%%一元函数极小值fminbnd dh = @(m)m^2-10*m+25; %%输出为极小值所对应的坐标 min = fminbnd(dh, 1,10) %%同时输出坐标和极值 [min, zhi]...= fminbnd(dh, 1,10) %%+功能，同时返回的options %%FunValCheck检测目标函数是有效的工具 [min, zhi, FunValCheck] = fminbnd(dh..., 1, 10) %%MaxIter收集迭代次数 [min, zhi, MaxIter] = fminbnd(dh, 1, 10) %%exitflag == 1，是由于函数在options。...TolX 条件下收敛到解； %%exitflag == 0，函数因为达到最大迭代次数或函数评价次数而结束； %%exitflag == -2， 边界不一致； %%exitflag == -1, 被输出函数停止...[min, zhi, exitflag] = fminbnd(dh, 1, 10) 以上是一元函数，接着看二元函数 首先单独建一个函数脚本写一个函数，我命名为“peach”，脚本名称最好与函数名相同 function
如何用matlab数据拟合函数?...用matlab求解多元线性方程 www.zhiqu.org 时间： 2020-12-08 Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ，使用方便，能实现多种类型的线性、非线性曲线拟合...下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。 假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0。
在matlab中绘制二元函数图像 矩形区域上的绘制 考虑 f ( x , y ) = 2 x 2 + 2 y 2 + 4 x y − 3 y − 3 x + 1 f(x,y)=2 x^2 + 2 y^...f = 2 * x.^2 + 2* y.^2 + 4 * x.* y - 3 * y - 3 * x + 1; % figure figure mesh(x,y,f) 三角形区域上的绘制 上文中的函数...实际上， f f f 是这个三角形单元上的一个2次Lagrange型基函数，所以我们更需要的是 f f f 在这个三角形区域上而非是整个矩形区域上的图像。
一个分布的随机变量可通过把服从(0,1)均匀分布的随机变量代入该分布的反函数的方法得到。标准正态分布的反函数却求不了。所以我们就要寻找其他的办法。...接下来将分别介绍三种算法的python实现 1.Box–Muller算法 Box–Muller算法实际上是依据瑞利分布来求标准正态分布的反函数。...我们知道标准正太分布的反函数是求不了的，但标准正态分布经过极坐标变换后却是可以求得反函数的。...因为 ，所以由 得到服从标准正态分布的 随机变量。...1.2.python代码： 1.3.Excel直方图： 2.中心极限定理 2.1.理论基础： 独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和，以标准正态分布为极限 ， ，
绘制空间曲面 绘制空间曲面的步骤为：绘制平面网格，计算网格上的函数值，绘制网面 首先是绘制平面网格[X,Y]=meshgrid(x,y) %x,y向量表示需要采样的具体坐标，由此生成各个网格点 如果网格的范围是...5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 平面网格绘制好后，只要计算网格值并绘出即可，下面给出完整实例： %绘制二元函数...*exp(-X.^2-Y.^2);%计算网格点的值 mesh(X,Y,z);%绘制二元函数 colormap([0 0 0]);%指定颜色 其他的二元绘图函数： meshc 除了生成网格图外，还在...xy平面生成曲面的等高线； meshz 除了生成网格图外，还在曲线下面加上个矩形垂帘； meshc(X,Y,z); meshz(X,Y,z); 绘制等高线 %绘制二元函数 z=x*exp(-x
显著性水平等等之类的这个知识，都是可以为我们的这个问题提供参考和依据的； 因此，我认为这个概率论不应该沦为这个理论和只会套公式计算的学科，我也不喜欢按照这样的方式进行学习，因此，我决定集合自己喜欢的软件matlab...中用于生成服从标准正态分布（均值为 0，方差为 1 的正态分布）随机数的函数。...%下面使用的这个函数就是生成我们的这个正态分布的概率密度函数的 %上面的这个随机生成的数据绘制的图像具有一定的随机性，但是下面的这个概率密度函数的这个 %图像就显得很平滑了 y_prob=normpdf...，执行这个hold on命令（直接选中这个脚本里面的命令执行）然后再去执行这个下面的这个normodf函数去绘制这个图像，这样的话，两个图像就可以在一个画布上面进行显示了； 1.7分布函数 分布函数调用的也是我们的这个正态分布里面的函数...normcdf函数，这个函数在我们的这个matlab里面的解释叫做累积密度函数，这个其实是一个意思，累积就是进行求解积分的嘛； y_prob=normcdf(data_up,0,1); plot(data_up
实验五用matlab求二元函数及极值 实验五?? 用matlab求二元函数的极值 ?...1．计算二元函数的极值 对于二元函数的极值问题,根据二元函数极值的必要和充分条件,可分为以下几个步骤: 步骤1.定义二元函数. 步骤2.求解方程组,得到驻点....对于每一个驻点,计算判别式,如果,则该驻点是极值点,当为极小值, 为极大值;如果,需进一步判断此驻点是否为极值点; 如果则该驻点不是极值点. 2．计算二元函数在区域D内的最大值和最小值 设函数在有界区域上连续...3．函数求偏导数的MATLAB命令 MATLAB中主要用diff求函数的偏导数,用jacobian求Jacobian矩阵。 ? ? diff(f,x,n)? 求函数f关于自变量x的n阶导数。...求解方程的MATLAB代码为： >>clear; >>[x,y]=solve(‘4*x^3-8*y=0′,’-8*x+4*y=0′,’x’,’y’) 结果有三个驻点，分别是P(-2,-4),Q(0,0)
文章目录 Matlab二元函数图像绘制 plot3函数的基本用法 fplot3函数基本用法 进阶用法 绘制二元函数图像 Matlab二元函数图像绘制 在讲二元函数图像绘制之前，先讲解plot3与fplot3...的实际用法，之后再讲解二元函数图像绘制，有需要的同学可直接跳转查看。...% 为t定义，在matlab里等效于为t建立矩阵,在这里有两种办法，一种是利用matlab自带的linespace函数，一种是使用matlab语法建立关于t的矩阵 % linspace(0,10*pi,...tlims为参数函数自变量的取值范围，用二元向量[tmin，tmax]描述，默认为[-5，5]。...现在便来讲一下二元函数图像的绘制。 二元函数在matlab使用meshgrid函数绘制： 语法： [X,Y] = meshgrid(x,y) 基于向量 x 和 y 中包含的坐标返回二维网格坐标。
画二元函数，即两个变量可以得到三维图像，下面通过一个例子进行讲解。 首先利用meshgrid函数产生平面区域内的网格坐标矩阵。...meshgrid(x,y); 执行完以后X、Y均为矩阵，其中矩阵X的每一行都是向量x，行数等于向量y的元素的个数，矩阵Y的每一列都是向量y，列数等于向量x的元素的个数，具体则为： 接下来利用mesh函数
MATLAB内置有强大的绘图功能，以下将以几个实例进行说明。
loc=0说明这一个以Y轴为对称轴的正态分布， 参数scale(float)：正态分布的标准差，对应分布的宽度，scale越大，正态分布的曲线越矮胖，scale越小，曲线越高瘦。...np.random.standard_normal(size=None)返回指定形状的标准正态分布的数组。...正态分布 期望值（均值）μ，标准差σ（方差开根号） 补充一下标准差： 标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。...正态分布图像 标准正态分布 期望值μ=0，即曲线图象对称轴为Y轴，标准差σ=1条件下的正态分布，记为N(0，1)。...的训练集数据文件） .m文件是保存一段代码的文件，类似于C语言中的一个函数体； 这也是MATLAB中最常见的文件保存格式之一； .mat文件是matlab的数据存储的标准格式。
||matlab 中 rand 函数是产生0到1的随机分布 1>、RAND:Uniformly distributed random numbers....中 randn 函数是产生标准正态分布 1>、RANDN产生正态分布数的语法： 标准化分布的随机数 ; RANDN(N) ：产生N× N的矩阵，其元素是按正态分布的数组； RANDN(M,N) and...([M,N])：产生M×N的矩阵； RANDN(M,N,P,…) or RANDN([M,N,P…])产生随机序列； 2>、RANDN产生伪随机数的语法： S = RANDN(‘state’) 是一个二元向量...，包括标准发生器的状态； RANDN(‘state’,S)：设置发生器的状态为S(即标准状态)； RANDN(‘state’,0)：设置发生器的初始状态； RANDN(‘state’,J)：J为整数，设置发生器到...’,J)一样，但使用Matlab 4.x随机数发生器。
实验二 用matlab 绘制一元函数与二元函数的图象 1．平面曲线的表示形式 对于平面曲线，常见的有三种表示形式，即以直角坐标方程 ],[),(b a x x f y ∈=，以参数方程],[),(),(...2．曲线绘图的MATLAB 命令 可以用help plot, help fplot 查阅有关这些命令的详细信息 例16.2.1 作出函数x y x y cos ,sin ==的图形，并观测它们的周期性...先作函数x y sin =在]4,4[ππ-上的图形，用MATLAB 作图的程序代码为： >>x=linspace(-4*pi,4*pi,300); %产生300维向量x >>y=sin(x); >>plot...图1.1 x y sin =的图形 此图也可用fplot 命令，相应的MATLAB 程序代码为： >>clear; close; %clear 清理内存；close 关闭已有窗口。
简洁的where函数 numpy.where 函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本。 其实和 Java 中的问号表达式也是异曲同工。...线性代数 矩阵乘法：使用dot函数而不是 *，使用 * 得到的结果等于是matlab中使用点乘.* 的结果，使用dot函数才是真正的矩阵乘法。...矩阵求逆、矩阵分解、行列式：函数名同matlab，使用前要先导入：from numpy.linalg import inv, qr 等等，以此类推。 一些常用的线代函数 ?...此外，randn 默认只能生成标准正太分布的随机数，想要使用randn来生成非标态分布的随机数，那么可以这么写：sigma * np.random.randn(size) + mu 。...但是使用normal就可以轻松的生成各种正态分布的随机数：normal(loc=0.0, scale=1.0,size=None)，loc是均值，scale是标准差。
,所以在这样典型的应用情境下,我将主要研究EM算法在二元正态分布下的应用. 1:二元正态分布的介绍: 设二维的随机变量(X,Y)的概率密度为: ?...其中u1,u2,p,&1,&2都是常数,并且&1>0,%2>0,-1 因为接下来的推导需要几个性质,现在先给出几个重要的性质: 性质1:二元正态分布的边际分布 证: ? 由于 ? 于是得到: ?...哼,证明证明出来了 性质2:正态分布的条件分布仍是正态分布 二元正态分布(X,Y) ~N(u,M),其中: ? 求证: ? 证明过程如下: ?...2:对于二元正态分布均值的MCEM估计: 设总体Z=(X,Y)~N(u,M),其中: ? 现在有如下的观测数据: ?...有兴趣的同学可以用MATLAB这样的工具试一试,实验室的小伙伴试验后表示在u1,u2初始值都为1,迭代20次以后,最终都会收敛,u1=2.0016,u2=3,9580 ?
,所以在这样典型的应用情境下,我将主要研究EM算法在二元正态分布下的应用. 1:二元正态分布的介绍: 设二维的随机变量(X,Y)的概率密度为: 其中u1,u2,p,&1,&2都是常数,并且&1>0,%...2>0,-1 因为接下来的推导需要几个性质,现在先给出几个重要的性质: 性质1:二元正态分布的边际分布 证: 由于 于是得到: 在这里设一个参数t: 即可以得到: 同理: 哼,证明证明出来了...性质2:正态分布的条件分布仍是正态分布 二元正态分布(X,Y) ~N(u,M),其中: 求证: 证明过程如下: 2:对于二元正态分布均值的MCEM估计: 设总体Z=(X,Y)~N(u,M),其中...但是这样的数据不完整的情况下,用极大似然估计求参数是非常困难的,现在我们知道EM算法对于缺失数据是非常有利的,现在我们用EM算法来求: 假设协方差矩阵 估计未知参数: 首先以u=[2,4]为例产生二元正态分布随机数...有兴趣的同学可以用MATLAB这样的工具试一试,实验室的小伙伴试验后表示在u1,u2初始值都为1,迭代20次以后,最终都会收敛,u1=2.0016,u2=3,9580 3:高斯混合分布的定义; 混合模型是指随机变量
因此，我们不需要知道密度函数的归一化常量。并且该采样规则允许从非标准分布中采样，这是非常重要的，因为非标准分布在贝叶斯模型中经常用到。 ?...我们使用正态分布作为建议分布，即从Normal(θ(t),σ)分布中产生建议。因此该分布的均值集中在当前状态，参数σ表示标准差需要人为设定，以控制建议分布的可变性。...Listing 2.1展示了MATLAB函数，该函数返回非标准的柯西分布的密度。Listing 2.2展示了MATLAB代码实现的Metropolis sampler工具。...该二元分布的密度如图2.4（右图）所示。该密度函数的MATLAB实现如Listing 2.3所示。为了解释blockwise MH sampler，我们使用均匀分布作为建议分布， ?...直到 t=T 举例 示例1：在上一章的“示例3”中，我们利用Metropolis sampler从二元正态分布中采样。二元正态分布也可以用Gibbs sampling进行高效的采样。
边缘分布都是标准正态分布。2.使用标准正态累积分布函数将正态边缘转换为均匀分布。3.使用逆累积分布函数将均匀边缘分布转换为 您想要的任何分布。第二步和第三步中的转换是在数据矩阵的各个列上执行的。...那么，我们只需要以 x为累积分布函数值，对正态分布求逆即可，如果我们将 x 和转化后的x 的分布画在一张图中，就可以直观的看出逆累积分布函数的样子。...首先从二元正态分布中生成样本：通过给 x1和x2的累积分布函数进行采样，我们可以将其转化成均匀分布。...我们也可以更好地理解高斯 copula 的数学描述：对于给定的R, 具有参数矩阵的高斯copula可以写成 ，其中Φ− 1是标准正态的逆累积分布函数，并且ΦR是平均向量为零且协方差矩阵等于相关矩阵的多元正态分布的联合累积分布函数...为简单起见，我们将假设正态分布 。因此，我们估计边缘的参数。直方图显示如下：现在我们在函数中应用copula，从生成的多变量分布中获取模拟观测值。最后，我们将模拟结果与原始数据进行比较。
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
云直播
