使用matlab调用yalmip时，如何看到已经写了的约束是啥

在Matlab中调用YALMIP时，你可以使用 `constraints` 命令来查看所有已经定义的约束条件。这个命令会列出所有的约束条件及其所对应的变量和限制条件。例如，假设你已经定义了以下两个约束条件：

x >= 0;
y <= 1;

那么你可以使用以下命令来查看这些约束条件：

constraints

这个命令会输出以下结果：

0 <= x
y <= 1

这样你就可以看到所有已经定义的约束条件及其所对应的限制条件了。

相关问题

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。

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。