用matlab2016a编写计算高维数据的测地距离的函数
时间: 2024-04-29 07:26:41 浏览: 23
好的,我明白了。关于您的问题,我了解到,在Matlab 2016a中可以使用pdist函数来计算高维数据的测地距离。以下是一个使用pdist函数计算测地距离的例子:
```Matlab
% 生成随机高维数据
data = rand(100, 50);
% 使用pdist函数计算测地距离
distances = pdist(data, 'minkowski', 3);
% 打印测地距离
disp(distances);
```
在上面的示例中,我们使用了随机生成的100个50维数据。使用pdist函数,第一个参数是数据矩阵,第二个参数指定距离度量方式,这里使用minkowski距离,即闵可夫斯基距离,第三个参数指定p值,因为我们是计算测地距离,所以将p值设置为3。最后,我们将计算出的距离打印出来。
希望这个例子对您有所帮助!
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请用matlab2016a编写一个用共轭梯度法极小化Powell奇异函数的程序
以下是用MATLAB 2016a编写的用共轭梯度法极小化Powell奇异函数的程序:
```matlab
function [x_min, f_min, iter] = powell_conjugate_gradient(x0, tol, max_iter)
% x0: 初始点
% tol: 精度要求
% max_iter: 最大迭代次数
% 初始化
x = x0;
f = powell_singular_function(x);
g = powell_singular_gradient(x);
d = -g;
iter = 0;
while (norm(g, 2) > tol) && (iter < max_iter)
alpha = powell_line_search(x, d);
x = x + alpha * d;
g_new = powell_singular_gradient(x);
beta = (g_new' * (g_new - g)) / (g' * g);
d = -g_new + beta * d;
g = g_new;
iter = iter + 1;
end
x_min = x;
f_min = powell_singular_function(x_min);
end
function f = powell_singular_function(x)
% Powell奇异函数
x1 = x(1);
x2 = x(2);
x3 = x(3);
f = (x1 + 10 * x2) ^ 2 + 5 * (x3 - x4) ^ 2 + (x2 - 2 * x3) ^ 4 + 10 * (x1 - x4) ^ 4;
end
function g = powell_singular_gradient(x)
% Powell奇异函数梯度
x1 = x(1);
x2 = x(2);
x3 = x(3);
x4 = x(4);
g1 = 40 * (x1 - x4) ^ 3 + 2 * (x1 + 10 * x2);
g2 = 20 * (x1 + 10 * x2) + 4 * (x2 - 2 * x3) ^ 3;
g3 = 10 * (x3 - x4) - 8 * (x2 - 2 * x3) ^ 3;
g4 = -10 * (x3 - x4) - 40 * (x1 - x4) ^ 3;
g = [g1; g2; g3; g4];
end
function alpha = powell_line_search(x, d)
% 精确一维搜索
alpha = fminbnd(@(a) powell_singular_function(x + a * d), 0, 1);
end
```
其中,`powell_singular_function` 为Powell奇异函数,`powell_singular_gradient` 为Powell奇异函数的梯度,`powell_line_search` 为精确一维搜索函数。
matlab2016a
matlab2016a是一种编程语言和环境,用于进行科学计算和数据分析。它具有强大的数值计算和图形绘制功能,并且支持编写自定义函数和脚本来解决各种数学和工程问题。在给出的引用中,展示了一段用matlab2016a编写的常微分方程组求解代码。通过输入一组常微分方程,可以使用matlab2016a中的函数和语法来计算该方程组的解。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [三方演化博弈复制动态方程matlab仿真——matlab2016a版本](https://blog.csdn.net/weixin_49289576/article/details/115312485)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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