Taylor_App matlab
时间: 2023-08-23 13:05:53 浏览: 41
以下是一个用于在 MATLAB 中实现 Taylor_App 函数的示例代码:
```matlab
function x = Taylor_App(f, g)
[dfx, dfy] = gradient(f);
a = sum(dfx(:).^2);
b = sum(dfx(:).*dfy(:));
d = sum(dfy(:).^2);
z = g - f;
p = sum(z(:).*dfx(:));
q = sum(z(:).*dfy(:));
A = [a, b; b, d];
rhs = [p; q];
if cond(A) > 1e6
x = [0; 0];
else
x = A \ rhs;
end
end
```
在这个示例中,Taylor_App 函数接受两个输入参数 f 和 g,分别表示当前块和参考块。
首先,通过使用 MATLAB 的 gradient 函数来计算当前块 f 的梯度信息 dfx 和 dfy。
然后,根据梯度信息和残差项(g - f),构造了一个线性方程组 Ax = rhs,其中 A 是一个2x2的矩阵,x 是包含两个分量的向量,rhs 是右侧的向量。
最后,通过求解线性方程组来得到 x,它包含了运动矢量的小数部分。
需要注意的是,如果方程组的条件数(cond(A))太大(大于1e6),则无法求解精确的运动矢量小数部分,此时函数返回一个 [0; 0] 的向量。
这个示例演示了如何在 MATLAB 中实现 Taylor_App 函数,但具体的实现可能会因应用场景和需求而有所不同。