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北京石油化工學(xué)院2026年研究生招生接收調(diào)劑公告
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zhaoshazhu

新蟲 (小有名氣)

[求助] 求Matlab指導(dǎo) 已有2人參與

為什么有時(shí)候Matlab給初值后有時(shí)計(jì)算快有時(shí)計(jì)算很慢，一直busy狀態(tài)？是出現(xiàn)死循環(huán)還是程序有問題？請求幫忙。
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戴鋼盔的豬頭

木蟲 (知名作家)

【答案】應(yīng)助回帖

感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
初值給的不好，迭代點(diǎn)的二階導(dǎo)數(shù)矩陣近似奇異，求解費(fèi)時(shí)。

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2樓2014-12-06 22:01:04
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yongcailiu

金蟲 (小有名氣)

【答案】應(yīng)助回帖

感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
迭代法的收斂速度及結(jié)果依賴于初值的選取，比如牛頓法，它嚴(yán)重依賴于初值的選取，所以初值的恰當(dāng)選取對于迭代法來說還是挺重要的
3樓2014-12-07 09:09:11
已閱   回復(fù)此樓   關(guān)注TA 給TA發(fā)消息 送TA紅花 TA的回帖

zhaoshazhu

新蟲 (小有名氣)
引用回帖:
3樓: Originally posted by yongcailiu at 2014-12-07 09:09:11
迭代法的收斂速度及結(jié)果依賴于初值的選取，比如牛頓法，它嚴(yán)重依賴于初值的選取，所以初值的恰當(dāng)選取對于迭代法來說還是挺重要的

謝謝您的指導(dǎo)，我現(xiàn)在就是初值選取有困難，很多時(shí)候都是自己嘗試，但是計(jì)算的結(jié)果不好，所得到參數(shù)的置信區(qū)間很大，請問您有好的建議嗎？下面是我做動(dòng)力學(xué)參數(shù)所編程的代碼。可以幫我看一下有沒有問題嗎?
function DMMwan180
clear all
clc
k0 = [1 1 1 1 3 1 1 1 0.3 0.007];
lb = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
ub = [inf  inf  inf  inf inf inf inf inf inf inf];

P0 =[0.015481         4.644213         0.340306         0        0        0;
     0.015481         4.644213         0.340306         0        0        0;
     0.018316         4.579047         0.402637         0        0        0;
     0.022423         4.484655         0.492922         0        0        0;
     0.018316         4.579047         0.402637         0        0        0;
     0.022423         4.484655         0.492922         0        0        0;
     0.040656         4.065616         0.893728         0        0        0;
     0.015481         4.644213         0.340306         0        0        0;
     0.015481         4.644213         0.340306         0        0        0;
     0.018316         4.579047         0.402637         0        0        0;
     0.022423         4.484655         0.492922         0        0        0;
     0.040656         4.065616         0.893728         0        0        0
];  % 初始分壓,MPa

Pi=[0.0000439         4.6409577         0.3473380         0.0001568         0.0058211         0.0056825;
    0.0000709         4.6414433         0.3484888         0.0003922         0.0067384         0.0028664;
    0.0000841         4.5751124         0.4132686         0.0005222         0.0086355         0.0023772;
    0.0002438         4.4758947         0.5083807         0.0014471         0.0118155         0.0022182;
    0.0003697         4.5710387         0.4156405         0.0020687         0.0094840         0.0013984;
    0.0009699         4.4759239         0.5083459         0.0032029         0.0100967         0.0014606;
    0.0036297         4.0578876         0.9185219         0.0065201         0.0116013         0.0018393;
    0.0001993         4.6368235         0.3512604         0.0010305         0.0088804         0.0018058;
    0.0009229         4.6361031         0.3516653         0.0023232         0.0080420         0.0009435;
    0.0015467         4.5720515         0.4148248         0.0039501         0.0068821         0.0007448;
    0.0036621         4.4734942         0.5082864         0.0048581         0.0086486         0.0010507;
    0.0087555         4.0513963         0.9187905         0.0087188         0.0105949         0.0017440
];
% 經(jīng)過Wc/F0后，各物質(zhì)分壓,MPa

% 使用函數(shù)lsqnonlin()進(jìn)行參數(shù)估計(jì)
opt=optimset('Algorithm','levenberg-marquardt');
[k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = lsqnonlin(@ObjFunc,k0,[],[],opt,P0,Pi);      
ci = nlparci(k,residual,jacobian);

fprintf('\n\n使用函數(shù)lsqnonlin()估計(jì)得到的參數(shù)值為:\n')
fprintf('\tk1 = %.4f ± %.4f\n',k(1),ci(1,2)-k(1))
fprintf('\tk2 = %.4f ± %.4f\n',k(2),ci(2,2)-k(2))
fprintf('\tk3 = %.4f ± %.4f\n',k(3),ci(3,2)-k(3))
fprintf('\tk4 = %.4f ± %.4f\n',k(4),ci(4,2)-k(4))
fprintf('\tk5 = %.4f ± %.4f\n',k(5),ci(5,2)-k(5))
fprintf('\tk6 = %.4f ± %.4f\n',k(6),ci(6,2)-k(6))
fprintf('\tk7 = %.4f ± %.4f\n',k(7),ci(7,2)-k(7))
fprintf('\tk8 = %.4f ± %.4f\n',k(8),ci(8,2)-k(8))
fprintf('\tk9 = %.4f ± %.4f\n',k(9),ci(9,2)-k(9))
fprintf('\tk10 = %.4f ± %.4f\n',k(10),ci(10,2)-k(10))
fprintf('\t殘差平方和 = %.4f\n',resnorm)
fprintf('\texitflag = %.4f\n',exitflag)
fprintf('\tresidual = %.4f\n',residual)


% ------------------------------------------------------------------
function f = ObjFunc(k,P0,Pi)           % 目標(biāo)函數(shù)
[m,n] = size(P0);
Pcal = zeros(m,n);
tspan = [0  2.05;
         0  1.37;
         0  1.62;
         0  1.98;
         0  1.21;
         0  1.49;
         0  2.70;
         0  1.02;
         0  0.82;
         0  0.97;
         0  1.19;
         0  2.16
];         % 即Wc/F0,g.h/mol
for i = 1:m
[t PP] = ode45(@Euqations,tspan(i,,P0(i,,[],k);
Pcal(i, = PP(end,;
end
f= Pcal-Pi;

% ------------------------------------------------------------------
function dPdt = Euqations(t, P, k)        % here t = Wc / F0
denom = 1+k(4)*P(1)+k(5)*P(3)+k(6)*P(4)+k(7)*P(5)+k(8)*P(6);               % k(4) = KDMM,k(5) = KME ,k(6)=KHPM,k(7)=KPDO,k(8)=KNPA,k(9)=Kp1,k(10)=Kp2
theA =k(4)*(P(1)*P(2)-P(4)*P(3)/k(9)*P(2)) / denom^2;
theB =k(6)*( P(4)*P(2)-P(5)*P(3)/k(10)*P(2))/ denom^2;
theC =k(7)*P(5)*P(2)/denom^2;
r1 = k(1)*theA;
r2 = k(2)*theB;
r3 = k(3)*theC;


dPDMMdt = -r1;
dPHdt = -2*r1-2*r2-r3;   
dPMEdt = r1+r2;
dPHPMdt = r1-r2;
dPPDOdt = r2-r3;
dPNPAdt = r3;

dPdt = [dPDMMdt;dPHdt;dPMEdt;dPHPMdt;dPPDOdt;dPNPAdt];
4樓2014-12-07 10:36:02
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zhaoshazhu

新蟲 (小有名氣)
引用回帖:
2樓: Originally posted by 戴鋼盔的豬頭 at 2014-12-06 22:01:04
初值給的不好，迭代點(diǎn)的二階導(dǎo)數(shù)矩陣近似奇異，求解費(fèi)時(shí)。

請問你對初值的選取有什么好的指導(dǎo)建議嗎？因?yàn)槲覜]有什么參考文獻(xiàn)好多時(shí)候都是自己嘗試，模擬出來的效果不好。
5樓2014-12-07 10:38:09
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戴鋼盔的豬頭

木蟲 (知名作家)

【答案】應(yīng)助回帖

引用回帖:
5樓: Originally posted by zhaoshazhu at 2014-12-07 10:38:09
請問你對初值的選取有什么好的指導(dǎo)建議嗎？因?yàn)槲覜]有什么參考文獻(xiàn)好多時(shí)候都是自己嘗試，模擬出來的效果不好。...

不同的問題不同對待，凸規(guī)劃不必糾結(jié)初值，必定收斂，其它情況，如果目標(biāo)函數(shù)能夠通過一定的操作轉(zhuǎn)化成線性問題，可以用相應(yīng)線性問題的解作為初值，其它實(shí)在無法簡化的非線性問題，可以在優(yōu)化前用全局搜索算法搜索一個(gè)近似解，再以近似解作為初值。

[ 發(fā)自手機(jī)版 http://www.gaoyang168.com/3g ]
6樓2014-12-07 14:54:12
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zhaoshazhu

新蟲 (小有名氣)
引用回帖:
6樓: Originally posted by 戴鋼盔的豬頭 at 2014-12-07 14:54:12
不同的問題不同對待，凸規(guī)劃不必糾結(jié)初值，必定收斂，其它情況，如果目標(biāo)函數(shù)能夠通過一定的操作轉(zhuǎn)化成線性問題，可以用相應(yīng)線性問題的解作為初值，其它實(shí)在無法簡化的非線性問題，可以在優(yōu)化前用全局搜索算法搜索 ...

請問怎么用全局搜索算法找近似值��？我對Matlab只知道皮毛，這是我畢業(yè)論文動(dòng)力學(xué)模擬的一部分，所以希望得到您的幫助。我算了很長時(shí)間都沒有結(jié)果，很著急。
7樓2014-12-07 14:58:46
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zhaoshazhu

新蟲 (小有名氣)
引用回帖:
6樓: Originally posted by 戴鋼盔的豬頭 at 2014-12-07 14:54:12
不同的問題不同對待，凸規(guī)劃不必糾結(jié)初值，必定收斂，其它情況，如果目標(biāo)函數(shù)能夠通過一定的操作轉(zhuǎn)化成線性問題，可以用相應(yīng)線性問題的解作為初值，其它實(shí)在無法簡化的非線性問題，可以在優(yōu)化前用全局搜索算法搜索 ...

這是我的算法您可以參考一下，希望得到您的幫助。
function DMMwan180
clear all
clc
k0 = [10 1 1 1 3 10 1 1 0.3 0.007];
lb = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0];
ub = [inf  inf  inf  inf inf inf inf inf inf inf];

P0 =[0.015481         4.644213         0.340306         0        0        0;
     0.015481         4.644213         0.340306         0        0        0;
     0.018316         4.579047         0.402637         0        0        0;
     0.022423         4.484655         0.492922         0        0        0;
     0.018316         4.579047         0.402637         0        0        0;
     0.022423         4.484655         0.492922         0        0        0;
     0.040656         4.065616         0.893728         0        0        0;
     0.015481         4.644213         0.340306         0        0        0;
     0.015481         4.644213         0.340306         0        0        0;
     0.018316         4.579047         0.402637         0        0        0;
     0.022423         4.484655         0.492922         0        0        0;
     0.040656         4.065616         0.893728         0        0        0
];  % 初始分壓,MPa

Pi=[0.0000439         4.6409577         0.3473380         0.0001568         0.0058211         0.0056825;
    0.0000709         4.6414433         0.3484888         0.0003922         0.0067384         0.0028664;
    0.0000841         4.5751124         0.4132686         0.0005222         0.0086355         0.0023772;
    0.0002438         4.4758947         0.5083807         0.0014471         0.0118155         0.0022182;
    0.0003697         4.5710387         0.4156405         0.0020687         0.0094840         0.0013984;
    0.0009699         4.4759239         0.5083459         0.0032029         0.0100967         0.0014606;
    0.0036297         4.0578876         0.9185219         0.0065201         0.0116013         0.0018393;
    0.0001993         4.6368235         0.3512604         0.0010305         0.0088804         0.0018058;
    0.0009229         4.6361031         0.3516653         0.0023232         0.0080420         0.0009435;
    0.0015467         4.5720515         0.4148248         0.0039501         0.0068821         0.0007448;
    0.0036621         4.4734942         0.5082864         0.0048581         0.0086486         0.0010507;
    0.0087555         4.0513963         0.9187905         0.0087188         0.0105949         0.0017440
];
% 經(jīng)過Wc/F0后，各物質(zhì)分壓,MPa

% 使用函數(shù)lsqnonlin()進(jìn)行參數(shù)估計(jì)
opt=optimset('Algorithm','levenberg-marquardt');
[k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = lsqnonlin(@ObjFunc,k0,[],[],opt,P0,Pi);      
ci = nlparci(k,residual,jacobian);

fprintf('\n\n使用函數(shù)lsqnonlin()估計(jì)得到的參數(shù)值為:\n')
fprintf('\tk1 = %.4f ± %.4f\n',k(1),ci(1,2)-k(1))
fprintf('\tk2 = %.4f ± %.4f\n',k(2),ci(2,2)-k(2))
fprintf('\tk3 = %.4f ± %.4f\n',k(3),ci(3,2)-k(3))
fprintf('\tk4 = %.4f ± %.4f\n',k(4),ci(4,2)-k(4))
fprintf('\tk5 = %.4f ± %.4f\n',k(5),ci(5,2)-k(5))
fprintf('\tk6 = %.4f ± %.4f\n',k(6),ci(6,2)-k(6))
fprintf('\tk7 = %.4f ± %.4f\n',k(7),ci(7,2)-k(7))
fprintf('\tk8 = %.4f ± %.4f\n',k(8),ci(8,2)-k(8))
fprintf('\tk9 = %.4f ± %.4f\n',k(9),ci(9,2)-k(9))
fprintf('\tk10 = %.4f ± %.4f\n',k(10),ci(10,2)-k(10))
fprintf('\t殘差平方和 = %.4f\n',resnorm)
fprintf('\texitflag = %.4f\n',exitflag)
fprintf('\tresidual = %.4f\n',residual)


% ------------------------------------------------------------------
function f = ObjFunc(k,P0,Pi)           % 目標(biāo)函數(shù)
[m,n] = size(P0);
Pcal = zeros(m,n);
tspan = [0  2.05;
         0  1.37;
         0  1.62;
         0  1.98;
         0  1.21;
         0  1.49;
         0  2.70;
         0  1.02;
         0  0.82;
         0  0.97;
         0  1.19;
         0  2.16
];         % 即Wc/F0,g.h/mol
for i = 1:m
[t PP] = ode45(@Euqations,tspan(i,,P0(i,,[],k);
Pcal(i, = PP(end,;
end
f= Pcal-Pi;

% ------------------------------------------------------------------
function dPdt = Euqations(t, P, k)        % here t = Wc / F0
denom = 1+k(4)*P(1)+k(5)*P(3)+k(6)*P(4)+k(7)*P(5)+k(8)*P(6);               % k(4) = KDMM,k(5) = KME ,k(6)=KHPM,k(7)=KPDO,k(8)=KNPA,k(9)=Kp1,k(10)=Kp2
theA =k(4)*(P(1)*P(2)-P(4)*P(3)/k(9)*P(2)) / denom^2;
theB =k(6)*( P(4)*P(2)-P(5)*P(3)/k(10)*P(2))/ denom^2;
theC =k(7)*P(5)*P(2)/denom^2;
r1 = k(1)*theA;
r2 = k(2)*theB;
r3 = k(3)*theC;


dPDMMdt = -r1;
dPHdt = -2*r1-2*r2-r3;   
dPMEdt = r1+r2;
dPHPMdt = r1-r2;
dPPDOdt = r2-r3;
dPNPAdt = r3;

dPdt = [dPDMMdt;dPHdt;dPMEdt;dPHPMdt;dPPDOdt;dPNPAdt];
8樓2014-12-07 15:03:22
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戴鋼盔的豬頭

木蟲 (知名作家)

【答案】應(yīng)助回帖

引用回帖:
7樓: Originally posted by zhaoshazhu at 2014-12-07 14:58:46
請問怎么用全局搜索算法找近似值�。课覍atlab只知道皮毛，這是我畢業(yè)論文動(dòng)力學(xué)模擬的一部分，所以希望得到您的幫助。我算了很長時(shí)間都沒有結(jié)果，很著急。...

MATLAB嗎？你隨便用一種全局搜索算法，比如遺傳算法，模擬退火或者粒子群等，具體命令請自行百度，如果所有未知量都在比較接近的數(shù)量級就隨便設(shè)個(gè)初值開始全局搜索，然后把結(jié)果作為后面經(jīng)典優(yōu)化的初值。如果未知量之間數(shù)量級差別較大，可將未知量x改寫為10^y，便于在數(shù)量級跨度大的情況下進(jìn)行全局搜索。

[ 發(fā)自手機(jī)版 http://www.gaoyang168.com/3g ]
9樓2014-12-07 15:07:23
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zhaoshazhu

新蟲 (小有名氣)
引用回帖:
9樓: Originally posted by 戴鋼盔的豬頭 at 2014-12-07 15:07:23
MATLAB嗎？你隨便用一種全局搜索算法，比如遺傳算法，模擬退火或者粒子群等，具體命令請自行百度，如果所有未知量都在比較接近的數(shù)量級就隨便設(shè)個(gè)初值開始全局搜索，然后把結(jié)果作為后面經(jīng)典優(yōu)化的初值。如果未知量 ...

謝謝您的指導(dǎo)，遺傳算法表示看不懂。
10樓2014-12-07 16:10:43
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