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1、1、插值函数Interp1(x,y,cx,’method’)x,y分别表示为数据点的横纵坐标向量,cx为需要插值的横坐标数据,不能超过x的范围,method为可选参数:linear---线性插值spline---三次样条插值cubic---三次插值2、拟合工具箱2、拟合工具箱2、拟合工具箱2、拟合工具箱2、拟合工具箱2、拟合工具箱2、拟合工具箱2、拟合工具箱2、拟合工具箱2、拟合工具箱2、拟合工具箱2、拟合工具箱3、线性规划函数A—矩阵；b,c—向量；Aeq,beq—等式约束矩阵,Aeq*x=beq。vlb,vub—解向量的上下界，vlb<=x<=
2、vub;x0—设置初始解向量；options—设置选项。x=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub,x0,options)3、线性规划函数x=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub,x0,options)3、线性规划函数>>c=[-5,-4,-6]’;>>a=[1-11;324;320];>>b=[20;42;30];>>[x,fval]=linprog(c,a,b,[],[],zeros(3,1))>>[x,fval]=linprog(c,a,b,[],[],zeros(3,1))Optimizationt
3、erminated.x=0.000015.00003.0000fval=-78.0000>>[x,fval]=linprog(c,a,b,[1,2,10],[30],zeros(3,1))Optimizationterminated.x=10.00000.00002.0000fval=-62.00004、非线性规划函数x=constr(‘fun’,x0,options,vlb,vub,’grad’)4、非线性规划函数function[f,g]=fun(x)f=exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(
4、2)+1);g(1,1)=1.5+x(1)*x(2)-x(1)-x(2);%约束g(2,1)=-x(1)*x(2)-10;4、非线性规划函数4、非线性规划函数>>x0=[-1,1];>>x=constr('fun',x0)x=-9.54741.0474>>[f,g]=fun(x)f=0.0236g=1.0e-014*0.1110-0.1776
