function [g,h,j,k,l,m,n] = fun2(y,y(1:234),y(235:468)); 该代码出现无效表达式。调用函数或对变量进行索引时，请使用圆括号。否则，请检查不匹配的分隔符。报错，该如何解决

时间: 2024-04-08 19:33:28 浏览: 76
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当javaScript从入门到提高前需要注意的细节：函数部分

根据您提供的代码，出现错误的原因是在函数调用和变量索引时使用了方括号而不是圆括号。正确的用法应该是： ```matlab [g, h, j, k, l, m, n] = fun2(y, y(1:234), y(235:468)); ``` 请将方括号替换为圆括号即可解决这个错误。这样做可以确保在函数调用和变量索引时使用正确的语法规则。
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fun = @(t,y)[-y(1) + t(1)^2; -y(2) + y(1)]; [t,y] = ode45(fun, [0,10], [1;1]); plot(t, y(:,1), t, y(:,2)); 这将模拟系统的动态行为并画出结果。 **5.绘制函数图像：** 如果要绘制函数图像，比如y=sin(x)...

function[X,iter,norm2,etime]=One_P(X) t=tic; N=100; h=1; tol=1e-6; Y=fun1(X); norm2=norm(Y); I=eye(N,N); iter=1; while norm2>tol for j=1:N hj=hnorm(Y); U=fun1(X+hjI(j,1:N)); F=U-Y; J(j,1:N)=(1/hj)*F; end X=X-(J'\Y')'; iter=iter+1; Y=fun1(X); norm2=norm(Y); if iter>5000 disp('Too many iteration steps, may not converge!'); return; end end etime=toc(t); disp(etime); end function[X0,iter,norm2,etime]=Two_P(X0) t=tic; h=1; tol=1e-6; N=100; Y=fun1(X0); norm2=norm(Y); I=eye(N,N); iter=1; for i=1 hi=hnorm(Y); U=fun1(X0+hiI(i,1:N)); F=U-Y; J(i,1:N)=(1/hi)*F; end X=X0-(J'\Y')'; Y=fun1(X); norm2=norm(Y); while norm2>tol for j=1:N hj=X0-X; U=fun1(X+hj(j)*I(j,1:N)); F=U-Y; J(j,1:N)=(1/hj(j))*F; end X0=X; X=X-(J'\Y')'; Y=fun1(X); norm2=norm(Y); iter=iter+1; if iter>5000 disp('Too many iteration steps, may not converge!'); return; end end etime=toc(t); disp(etime); end function F=fun1(x) n=100; F=zeros(1,n);%令 F(x)=0 s=0; for i=1:n s=s+x(i)x(i); end for j=1:n-1 F(j)=(s+1)(x(j)-1)+x(j)(sum(x)-x(j))-n+1; end F(n)=(s+1)(x(n)-1); end 请写一段matlab代码对上述两个算法进行比较，绘制迭代次数比较的图像。

function F = fun1(x) n = 100; F = zeros(1, n); s = 0; for i = 1:n s = s + x(i)*x(i); end for j = 1:n-1 F(j) = (s+1)*(x(j)-1) + x(j)*(sum(x)-x(j)) - n + 1; end F(n) = (s+1)*(x(n)-1); end % ...

A:x = input('请输入x：') y = input('请输入y：') fxy = x.^2+sin(x.y)+2y B:function f = fun(x,y) f = x.^2+sin(x.y)+2y End 相关求解理论、算法、程序

这是一个求解函数f(x,y)的问题，其中f(x,y)的表达式为x^2*sin(x*y)+2*y。要求输入x和y的值，然后根据这个表达式求出f(x,y)的值。 这个问题可以使用MATLAB或者Octave等数学软件来求解。 需要注意的是，MATLAB和...

y0 = [-1; 3; 2]; tspan = [0, 1]; h = 0.05; [t, y] = RK4(@fun, tspan, y0, h); plot(t, y(1, :)) xlabel('t') ylabel('y') title('解') function [t, y] = RK4(odefun, tspan, y0, h) t0 = tspan(1); tf = tspan(2); t = (t0:h:tf)'; n = length(t); y = zeros(n, length(y0)); y(1,:) = y0; for i = 1:n-1 k1 = odefun(t(i), y(i,:))'; k2 = odefun(t(i)+h/2, y(i,:)+h/2*k1)'; k3 = odefun(t(i)+h/2, y(i,:)+h/2*k2)'; k4 = odefun(t(i)+h, y(i,:)+h*k3)'; y(i+1,:) = y(i,:) + h/6 * (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4); end end function dydt = fun(t, y) dydt = zeros(3, 1); dydt(1) = y(2); dydt(2) = y(3); dydt(3) = y(3) + y(2) - y(1) + 2*t - 3; end

这段代码是对我之前所说的龙格-库塔方法求解y'''=y''+y'-y+2x-3的实现，其中RK4函数实现了龙格-库塔方法的迭代公式，fun函数实现了一阶常微分方程组的右侧函数。 具体来说，这段代码的实现步骤如下： 1. 定义初始...

在matlab中如何function x=myfun(A) k=-1; x1=fun1(A); function B=fun1(A) B=A’ end x=fun2(A,x1); end function y=fun2(A,B) y=A*B; end创建这个函数

在MATLAB中，你需要定义两个内部函数fun1和fun2，然后在主函数myfun中调用它们。这里是一个简单的例子解释如何编写这个函数： matlab % 定义内部函数 fun1 function B = fun1(A) % 计算A的转置 B = A'; ...

% 定义目标函数 f = @(y) fun(y) % 进行线性规划 options = optimoptions('linprog', 'Display', 'iter'); [x_opt, fval] = linprog(@(y) double(f(y)), A, b, Aeq, beq, lb, ub, options); disp(x_opt); disp(fval);function f=fun(y) y=double(reshape(y,234,4)); zi1=double(y(:,1).*y(:,2)); zi2=double(y(:,1).*y(:,3)); zi3=double(y(:,1).*y(:,4)); f=0; for i=1:234 f=f+(2*p(i,1).*(1-x(i,1)).*y(i,1)+p(i,1).*yi3(i,1).*(y(i,2)-zi1(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi1(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi2(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi3(i,1))) end f=double(f); end上述代码依旧出现如下报错，此时该如何解决

f = f + (2*p(i,1).*(1-x(i,1)).*y(i,1) + p(i,1).*yi3(i,1).*(y(i,2)-zi1(i,1)) + p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi1(i,1)) + p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi2(i,1)) + p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi3(i,1))); end f = double(f); ...

function f=fun(y) y=double(reshape(y,234,4)); zi1=double(y(:,1).*y(:,2)); zi2=double(y(:,1).*y(:,3)); zi3=double(y(:,1).*y(:,4)); f=0; for i=1:234 f=f+(2*p(i,1).*(1-x(i,1)).*y(i,1)+p(i,1).*yi3(i,1).*(y(i,2)-zi1(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi1(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi2(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi3(i,1))) end f=double(f); %f=sum(2*p.*(1-x).*y(:,1)+p.*yi3.*(y(:,2)-zi1)+p.*zi1.*(1-yi1)+p.*zi1.*(1-yi2)+p.*zi1.*(1-yi3 )); end，此时如何将f转化成double形式

f = f + (2*p(i,1).*(1-x(i,1)).*y(i,1) + p(i,1).*yi3(i,1).*(y(i,2)-zi1(i,1)) + p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi1(i,1)) + p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi2(i,1)) + p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi3(i,1))); end f = double(f); ...

clear f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y); x0 = [-5.12:0.05:5.12]; y0 = x0; [X,Y] = meshgrid(x0,y0); Z = f(X,Y); figure(1); mesh(X,Y,Z); colormap(parula(5)); n = 10; narvs = 2; c1 = 0.6; c2 = 0.6; w_max = 0.9; w_min = 0.4; K = 100; vmax = 1.2; x_lb = -5.12; x_ub = 5.12; x = x_lb + (x_ub-x_lb).*rand(n,narvs); v = -vmax + 2*vmax .* rand(n,narvs); fit = zeros(n,1); for i = 1:n fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); end pbest = x; ind = find(fit == max(fit), 1); gbest = x(ind,:); h = scatter(x(:,1),x(:,2),80,'*r'); fitnessbest = ones(K,1); for d = 1:K for i = 1:n f_i = fit(i); f_avg = sum(fit)/n; f_max = max(fit); if f_i >= f_avg if f_avg ~= f_max w = w_min + (w_max - w_min)*(f_max - f_i)/(f_max - f_avg); else w = w_max; end else w = w_max; end v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand(1)*(pbest(i,:) - x(i,:)) + c2*rand(1)*(gbest - x(i,:)); for j = 1: narvs if v(i,j) < -vmax v(i,j) = -vmax; elseif v(i,j) > vmax v(i,j) = vmax; end end x(i,:) = x(i,:) + v(i,:); for j = 1: narvs if x(i,j) < x_lb x(i,j) = x_lb; elseif x(i,j) > x_ub x(i,j) = x_ub; end end fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); if fit(i) > Obj_fun1(pbest(i,:)) pbest(i,:) = x(i,:); end if fit(i) > Obj_fun1(gbest) gbest = pbest(i,:); end end fitnessbest(d) = Obj_fun1(gbest); pause(0.1) h.XData = x(:,1); h.YData = x(:,2); endfigure(2) plot(fitnessbest)xlabel('迭代次数'); disp('最佳的位置是：'); disp(gbest)disp('此时最优值是：'); disp(Obj_fun1(gbest)) function f= Obj_fun1(x) f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y); end

2. 函数命名：Obj_fun1 这个函数名不太规范，建议改为 objFun1 或 obj_fun1 等符合命名规范的形式。 3. 缩进和空格：在代码风格方面，建议增加适当的缩进和空格，使代码更易读。 4. 函数传参：在函数 f 中，没有...

clear f = @(x,y) 20 + x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi.*x) - 10*cos(2*pi.*y) ; x0 = [-5.12:0.05:5.12]; y0 = x0 ; [X,Y] = meshgrid(x0,y0); Z =f(X,Y) ; figure(1); mesh(X,Y,Z); colormap(parula(5)); n = 10; narvs = 2; c1 = 0.6; c2 = 0.6; w_max = 0.9; w_min = 0.4; K = 100; vmax = 1.2; x_lb = -5.12; x_ub = 5.12; x = zeros(n,narvs); x = x_lb + (x_ub-x_lb).*rand(n,narvs) v = -vmax + 2*vmax .* rand(n,narvs); fit = zeros(n,1); for i = 1:n fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); end pbest = x; ind = find(fit == max(fit), 1); gbest = x(ind,:); h = scatter(x,fit,80,'*r'); fitnessbest = ones(K,1); for d = 1:K for i = 1:n f_i = fit(i); f_avg = sum(fit)/n; f_max = max(fit); if f_i >= f_avg if f_avg ~= f_max w = w_min + (w_max - w_min)*(f_max - f_i)/(f_max - f_avg); else w = w_max; end else w = w_max; end v(i,:) = w*v(i,:) + c1*rand(1)*(pbest(i,:) - x(i,:)) + c2*rand(1)*(gbest - x(i,:)); for j = 1: narvs if v(i,j) < -vmax(j) v(i,j) = -vmax(j); elseif v(i,j) > vmax(j) v(i,j) = vmax(j); end end x(i,:) = x(i,:) + v(i,:); for j = 1: narvs if x(i,j) < x_lb(j) x(i,j) = x_lb(j); elseif x(i,j) > x_ub(j) x(i,j) = x_ub(j); end end fit(i) = Obj_fun1(x(i,:)); if fit(i) > Obj_fun1(pbest(i,:)) pbest(i,:) = x(i,:); end if fit(i) > Obj_fun1(gbest) gbest = pbest(i,:); end end fitnessbest(d) = Obj_fun1(gbest); pause(0.1) h.XData = x; h.YData = fit; end figure(2) plot(fitnessbest) xlabel('迭代次数'); disp('最佳的位置是：'); disp(gbest) disp('此时最优值是：'); disp(Obj_fun1(gbest)) function y = Obj_fun1(x) y = 7*cos(5*x) + 4*sin(x); end

代码中有两处错误： 1. 在初始化 x 变量时，应该使用矩阵赋值，而不是两次赋值。修改后的代码如下： x = x_lb + (x_ub-x_lb).*rand(n,narvs);...function y = Obj_fun1(x) y = 7*cos(5*x) + 4*sin(x); end

解释：def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the Levenberg-Marquardt algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. jacobian :function function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None # y的最小值 grad_val = None # 梯度的最后一次下降的值 x_log = [] # x的迭代值的数组，n*9，9个参数 y_log = [] # y的迭代值的数组，一维 grad_log = [] # 梯度下降的迭代值的数组 x0 = asarray(x0).flatten() if x0.ndim == 0: x0.shape = (1,) # iterations = len(x0) * 200 k = 1 xk = x0 updateJ = 1 lamda = 0.01 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) J = [None] H = [None] while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

其中fun参数是目标函数，grad参数是目标函数的梯度函数，jacobian参数是目标函数的雅可比矩阵函数，x0参数是参数的初始值，iterations参数是算法的最大迭代次数，tol参数是算法的容差。该函数返回最小化目标函数的...

Matlab [x,y]=fmincon('fun1',zeros(9,1),[],[],[],[],zeros(9,1),[],'fun2' ); function f=fun1(x); data=xlsread('file.xlsx'); f = data(1:9,8)' * x(1:9); end function [g,h]=fun2(x); data=xlsread('file.xlsx'); an=(100-data(1:9,6)).*x(1:9)./100; fe= data(1:9,1)' * an(1:9); v2= data(1:9,5)' * an(1:9); ca= data(1:9,3)' * an(1:9); si= data(1:9,2)' * an(1:9); ti= data(1:9,4)' * an(1:9); ccl= ((100 - data(1:9,7)') * an(1:9)) / 100; g=[50.5-(fe)/(ccl); 0.32-(v2)/(ccl); (ca)/(si)-1.8; 1.8-(ca)/(si); (ti)/(ccl)-8.5; x(5)-4; x(6)-3; ]; h=[ sum(x)-100; x(7)-4.4; x(9)-5.5; ]; end 我想让fun2中(ti)/(ccl)的值小于等于8.5为什么求出来的解的值大于8.5.求修改后代码

function [g,h]=fun2(x) data=xlsread('file.xlsx'); an=(100-data(1:9,6)).*x(1:9)./100; fe= data(1:9,1)' * an(1:9); v2= data(1:9,5)' * an(1:9); ca= data(1:9,3)' * an(1:9); si= data(1:9,2)' * an(1:9...

解释这段代码：def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

这段代码实现了BFGS算法，用于最小化一个标量函数，其参数包括目标函数fun，目标函数的梯度grad，初始参数值x0，最大迭代次数iterations，以及优化算法的容忍度tol。函数返回优化结果xk，目标函数在xk处的值fval，...

将下面这段源码转换为伪代码：def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

k <- k + 1 gnorm 计算 gfk 的绝对值的最大值 将 xk 与 x_log 最后一个元素的差的范数添加到 grad_log 列表末尾 将 xk 添加到 x_log 列表末尾 将 fun(xk) 添加到 y_log 列表末尾 如果 (gnorm <= tol)： 跳出...

function x=jacobi_fun(A,b,n,x0,tol,N)%设置一个函数jacobi_fun其中A为线性方程组的系数矩阵，b为常数矩阵，n为未知量个数，x0为初值条件，tol为允许误差的终止条件，N为最大迭代次数 x=zeros(n,1);%设置x向量的个数 y=zeros(n,1);%设置经过变换后的常数矩阵个数 c=zeros(n,n);%设置经过变换后的迭代矩阵 k=0;%设置迭代次数初值为0 for i=1:n for j=1:n if i==j c(i,j)=0;%迭代矩阵的对角线元素全为0 end if i~=j c(i,j)=-A(i,j)/A(i,i);%迭代矩阵中不在对角线上面的元素用-A(i,j)/A(i,i)来计算 end for k=1:n y(k)=b(k)/A(k,k);%计算常数矩阵经过变换后的结果 end end end while k<N%设置最大的迭代次数 x=c*x0+y;%雅可比迭代格式x(k+1)=c*x(k)+y if norm(x-x0)<tol%迭代终止允许误差的条件，判断为向量的二范数 break; end x0=x;%为下一次迭代赋新的迭代值 k=k+1;%迭代一次k自增一次 end if k==N%如果迭代次数为N则判断迭代次数已经到达上限 disp('迭代次数已到达上限!'); end disp(['迭代次数 k=',num2str(k)])%正常情况输出迭代次数 end 优化简化这个代码并说明每行代码意义

function x = jacobi_fun(A, b, n, x0, tol, N) % 定义函数 jacobi_fun，输入参数分别为系数矩阵 A、常数矩阵 b、未知量个数 n、初值条件 x0、允许误差的终止条件 tol、最大迭代次数 N x = x0; % 初值条件 c = -A./...

matlab中 function f=fun(t,y) f(1)=y(2); f(2)=-2*y(1); f=f(:);什么意思

而 f(2) = -2 * y(1) 表示向量 f 的第二个元素等于 -2 乘以 y 的第一个元素，这相当于计算了 y(2) 的导数。 最后，通过 f = f(:) 将向量 f 转化为列向量，并将其作为函数的输出结果返回。

function f= [fun(y)] global p x yi1 yi2 yi3 zi1=double(y(:,1).*y(:,2)); zi2=double(y(:,1).*y(:,3)); zi3=double(y(:,1).*y(:,4)); f=double(0); for i=1:234 f=f+(2*p(i,1).*(1-x(i,1)).*y(i,1)+p(i,1).*yi3(i,1).*(y(i,2)-zi1(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi1(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi2(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi3(i,1))) end f=double(f); end此时又要满足f为列向量，又要满足f是double形式，此时该如何解决

f(i, 1) = 2*p(i,1)*(1-x(i,1))*y(i,1) + p(i,1)*yi3(i,1)*(y(i,2)-zi1(i,1)) + p(i,1)*zi1(i,1)*(1-yi1(i,1)) + p(i,1)*zi1(i,1)*(1-yi2(i,1)) + p(i,1)*zi1(i,1)*(1-yi3(i,1)); end f = double(f); % 将 f 转换...
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