matlab 线性规划求解

在MATLAB中，可以使用“linprog”函数求解线性规划问题。该函数的语法如下：

[x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)

其中，f是目标函数的系数向量，A和b是不等式约束条件的系数矩阵和向量，Aeq和beq是等式约束条件的系数矩阵和向量，lb和ub是变量的下限和上限。x是最优解，fval是目标函数的最优值，exitflag是求解状态，output是包含有关求解的详细信息的结构体，lambda是最优解的拉格朗日乘子向量。

相关问题

matlab 线性规划

Matlab中可以使用线性规划工具箱来求解线性规划问题。下面是一个简单的示例：

假设我们要最小化目标函数 f = 3x1 + 5x2，满足以下三个约束条件：

2x1 + x2 >= 10
x1 + 3x2 >= 12
x1, x2 >= 0

则我们可以使用Matlab代码来求解：

f = [3; 5]; % 目标函数系数向量
A = [-2 -1; -1 -3]; % 约束条件系数矩阵
b = [-10; -12]; % 约束条件常数向量
lb = [0; 0]; % 变量下界
[x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb); % 求解线性规划问题

其中，`linprog`函数用于求解线性规划问题，其输入参数分别为目标函数系数向量、约束条件系数矩阵、约束条件常数向量、变量上界、变量下界。其输出结果为最优解向量和最优解值。

在上述代码中，我们没有指定变量上界，因此默认为无穷大。如果需要指定变量上界，只需将其作为第五个输入参数传入即可。同样地，如果只需要指定变量上界而不需要指定变量下界，则将变量下界设置为空矩阵即可。

matlab 解决非线性方程

Matlab可以使用多种方法来解决非线性方程，以下是其中几种常用的方法：

1. fzero函数：该函数可以用于求解一个单变量的非线性方程，使用方法为fzero('f(x)', x0)，其中f(x)为非线性方程，x0为初始点。

2. fsolve函数：该函数可以用于求解多个变量的非线性方程组，使用方法为fsolve('F(x) = 0', x0)，其中F(x)为非线性方程组，x0为初始点。

3. fminsearch函数：该函数可以用于求解一个多变量的非线性函数的最小值，使用方法为fminsearch('f(x)', x0)，其中f(x)为非线性函数，x0为初始点。

4. lsqnonlin函数：该函数可以用于求解一个非线性最小二乘问题，使用方法为lsqnonlin('F(x)', x0)，其中F(x)为非线性方程组，x0为初始点。

需要注意的是，由于非线性方程的求解方法比较多，选择合适的方法需要根据具体问题来决定。