函数问题

cpupygu · 发表于 2020-8-11 09:53

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x

clear;
t=1.43;
t0=0.562;%初始参数
zeta_m=sqrt(2)/2;%ζm
A=(4*t+t0)/(2*t*t0);
B=t0^2*t;
C=t0+t;%简化参数
syms x1;
syms x2;
w0=A/(zeta_m*x1);
a=A*(1-1/x1);
kp=0.5*(a*zeta_m+w0)*a*w0*B-1;
ki=a^2*w0^2*B*0.25;
kd=0.25*(a^2+4*a*zeta_m*w0+w0^2)*B-C;%三个PID参数
Kiw=(kd*(1i*x2)^2+kp*(1i*x2)+ki)/(1i*x2);
Giw=((1i*x2)^2-10.68*(1i*x2)+37.99)/(1.43*(1i*x2)^3+16.27*(1i*x2)^2+65.01*(1i*x2)+37.99);
Siw=1/(1+Kiw*Giw);
f=norm(Siw,inf);
x=[7;1];
e=10^(-2);
[k, ender]=steepest(f,x,e);
function [k, ender]=steepest(f,x,e)
%梯度下降法,f为目标函数（两变量x1和x2），x为初始点,如[3;4]
syms x1 x2 m; %m为学习率
d=-[diff(f,x1);diff(f,x2)];  %分别求x1和x2的偏导数，即下降的方向
flag=1;  %循环标志
k=0; %迭代次数
while(flag)
d_temp=subs(d,x1,x(1));    %将起始点代入，求得当次下降x1梯度值
d_temp=subs(d_temp,x2,x(2)); %将起始点代入，求得当次下降x2梯度值
nor=norm(d_temp); %范数
if(nor>=e)
      x_temp=x+m*d_temp;          %改变初始点x的值
      f_temp=subs(f,x1,x_temp(1));  %将改变后的x1和x2代入目标函数
      f_temp=subs(f_temp,x2,x_temp(2));
      h=diff(f_temp,m);  %对m求导，找出最佳学习率
      m_temp=vpasolve(h); %求方程，得到当次m
      x=x+m_temp*d_temp; %更新起始点x
      k=k+1;
else
      flag=0;
end
end
ender=double(x);  %终点
end

运行后提示
beiyong
错误使用 symengine
The dimensions do not match.

出错 sym/privBinaryOp (line 946)
         Csym = mupadmex(op,args{1}.s, args{2}.s, varargin{:});

出错  *  (line 273)
      X = privBinaryOp(A, B, 'symobj::mtimes');

出错 beiyong>steepest (line 38)
      x=x+m_temp*d_temp; %��ʼ��x

出错 beiyong (line 21)
[k, ender]=steepest(f,x,e);
求助，感谢！" a4 f) [4 Z+ V. @

求助

cichishia · 发表于 2020-8-11 10:52

帮你顶一下

IBB-EUT · 发表于 2020-8-12 10:09

个人认为在自定义函数求解方程时m_temp=vpasolve(h); %求方程，得到当次m存在问题，求解结果为空，
改用：m_temp=solve(h,m,'ReturnConditions',true);

zzz.dan · 发表于 2020-8-12 11:15

来学习学习

nkkopd · 发表于 2020-8-12 13:38

楼上正解，楼主可以试试

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