MATLAB的答案

非线性解决方案与7个万博 尤文图斯变量初始猜测是不工作的程序

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Adithya Valavi
Adithya Valavi 2020年5月4日
评论道: 埃米尔哈姆萨 2020年5月5日
信谊G;
G = 600:100:1200;
disp (G)
x0 = (310 310 310 311 309 300 300);%初始猜测
选择= optimoptions (“fsolve”,“显示”,“关闭”);
X = 0(1、长度(G));%使用X, X (i),而是与零初始化
为i = 1:长度(G)%从1开始循环计数器
fsol = fsolve (@ (x万博 尤文图斯) solutionsproblem (x), G (i)), x0,选项);
X(我:)= fsol;结束
一号= x (: 1);Tg2 = x (:, 2);Ta = x (:, 3);Tl = x (:, 4);Tf = x (: 5);结核病= x (: 6);Th = x (: 7);
disp (X);
函数F = 万博 尤文图斯solutionsproblem (x, G)
信谊N;
信谊一个;
%给常量赋值
N = 15;
= 1;
一号= 300;
Tg2 = 301.5;
Ta = 305.8;
Tl = 302;
Tf = 302;
结核病= 302;
Th = 300;
F (1) = 0.0425 * G + 1.417 * 10 ^ (8) * x (2) ^ (4) + 0.95 * x (2) - 1.967 * 10 ^ (8) * x (1) ^ (4) + 1098.572 - 2404.5 * x(1) + 2400 *号;
F (2) = 0.0204 * G + (-4.888 * 10 ^ (8) - 7.709 * 10 ^ (-11) * N *) * x (2) ^ (4) + 1.41 * 10 ^ (8) * x (1) ^ (4) + 4.54 * 10 ^ (-10) * x (4) ^ (4) + 3.08 * 10 ^ (8) * x (3) ^ (4) + 7.709 * 10 ^ (-11) * N * * x (5) ^ (4) x (3) + 0.95 + 0.55 * * x (1) - 2401.5 * * Tg2; (2) - 2400
F (3) = 0.124 * G - 6.098 * 10 ^ (8) * x (3) ^ (4) + 3.049 * 10 ^ (8) * x (2) ^ (4) + 3.049 * 10 ^ (8) * x (5) ^ (4) - 568.69 * 0.236 x (3) + * x(6) + 1.183 *(2) + 567.9 *助教;
F (4) = 4.06 * 10 ^ (3) * G - 90.37 * 10 ^ (-10) * x (4) ^ (4) + 9.88 * 10 ^ (-10) * x (7) ^ (4) + 9.88 * 10 ^ (-10) * x (2) ^ (4) x (7) + 0.044 + 0.08 * * x (3) + 0.044 * x (2) - 132.687 * (4) + 132.44 * Tl;
F (5) = 3.686 * 10 ^ (4) * N * * G + 3.049 * 10 ^ (8) * x (3) ^ (4) + 7.7 * 10 ^ (-11) * x (2) ^ (4) - 3.056 * 10 ^ (8) * x (5) ^ (4) + 3.88 * 10 ^ (4) * N * x (6) + 3.52 * 10 ^ (3) * N * * x (x (3) + (2) - (3.88 * 10 ^ (4) * N + 7.04 * 10 ^ (3) * N * + 215) * x(5) - 215 *特遣部队;
F (6) = 0.386 * (3) + 0.18362 * x (7) + 3.88 * 10 ^ (4) * N * (5) + 0.1 * x (2) - (194.269 + 3.88 * 10 ^ (4) * N) * x(5) + 193.6 *结核病;
F (7) = 0.08 * x (4) + 9.88 * 10 ^ (-10) * (x (4) ^ (4) - x (7) ^ (4) + 0.0706 * 838.79 x (6) - * x (7) + 838.22 * Th;
结束

在回答这个问题。

答案(1)

埃米尔哈姆萨
埃米尔哈姆萨 2020年5月4日
是什么意思“不工作”?fsolve soluti万博 尤文图斯onsproblem的点发现的价值()的1 e-9。你可以进一步收紧这个公差值,但我想这应该是足够足够的对于大多数实际应用。添加以下循环结束时,您的代码并检查命令窗口中的输出
为i = 1:长度(G)
y = 万博 尤文图斯solutionsproblem (X(我:),G (i));
disp (y)
结束
结果
1.0 e-09 *
-0.0073 - 0.0509 0.0073 - -0.0291 0.1164 - 0.1164 0
1.0 e-09 *
0.0873 0.1164 -0.0582 -0.0073 0.0291 0
1.0 e-09 *
-0.0291 -0.1164 -0.1164 0.0291 -0.0437 0
1.0 e-09 *
0.1164 0.1164 0.1455 -0.0073 0.0509 0.0073 0.0582
1.0 e-09 *
0 0 0.0073 -0.0291 -0.1164 0.1164 0.1455
1.0 e-09 *
0 0 0 0.0291 0.1746 -0.0073 -0.0146
1.0 e-09 *
0 0 0.0146 0.0291 -0.1164 -0.1164 0.1164
6个评论
显示5年长的评论
埃米尔哈姆萨
埃米尔哈姆萨 2020年5月5日
我猜亚历克斯1 stopt使用。这不是一个Mathworks产品。fsolve()也给了相同的解决方案。这只是默认打印不同。例如,您可以显示这样的MATLAB解决方案
为i = 1:长度(G)
流([repmat (“% 12 f \ t”1、7)' \ n '),X(我,:));
结束
结果
299.764157 -254.604230 1378.428104 302.586580 304.130925 3517902.198484 595.784285
299.765923 -254.603474 1378.427393 302.589584 304.130920 3517846.020400 595.779562
299.767689 -254.602717 1378.426682 302.592588 304.130914 3517789.842313 595.774839
299.769455 -254.601960 1378.425971 302.595592 304.130909 3517733.664223 595.770116
299.771221 -254.601204 1378.425260 302.598596 304.130903 3517677.486131 595.765393
299.772986 -254.600447 1378.424549 302.601601 304.130898 3517621.308036 595.760670
299.774752 -254.599690 1378.423838 302.604605 304.130892 3517565.129939 595.755947

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