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。

相关问题

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。

matlab 线性拟合

在Matlab中，可以使用`polyfit`函数进行线性拟合。该函数可以拟合出一条直线，使得该直线与给定的数据点的残差平方和最小。具体使用方法如下：

假设我们有两个向量`x`和`y`，表示数据点的横坐标和纵坐标，我们可以使用`polyfit`函数拟合出一条直线，并使用`plot`函数将该直线绘制出来。

x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [1.2, 1.9, 3.2, 4.1, 5.0];
p = polyfit(x, y, 1); % 拟合一次多项式
yfit = polyval(p, x); % 计算拟合后的y值
plot(x, y, 'o', x, yfit, '-') % 绘制数据点和拟合直线

上述代码中，`polyfit(x, y, 1)`表示拟合一个一次多项式，即拟合一条直线。`polyval(p, x)`表示计算拟合后的y值。`plot(x, y, 'o', x, yfit, '-')`表示绘制数据点和拟合直线。