matlab求解lmi

LMI 是“线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequality）”的缩写，是控制理论中常用的一种工具。在 MATLAB 中，可以使用 Robust Control Toolbox 或 Control System Toolbox 中的函数求解 LMI。

其中，Robust Control Toolbox 中的函数包括：

- lmiterm: 定义 LMI 中的单项式
- lmivar: 定义 LMI 中的变量
- lmisys: 定义 LMI 系统
- mincx: 求解 LMI

Control System Toolbox 中的函数包括：

- are: 求解代数矩阵方程
- care: 求解连续时间下的代数矩阵方程
- dare: 求解离散时间下的代数矩阵方程

使用这些函数，可以根据具体的问题进行求解。需要注意的是，LMI 往往涉及到大规模矩阵计算，因此需要特别注意计算效率和精度。

相关问题

matlab求解LMI

在MATLAB中，可以使用Robust Control Toolbox或YALMIP工具箱来求解线性矩阵不等式（LMI）问题。这些工具提供了一些函数和语法，使得LMI求解更加简便。

首先，你需要确保已经安装了Robust Control Toolbox或YALMIP工具箱。然后，你可以按照以下步骤来求解LMI问题：

1. 定义变量：使用MATLAB的变量定义语法来定义LMI中的变量。例如，使用`X = sdpvar(n,n,'symmetric')`来定义一个对称的nxn变量X。

2. 定义LMI约束：使用LMI约束的语法来定义问题的约束。例如，使用`F = [X*A + A'*X + B*W + W'*B' <= 0, X >= 0]`来定义LMI约束，其中A、B和W是已知的矩阵。

3. 定义目标函数：如果你有一个目标函数需要最小化或最大化，可以使用目标函数的语法来定义。例如，使用`obj = trace(C*X)`来定义目标函数trace(C*X)，其中C是一个已知的矩阵。

4. 求解LMI：使用LMI求解器来求解LMI问题。例如，使用`optimize(F,obj)`来求解LMI问题，其中F是约束，obj是目标函数（可选）。

这只是一个基本的求解LMI问题的示例。实际上，LMI问题可能更加复杂，但是使用上述步骤可以帮助你开始求解LMI问题。

请注意，具体的语法和函数可能因你使用的工具箱而异。你可以参考相应工具箱的文档和示例来获取更多详细信息和用法示例。

用MATLAB求解LMI时，定义的未知参数A，未知参数B,未知参数C，而LMI有A*B与A*C这两项，请问应该怎样处理，可以解出LMI

在MATLAB中求解线性矩阵不等式（LMI）时，定义的未知参数A、B和C可以通过以下步骤进行处理：

1. **定义变量**：首先需要定义这些未知参数。通常，这些参数被定义为对称矩阵或块对角矩阵，具体取决于问题的性质。例如，如果A是对称矩阵，可以使用`syms A(n)`来定义一个n×n的对称矩阵A。

2. **构建LMI系统**：接下来，根据问题的具体需求，构建包含A*B和A*C的LMI系统。这通常涉及到将这些矩阵乘积与某些已知矩阵或标量进行比较，形成一组不等式。

3. **使用LMI工具箱**：MATLAB提供了专门的LMI工具箱，可以用来解决这类问题。通过调用相应的函数，如`lmivar`来定义变量，`lmitv`来定义LMI约束等，可以方便地设置和求解LMI问题。

4. **求解LMI**：使用`feasp`或其他相关函数来求解定义好的LMI问题。这些函数会返回一个解，其中包含了满足所有LMI约束的A、B和C的值。

5. **验证结果**：最后，验证得到的解是否确实满足原始的LMI条件。这可以通过将解代入原始的LMI不等式中检查是否所有不等式都得到满足来完成。

示例代码如下：

% 定义变量
syms A(n);
syms B(n);
syms C(n);

% 构建LMI系统
F = [A*B, A*C];
G = [eye(n), zeros(n)]; % 假设的LMI条件

% 设置LMI问题
options = lmiqpoptions('verbose', 0);
[sol, exitflag] = lmiqp(F, G, options);

% 检查结果
if exitflag == 1
    disp('找到解');
    A_sol = double(sol.A);
    B_sol = double(sol.B);
    C_sol = double(sol.C);
else
    disp('未找到解');
end

以上步骤和代码提供了一个基本的框架，具体的实现可能需要根据实际的LMI问题进行调整。