matlab中求梯度代码

clear;clc;[fn,pn]=uigetfile({'*.txt'},'选择一个文件');iffn~=0f=fopen(strcat(pn,fn),'r');data=fread(f,inf,'

你把太多无关的部分混进来了.从代码上看,S=f(A1,a,A2,b,A3,t,c)而A1=f(k),k已知；a=f(t),已知；……其他的也都已知,根本不需要方程啊,直接求出来了.

a是六阶全零矩阵,a'是其转置矩阵,a=a'表示将a'的值赋给a再问：在书上看到的是：a=a'%变成下三角矩阵再答：喔，你的代码从第二行起对a进行了赋值，变成了个上三角阵，一转置就成下三角了

是产生两幅图一幅是水平方向的梯度fx另一幅是垂直方向的梯度fy大小都和原来图像一样,每个像素对应原来图像的位置

clc;clear;close;>>A=[3,-1,-2;2,0,-2;2,-1,-1];>>[X,B]=eig(A)%求矩阵A的特征值和特征向量,其中B的对角线元素是特征值,%X的列是相应的特征向量

举个例子symsxyzf=x^2+x*y+z;gradient=jacobian(f,[x,y,z])%求梯度%gradient=%[2*x+y,x,1]x=-1;y=2;z=3;tiduzhi=ev

wavread函数读取Microsoft的wav格式音频文件,返回值x是音频的数据向量samples{i}{j}=wavread(fname);读取\\train\\dgt（i-1）\\dgt（j-1

共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有

t=sym('t','real');q=1500;m=mod(t,30);n=(t-m)/30;u=0.00.07095t^3-6.443t^2+92.19t+734.2;y=mod(n+1,2)*(

function[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)%REGRESSMultiplelinearregressionusingleastsquares.%B

一样的,梯度就是二阶偏导数再问：matlab中有[x,y]=gradient(a);是指图像矩阵中每一个点都有一个梯度值么？

实话说,没心思看这样的代码,全是计算.估计mx和my是某点的坐标（我才是圆心）R应该就是半径mse就不知道了.再问：。。。就是想知道mse是什么。。。。。。。。。帮忙看看行吗。。给你追加。。。今天早上

clear;symsxy;z=f(x);eq1=diff(z,x);eq2=diff(z,y);[x,y]=solve(eq1,eq2,'x','y');x=double(x);y=double(y)

f=solve('8-8*cos(x)-10*t=0','t-4.9*t^2+3*sin(x)=0','t,x');%一共4组解f.tf.x

%matlab中有标准范例,估计你是小菜,我帮你简化了一下img=double(rgb2gray(imread('c:\test.bmp')));img_grad=img(80:100,80:100,

A=[1,2,3,4,5;3,4,5,6,7]A=1234534567>>B=(A-min(A(:)))./(max(A(:))-min(A(:)))B=00.16670.33330.50000.66

[FX,FY]=gradient(F)returnsthenumericalgradientofthematrixF.FXcorrespondstodF/dx,thedifferencesinx(ho

>>[x,y,z]=ellipsoid(0,0,0,380,358,677);>>mesh(x,y,z)>>colormap('cool')>

参考代码：>> syms w kc real>> Tjw = 7.8*kc/(7.8*kc-0.11*w^

而广告费与销售量成二次多项式（抛物线关系）关系LinearmodelPoly2:f(x)=p1*x^2+p2*x+p3Coefficients(with95%confidencebounds):p1=