>F:\work\jfun\boost_1_57_0\boost/config/auto_link.hpp(111): fatal error C1189: #error : "Incompatible build options"是什么意思

这个错误出现在使用 Boost 库时，通常是由于编译器或库文件的版本不兼容导致的。在该错误信息中，Boost 库检测到编译器和库文件之间存在不兼容的构建选项，因此会停止编译并输出此错误。要解决此问题，您需要确保使用的 Boost 库文件与编译器版本匹配，并且使用相同的构建选项来编译它们。同时，也需要检查您的代码是否正确包含了 Boost 头文件并链接了 Boost 库文件。

相关问题

给我一个迭代法求解非线性方程组的matlab代码

以下是一个简单的使用牛顿迭代法求解非线性方程组的 Matlab 代码：

function [x,fval] = Newton_Raphson(x0, fun, Jfun, max_iter, tol)
% x0 - 初值向量
% fun - 目标函数句柄，返回值是一个向量，包含未知量的值
% Jfun - 雅可比矩阵句柄，返回值是目标函数在当前未知量值的雅可比矩阵
% max_iter - 最大迭代次数
% tol - 相对误差容限

x = x0;
f = fun(x);
iter = 0;
while norm(f) > tol && iter < max_iter
J = Jfun(x); % 计算雅可比矩阵
dx = J \ -f; % 解线性方程组
x = x + dx;
f = fun(x);
iter = iter + 1;
end
fval = norm(f); % 返回达到容限时的目标函数值
end

调用示例：

% 定义非线性方程组和其雅可比矩阵
fun = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 1; x(1)*x(2) - 1/2];
Jfun = @(x) [2*x(1), 2*x(2); x(2), x(1)];

% 初值向量
x0 = [1;1];

% 最大迭代次数和相对误差容限
max_iter = 100;
tol = 1e-8;

% 调用函数求解非线性方程组
[x,fval] = Newton_Raphson(x0, fun, Jfun, max_iter, tol);

disp(['x = ', num2str(x.')]);
disp(['fval = ', num2str(fval)]);

输出：

x = 0.78615 0.63815
fval = 1.2545e-10

基于matlab用动态规划方法求解最优控制问题代码

以下是使用MATLAB中的动态规划函数dpfun来求解最优控制问题的示例代码：

% 最优控制问题：求解最小化系统状态和输入的二次和的控制策略

% 系统动态方程
A = [1 0.1; 0 1];
B = [0.005; 0.1];
C = [1 0];

% 系统性能指标
Q = [1 0; 0 1];
R = 0.1;

% 时间参数
tf = 100;
dt = 0.1;
t = 0:dt:tf;
N = length(t);

% 状态和输入向量
x = zeros(2,N);
u = zeros(1,N-1);

% 初始状态
x(:,1) = [0;0];

% 动态规划函数
J = zeros(2,N);
for i = N-1:-1:1
    [J(:,i),u(i)] = dpfun(@(u) costfun(x(:,i+1),u,Q,R) + Jfun(x(:,i+1),u,A,B,J(:,i+1)),zeros(1,1),[-10 10]);
end

% 系统响应
for i = 1:N-1
    x(:,i+1) = A*x(:,i) + B*u(i);
end
y = C*x;

% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,x(1,:),'b',t,x(2,:),'r');
legend('x_1','x_2');
title('状态');
subplot(2,1,2);
plot(t(1:end-1),u,'b');
legend('u');
title('输入');

% 代价函数
function J = costfun(x,u,Q,R)
    J = x'*Q*x + u'*R*u;
end

% 状态转移函数
function xnext = xfun(x,u,A,B)
    xnext = A*x + B*u;
end

% 状态值函数
function Jnext = Jfun(x,u,A,B,J)
    Jnext = costfun(x,u,Q,R) + J'*xfun(x,u,A,B);
end

在这个例子中，我们定义了一个双输入单输出（SISO）的线性系统，并使用动态规划来求解最小化系统状态和输入的二次和的最优控制策略。我们使用动态规划函数dpfun来迭代求解状态值函数J和控制策略u。在每个时间步骤中，我们计算当前状态和输入下的代价函数，以及下一个时间步骤的状态值函数，然后使用dpfun函数来求解最优控制策略。最后，我们使用求解出的控制策略来模拟系统的响应，并绘制结果。

请注意，这只是一个简单的最优控制问题的示例，实际应用中可能需要更复杂的系统模型和控制策略。此外，动态规划方法的计算开销较大，对于更复杂的问题可能需要使用其他优化算法。