LMI工具箱求解线性矩阵不等式(2)

2023-12-05 19:40

本文主要是介绍LMI工具箱求解线性矩阵不等式(2),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

上次的文章介绍了最基本的线性矩阵不等式的求法,今天我们来介绍比较复杂的线性矩阵不等式的求法。

C=[1 0;0 1];A=[1.5 3;1 2];B=[3 0.1;0.2 2.5];b=1.5,u=0.5, L=I,以下均为二阶矩阵,存在对称正定矩阵P,Q_i (i =1,2,3,4),三个正定对角矩阵E,F,G,矩阵M,N,R,W_1,W_2,使得如下LMI成立。



上一次已经介绍过A11的构造方法,接下来我们来介绍其他几个的构造方法:

A12=W2+N-M',为第一行第二列,所以termID=[1 1 2 x],因为W2为普通矩阵,所以可以写为W2=lmivar(2,[2 2]),N,M同理。

定义完之后,就可以表述A12的内容。因为W2左乘1,右乘1,所以总的可以写为lmiterm([1 1 2 W2],1,1);同理N的表述为lmiterm([1 1 2 N],1,1);在这里构造的时候,M的转置为在termID表述为-M,左乘-1,右乘1,所以表述为lmiterm([1 1 2 -M],-1,1)。

A14=PA+LE+LF,为第一行第四列,所以termID=[1 1 4 x],P前面已经定义过,不需要再定义,A,L为已知矩阵,E,F为正定对角矩阵,所以可以定义为E=lmivar(1,[1 0;1 0]),同理F。

定义完之后,就可以表述A14的内容。因为P左乘1,右乘A,所以可写为lmiterm([1 1 4 P],1,A);E左乘L,右乘1,所以表述为lmiterm([1 1 4 E],L,1);同理F为lmiterm([1 1 4 F],L,1)。

其他的基本同理,就不再赘述,附结果如下:

lmiterm([1 1 5 p],1,b);

lmiterm([1 1 6 r],1,1);lmiterm([1 1 6 -m],-1,1);

lmiterm([1 2 2 q1],-0.5,1);lmiterm([1 2 2 n],-1,1);lmiterm([1 2 2-n],-1,1);

lmiterm([1 2 6 r],-1,1);lmiterm([1 2 6 -n],-1,1);

lmiterm([1 3 3 q2],-1,1);

lmiterm([1 4 4 q3],1,1);lmiterm([1 4 4 q4],1.5,1);lmiterm([1 4 4 e],-2,1);

lmiterm([1 4 4 f],-2,1);

lmiterm([1 5 5 q3],-0.5,1);lmiterm([1 5 5 g],-2,1);

lmiterm([1 6 6 r],-1,1);lmiterm([1 6 6 -r],-1,1);

lmiterm([-2,1 1 p],1,1);

lmiterm([-3,1 1 q1],1,1);

lmiterm([-4,1 1 q2],1,1);

lmiterm([-5,1 1 q3],1,1);

lmiterm([-6,1 1 q4],1,1);

lmiterm([-7,1 1 e],1,1);

lmiterm([-8,1 1 f],1,1);

lmiterm([-9,1 1 g],1,1); 

再用:

lmisys=getlmis;

[tmin,xfeas]=feasp(lmisys)

根据得出的tmin判断是否有解。



 


这篇关于LMI工具箱求解线性矩阵不等式(2)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/458885

相关文章

numpy求解线性代数相关问题

《numpy求解线性代数相关问题》本文主要介绍了numpy求解线性代数相关问题,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 在numpy中有numpy.array类型和numpy.mat类型,前者是数组类型,后者是矩阵类型。数组

hdu 4565 推倒公式+矩阵快速幂

题意 求下式的值: Sn=⌈ (a+b√)n⌉%m S_n = \lceil\ (a + \sqrt{b}) ^ n \rceil\% m 其中: 0<a,m<215 0< a, m < 2^{15} 0<b,n<231 0 < b, n < 2^{31} (a−1)2<b<a2 (a-1)^2< b < a^2 解析 令: An=(a+b√)n A_n = (a +

线性因子模型 - 独立分量分析(ICA)篇

序言 线性因子模型是数据分析与机器学习中的一类重要模型,它们通过引入潜变量( latent variables \text{latent variables} latent variables)来更好地表征数据。其中,独立分量分析( ICA \text{ICA} ICA)作为线性因子模型的一种,以其独特的视角和广泛的应用领域而备受关注。 ICA \text{ICA} ICA旨在将观察到的复杂信号

hdu 6198 dfs枚举找规律+矩阵乘法

number number number Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Description We define a sequence  F : ⋅   F0=0,F1=1 ; ⋅   Fn=Fn

✨机器学习笔记(二)—— 线性回归、代价函数、梯度下降

1️⃣线性回归(linear regression) f w , b ( x ) = w x + b f_{w,b}(x) = wx + b fw,b​(x)=wx+b 🎈A linear regression model predicting house prices: 如图是机器学习通过监督学习运用线性回归模型来预测房价的例子,当房屋大小为1250 f e e t 2 feet^

【高等代数笔记】线性空间(一到四)

3. 线性空间 令 K n : = { ( a 1 , a 2 , . . . , a n ) ∣ a i ∈ K , i = 1 , 2 , . . . , n } \textbf{K}^{n}:=\{(a_{1},a_{2},...,a_{n})|a_{i}\in\textbf{K},i=1,2,...,n\} Kn:={(a1​,a2​,...,an​)∣ai​∈K,i=1,2,...,n

安卓玩机工具------小米工具箱扩展工具 小米机型功能拓展

小米工具箱扩展版                     小米工具箱扩展版 iO_Box_Mi_Ext是由@晨钟酱开发的一款适用于小米(MIUI)、多亲(2、2Pro)、多看(多看电纸书)的多功能工具箱。该工具所有功能均可以免root实现,使用前,请打开开发者选项中的“USB调试”  功能特点 【小米工具箱】 1:冻结MIUI全家桶,隐藏状态栏图标,修改下拉通知栏图块数量;冻结

线性代数|机器学习-P35距离矩阵和普鲁克问题

文章目录 1. 距离矩阵2. 正交普鲁克问题3. 实例说明 1. 距离矩阵 假设有三个点 x 1 , x 2 , x 3 x_1,x_2,x_3 x1​,x2​,x3​,三个点距离如下: ∣ ∣ x 1 − x 2 ∣ ∣ 2 = 1 , ∣ ∣ x 2 − x 3 ∣ ∣ 2 = 1 , ∣ ∣ x 1 − x 3 ∣ ∣ 2 = 6 \begin{equation} ||x

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目——2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目的求解

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 (请先阅读“ 全国大学生数学建模竞赛论文格式规范 ”) 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目 随着城市化进程的加快、机动车的快速普及, 以及人们活动范围的不断扩大,城市道 路交通拥堵问题日渐严重,即使在一些非中心城市,道路交通拥堵问题也成为影响地方经 济发展和百姓幸福感的一个“痛点”,是相关部门的棘手难题之一。 考虑一个拥有知名景区

【线性代数】正定矩阵,二次型函数

本文主要介绍正定矩阵,二次型函数,及其相关的解析证明过程和各个过程的可视化几何解释(深蓝色字体)。 非常喜欢清华大学张颢老师说过的一段话:如果你不能用可视化的方式看到事情的结果,那么你就很难对这个事情有认知,认知就是直觉,解析的东西可以让你理解,但未必能让你形成直觉,因为他太反直觉了。 正定矩阵 定义 给定一个大小为 n×n 的实对称矩阵 A ,若对于任意长度为 n 的非零向量 ,有 恒成