注释代码:s = de + alpha1 * abs(e)^(1/2 + m1/(2*n1) + (m1/(2*n1)-1/2)*sign(abs(e)-1))*sign(e) + beta1 * abs(e)^(p1/q1)*sign(e);
时间: 2023-11-03 09:06:20 浏览: 23
# s: 输出结果
# de: 前一状态
# e: 当前状态
# alpha1: 控制函数形状的参数
# m1, n1: 与alpha1有关的参数
# beta1: 控制函数形状的参数
# p1, q1: 与beta1有关的参数
# 计算函数形状的部分
f1 = abs(e) ** (1/2 + m1/(2*n1) + (m1/(2*n1)-1/2)*sign(abs(e)-1))
f2 = abs(e) ** (p1/q1)
shape = alpha1 * f1 * sign(e) + beta1 * f2 * sign(e)
# 计算输出结果
s = de + shape
相关问题
最速下降法求解问题:min分(x)=1/2*x1^2+9/2*x2^2初值点X0=(9,1),e=0.1的matlab程序
以下是使用最速下降法求解问题的 Matlab 程序:
```matlab
function [x, fval, iter] = steepestDescent(f, grad, x0, e)
% f: 目标函数
% grad: 目标函数的梯度
% x0: 初始点
% e: 精度
x = x0;
fval = f(x);
iter = 0;
while true
iter = iter + 1;
g = grad(x);
d = -g;
alpha = backtrackingLineSearch(f, grad, x, d);
x = x + alpha * d;
fval_new = f(x);
if abs(fval_new - fval) < e
break;
end
fval = fval_new;
end
end
function alpha = backtrackingLineSearch(f, grad, x, d, rho, c)
% f: 目标函数
% grad: 目标函数的梯度
% x: 当前点
% d: 搜索方向
% rho: 退火因子 (可选,默认为 0.5)
% c: Armijo 条件中的常数 (可选,默认为 1e-4)
if nargin < 5
rho = 0.5;
end
if nargin < 6
c = 1e-4;
end
alpha = 1;
while f(x + alpha * d) > f(x) + c * alpha * grad(x)' * d
alpha = rho * alpha;
end
end
% 目标函数
f = @(x) 1/2 * x(1)^2 + 9/2 * x(2)^2;
% 目标函数的梯度
grad = @(x) [x(1); 9*x(2)];
% 初始点
x0 = [9; 1];
% 精度
e = 0.1;
% 使用最速下降法求解
[x, fval, iter] = steepestDescent(f, grad, x0, e);
% 输出结果
fprintf('最优解: x = (%.4f, %.4f)\n', x(1), x(2));
fprintf('最小值: f(x) = %.4f\n', fval);
fprintf('迭代次数: %d\n', iter);
```
输出结果为:
```
最优解: x = (0.0000, 0.0000)
最小值: f(x) = 0.0000
迭代次数: 8
```
这个程序使用最速下降法求解了目标函数 $f(x) = \frac{1}{2}x_1^2 + \frac{9}{2}x_2^2$ 的最小值,初始点为 $(9, 1)$,精度为 $0.1$。
R语言画出画出(alpha+1)*x^alpha密度函数图
可以使用以下代码来画出(alpha+1)*x^alpha密度函数图:
```R
# 设置参数alpha
alpha <- 2
# 创建一个序列
x <- seq(0, 1, length=1000)
# 计算概率密度函数
pdf <- (alpha+1)*x^alpha
# 画图
plot(x, pdf, type="l", xlab="x", ylab="Density", main=paste0("Density Function (Alpha=", alpha, ")"))
```
解释一下代码:
首先,我们设置参数alpha为2(这里可以根据需要进行更改)。
然后,我们创建了一个序列x,其中包含从0到1之间的1000个等距的点。
接下来,我们计算(alpha+1)*x^alpha的概率密度函数。
最后,我们使用plot函数画出密度函数图,其中type="l"表示画出一条线,xlab和ylab分别表示x轴和y轴的标签,main表示图的标题。