用matlab写出一份代码，已知矩阵A=[1 2 34:5 6 7 8:-4 -5 109:8 -9 13-151.求A的一范数，二范数，无穷范数，一范条件数，二范条件数，无穷范条件数。要求不使用命令norm

您好，以下是您要求的 Matlab 代码：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 -4; -5 10 9; 8 -9 13; -15 1];

% 一范数
norm1 = max(sum(abs(A)));

% 二范数
norm2 = sqrt(max(eig(A'*A)));

% 无穷范数
normInf = max(sum(abs(A'),2));

% 一范条件数
cond1 = max(sum(abs(inv(A)))*sum(abs(A)));

% 二范条件数
cond2 = max(svd(A))*max(svd(inv(A)));

% 无穷范条件数
condInf = max(sum(abs(inv(A')))*sum(abs(A'),2));

请注意，这些计算结果是在不使用 norm 命令的情况下得出的。

相关问题

写一份以上详细的matlab代码

由于提供完整的MATLAB代码可能会很长，这里给出一个简化版的例子，展示了如何使用H∞滤波器进行车辆位置估计，并包含了一些基本的网络攻击模型。实际项目中可能需要根据具体的攻击形式和车辆模型进行详细定制。

% 定义车辆状态空间模型和观测模型
A = [1, Ts]; % 过程矩阵，假设匀加速运动，Ts为时间间隔
B = [0; 1]; % 控制矩阵
Q = eye(2); % 过程噪声矩阵
H = [1 0]; % 观测矩阵，假设仅测量位置

% 创建H∞滤波器
sys = ss(A,B,[],[],eye(2)); % 创建系统对象
filter = hinfsyn(sys,Q,H); % 用过程噪声Q和观测矩阵H合成H∞滤波器

% 模拟攻击
attackProbability = 0.1; % 攻击发生的概率
attackMagnitude = 0.1; % 攻击强度

function attacked(measurement)
    randNum = rand();
    return randNum < attackProbability && abs(measurement - truePos) > attackMagnitude; % 有概率且幅度超过阈值则认为受攻击
end

% 假设初始状态和真实位置
initialState = zeros(2,1);
truePos = 0;

% 测量序列（包含网络攻击）
measurements = generateMeasurements(initialState, Ts); % 假设已知真实的测量函数
attackedMeasurements = measurements;

for t = 1:length(measurements)
    % 检查是否受到攻击
    if attacked(attackedMeasurements(t))
        attackedMeasurements(t) = measurements(t) + attackMagnitude * sign(randomVector()); % 增加随机方向的攻击
    end
    
    % 更新滤波器
    [filteredState, ~] = filter.measurementUpdate(attackedMeasurements(t), Q); % 使用受影响的测量更新状态
    truePos = truePos + A * Ts; % 真实位置按车辆模型更新
    plot([filteredState(1), truePos], [filteredState(2), truePos], 'o'); % 绘制估计和真值
end

已知N组六个变量的数值和六个结果的数值，用神经网络求对应关系，并输出对应关系用来计算，用matlab写出

好的，我可以提供一份Matlab代码来实现你的需求。这份代码使用了深度前馈神经网络模型，采用了反向传播算法进行训练，使用了均方误差作为损失函数。请注意，这份代码只是一个示例，你可以根据你的具体数据和需求进行调整和优化。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有N组数据，每组数据包含6个输入变量和6个输出结果。我们可以将这些数据保存为一个N行12列的矩阵，其中前6列是输入变量，后6列是输出结果。代码如下：

% 准备数据集
data = [...]; % 将实际数据填入这里，每行是一组数据
x = data(:,1:6); % 输入变量
y = data(:,7:12); % 输出结果

接下来，我们可以使用Matlab的Deep Learning Toolbox来创建神经网络模型。在这个例子中，我们选择了一个包含2个隐藏层的深度前馈神经网络，其中每个隐藏层包含10个神经元。代码如下：

% 创建神经网络模型
hiddenSize = 10;
net = feedforwardnet([hiddenSize hiddenSize]);

然后，我们可以使用反向传播算法进行训练。我们将数据集按照70%的比例划分为训练集和测试集，使用均方误差作为损失函数进行训练。代码如下：

% 划分训练集和测试集
net.divideFcn = 'dividerand';
net.divideMode = 'sample';
net.divideParam.trainRatio = 0.7;
net.divideParam.valRatio = 0.0;
net.divideParam.testRatio = 0.3;

% 设置训练参数
net.trainFcn = 'trainlm';
net.performFcn = 'mse';
net.trainParam.epochs = 100;
net.trainParam.max_fail = 10;
net.trainParam.min_grad = 1e-6;

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net,x',y');

训练完成后，我们可以使用训练好的神经网络模型来进行预测。可以将输入数据保存为一个6列的矩阵，然后使用sim函数来进行预测。代码如下：

% 预测结果
inputs = [...]; % 将输入数据填入这里，每行是一组数据
outputs = sim(net,inputs');

最后，我们可以将预测结果保存为一个N行6列的矩阵，其中每行是一组预测结果。代码如下：

% 保存预测结果
predictions = outputs';

这就是一个基本的Matlab代码，实现了从数据集到预测结果的全过程。你可以根据具体情况进行调整和优化，例如选择合适的神经网络模型、优化算法和参数设置等。希望对你有所帮助。