matlab调用yalmip写约束条件时，M如何表示

在MATLAB中使用YALMIP编写约束条件时，M通常用来表示优化问题的目标函数矩阵或向量，而约束条件通常用F表示。如果您需要在约束条件中使用矩阵M，您可以将其作为YALMIP中的一个变量来定义。例如，可以使用sdpvar函数创建一个M矩阵变量：

M = sdpvar(n,m,'full');

然后，您可以在约束条件中使用这个变量来表示您想要的约束条件。例如，假设您想要将M矩阵限制为对称正定矩阵，您可以使用以下约束条件：

F = [M >= 0, issymmetric(M)];

其中，`M >= 0`表示M矩阵必须是半正定的，`issymmetric(M)`表示M矩阵必须是对称的。

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matlab调用yalmip写约束条件时，如何表示一个极大的正数M

在MATLAB中使用YALMIP编写约束条件时，如果您需要表示一个极大的正数M，可以使用inf函数。例如，假设您想要将变量x限制在某个范围内，但不知道这个范围的具体值，可以使用如下约束条件：

x >= -inf;
x <= inf;

这样，变量x就被限制在了一个无穷大的范围内。如果您需要表示一个正数，可以将其与inf相加或相减，例如：

M = inf - 1;

这将创建一个非常接近无穷大的正数M。您可以在约束条件中使用这个变量来表示您想要的约束条件。例如，假设您想要将变量x限制在[-M, M]的范围内，可以使用以下约束条件：

F = [-M <= x <= M];

matlab调用yalmip时，写约束条件时如何表示某个矩阵，每一行元素值和为0

在YALMIP中，可以使用以下代码表示某个矩阵$A$的每一行元素值和为0的约束条件：

n = size(A,2);
constraints = [A*ones(n,1) == zeros(size(A,1),1)];

其中，`size(A,2)` 表示矩阵$A$的列数，即每一行元素的数量；`A*ones(n,1)` 表示将矩阵$A$的每一行向量乘以一个全为1的$n$维向量，相当于将每一行元素求和；`zeros(size(A,1),1)` 表示一个与矩阵$A$行数相同、列数为1的全零向量，即每一行元素和为0。

将上述约束条件添加到优化问题中即可。