作业帮matlab梯度赋值
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/13 19:57:37
定义全局变量就可以的,你可以在命令窗口中先分别定义如：a=2,b=5,c=7,d=11,e=12;x=[abcde];f=f(x)回车就OK啦再如：a=30;b=45;c=60;x=[abc];f=s
=a(:)得到的b是一个列向量.b=a得到的是一个行向量.
使用subs函数.参考代码：>> syms x t>> y=x+t y = x+t
symsx1x2f=2*x1^2-2*x1*x2+x2^2+2*x1-2*x2;g=[diff(f,x1);diff(f,x2)];x1=0;x2=0;subs(g)%加这句
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
什么意思?再问：就是我给A中所有变量赋值，然后我可以求出B中的数据
C=[CB];
A=ones(7);B=zeros(7,7)fori=2:5forj=1:2:5B(i,j)=A(i,j);endendBB=0000000000000000000000000000000000000
%写函数再调用functionout=f(n)symsxy=exp(x)+x.^3;dy=diff(y);out=subs(dy,x,n);%要是只算i=1：50,用下面的就可以symsxy=exp(
我这里matlab试的时候,A(1:3,1:3)=A(1:3,1:3)+B;也不能实现.原因是A是double类型的,而B是sym类型的.A没能够实现强制转换.可以这样：A1=A(1:3,1:3);A
X=diag(v,k)以向量v的元素作为矩阵X的第k条对角线元素,当k=0时,v为X的主对角线；当k>0时,v为上方第k条对角线；当k>v=[123];>>x=diag(v,-1)x=00001000
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
symsxyfabcdeff=100*((y-x^2))^2+(1-x)^2;%给定的原始多项式a=diff(f,x);%求x一阶导数b=diff(a,x);%求x二阶导数c=diff(f,y);%求
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？
%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,
[FX,FY]=gradient(F)returnsthenumericalgradientofthematrixF.FXcorrespondstodF/dx,thedifferencesinx(ho
符号运算主要是为了简便表达式以提供给程序员更好的逻辑思维：U=sym('3*x^2+5*y+2*x*y+6')这表达式如果xy取值假如是比较复杂的分数或者是无理数甚至是虚数时（有没有虚数不大确定了）,
试试下面这个.g(i,1:4)=ones(size(g(i,1:4))).*3;
fori=1:3A(:,:,i)=[i,i+1;i-1,i];end
[I, J] = find(A<0)这个J返回的就是小于0的元素所在的列