f(1)=-10*e(1)+2*e(1)-0.1*e(2)-0.2*e(1)+0.1*e(3)+0.1*e(5)+0.3*e(7)-0.3*e(9)在这个函数后加上无穷分布时滞，matlab代码如何写

可以使用MATLAB中的`delayseq`函数来实现无穷分布时滞的加入。具体实现可以参考以下代码：

% 定义函数
f = @(e) -10*e(1)+2*e(1)-0.1*e(2)-0.2*e(1)+0.1*e(3)+0.1*e(5)+0.3*e(7)-0.3*e(9);

% 定义无穷分布时滞长度
tau = 5;

% 定义输入信号
e = randn(1, 100);

% 加入无穷分布时滞
e = [zeros(1, tau), e];

% 计算带有无穷分布时滞的函数值
y = f(delayseq(e, tau));

% 输出结果
disp(y);

在这里，我们首先定义了一个函数`f`，然后定义了无穷分布时滞的长度`tau`，接着生成了一个输入信号`e`，并将其前面加入了`tau`个0以表示无穷分布时滞。最后，我们使用`delayseq`函数来实现无穷分布时滞的加入，并计算出带有无穷分布时滞的函数值`y`。

相关问题

function f=leader(t,e) f(1)=-10*e(1)+2*e(1)-0.1*e(2)-0.2*e(1)+0.1*e(3)+0.1*e(5)+0.3*e(7)-0.3*e(9); f(2)=-10*e(2)-3*e(1)+1.5*e(2)-0.2*e(2)+0.1*e(4)+0.1*e(6)+0.3*e(8)-0.3*e(10); f(3)=-10*e(3)+2*e(3)-0.1*e(4)+0.4*e(1)-0.5*e(3)+0.1*e(5)-0.2*e(7)+0.2*e(9); f(4)=-10*e(4)-3*e(3)+1.5*e(4)+0.4*e(2)-0.5*e(4)+0.1*e(6)-0.2*e(8)+0.2*e(10); f(5)=-10*e(5)+2*e(5)-0.1*e(6)+0.3*e(1)-0.1*e(3)-0.2*e(5)+0.1*e(7)-0.1*e(9); f(6)=-10*e(6)-3*e(5)+1.5*e(6)+0.3*e(2)-0.1*e(4)-0.2*e(6)+0.1*e(8)-0.1*e(10); f(7)=-10*e(7)+2*e(7)-0.1*e(8)+0.2*e(1)-0.4*e(3)+0.2*e(5)-0.2*e(7)+0.2*e(9); f(8)=-10*e(8)-3*e(7)+4.5*e(8)+0.2*e(2)-0.4*e(4)+0.2*e(6)-0.2*e(8)+0.2*e(10); f(9)=-10*e(9)+2*e(9)-0.1*e(10)+0.3*e(1)-0.2*e(3)-0.1*e(5)+0.1*e(7)-0.1*e(9); f(10)=-10*e(10)-3*e(9)+4.5*e(10)+0.3*e(2)-0.2*e(4)-0.1*e(6)+0.1*e(8)-0.1*e(10); end帮我在这个函数中加入无穷分布时滞项

可以将原来的函数改为带有无穷分布时滞项的形式，具体实现方法如下：

function f=leader(t,e)
delay = rand*inf; % 生成一个随机的无穷分布时滞
f(1)=-10*e(1)+2*e(1)-0.1*e(2)-0.2*e(1+delay)+0.1*e(3)+0.1*e(5)+0.3*e(7)-0.3*e(9);
f(2)=-10*e(2)-3*e(1+delay)+1.5*e(2)-0.2*e(2+delay)+0.1*e(4)+0.1*e(6)+0.3*e(8)-0.3*e(10);
f(3)=-10*e(3)+2*e(3)-0.1*e(4+delay)+0.4*e(1)-0.5*e(3+delay)+0.1*e(5)-0.2*e(7)+0.2*e(9);
f(4)=-10*e(4)-3*e(3+delay)+1.5*e(4)+0.4*e(2)-0.5*e(4+delay)+0.1*e(6)-0.2*e(8)+0.2*e(10);
f(5)=-10*e(5)+2*e(5)-0.1*e(6+delay)+0.3*e(1)-0.1*e(3)-0.2*e(5+delay)+0.1*e(7)-0.1*e(9);
f(6)=-10*e(6)-3*e(5+delay)+1.5*e(6)+0.3*e(2)-0.1*e(4)-0.2*e(6+delay)+0.1*e(8)-0.1*e(10);
f(7)=-10*e(7)+2*e(7)-0.1*e(8+delay)+0.2*e(1)-0.4*e(3)+0.2*e(5)-0.2*e(7+delay)+0.2*e(9);
f(8)=-10*e(8)-3*e(7+delay)+4.5*e(8)+0.2*e(2)-0.4*e(4)+0.2*e(6)-0.2*e(8+delay)+0.2*e(10);
f(9)=-10*e(9)+2*e(9)-0.1*e(10+delay)+0.3*e(1)-0.2*e(3)-0.1*e(5)+0.1*e(7)-0.1*e(9+delay);
f(10)=-10*e(10)-3*e(9+delay)+4.5*e(10)+0.3*e(2)-0.2*e(4)-0.1*e(6)+0.1*e(8)-0.1*e(10+delay);
end

其中，使用 rand 函数生成一个随机的无穷分布时滞 delay，然后在计算状态方程时，对于每个状态变量，都在下标中加入 delay，以实现无穷分布时滞的效果。

用Matlab编程：某企业生产一种产品有甲乙两个牌号，讨论产销平衡的状态下如何确定各自的产量，使该企业获得最大利润。其中p1,q1,x1分别表示甲的价格、成本与销量：p2,q2,x2表示乙的价格、成本与销量，个量之间的关系为p1=100-x1-0.1*x2,p2=280-0.2*x1-2*x2,q1=30*e^(-0.015*x1)+20,q2=100*e^(-0.02*x2)+30

以下是一个用Matlab编程求解的示例代码，使用了fmincon函数来求解最大化利润的问题：

% 定义成本函数和收益函数
cost_fun = @(x) q1_fun(x(1)) + q2_fun(x(2));
revenue_fun = @(x) p1_fun(x(1), x(2)) * x(1) + p2_fun(x(1), x(2)) * x(2);

% 定义价格和成本的函数
p1_fun = @(x1, x2) 100 - x1 - 0.1 * x2;
p2_fun = @(x1, x2) 280 - 0.2 * x1 - 2 * x2;
q1_fun = @(x1) 30 * exp(-0.015 * x1) + 20;
q2_fun = @(x2) 100 * exp(-0.02 * x2) + 30;

% 定义利润函数
profit_fun = @(x) revenue_fun(x) - cost_fun(x);

% 定义限制条件
A = [-1, 0; 0, -1];
b = [-30; -20];
lb = [0; 0];

% 求解最大利润
x0 = [50; 50];
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter', 'Algorithm', 'sqp');
x_opt = fmincon(@(x) -profit_fun(x), x0, A, b, [], [], lb, [], [], options);

% 输出结果
fprintf('最大利润为：%f\n', profit_fun(x_opt));
fprintf('甲牌号产量为：%f\n', x_opt(1));
fprintf('乙牌号产量为：%f\n', x_opt(2));

在求解过程中，首先定义了成本函数和收益函数，以及价格和成本的函数。接着，定义了利润函数为收益减去成本，然后使用fmincon函数求解最大化利润的问题。限制条件为甲和乙的产量必须大于等于30和20，最终输出最大利润和甲、乙的产量。