例如,如果你想计算Spearman相关系数,可以使用以下代码:
```
stocks1.corr(method='spearman')
```
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