是一种序列二次规划算法;二是采用换元法(相当于d,c旋转45度)将内层的约束条件转化更为简单,利用scipy的lsq_linear线性最小二乘算法(因为内层是关于adc的线性函数)。
scipy里其实提供得有相应的方法：具体是：scipy.optimize.lsq_linear官网的说法是在解决这个问题：minimize...
def linearRegLsq(x,y):# 最小二乘法直接求解thetaxtx = np.dot(x.T,x)ifnp.linalg.det(xtx) ==0.0:# 判断xtx行列式是否等于0,奇异矩阵不能求逆print('Can not resolve the problem')returntheta_lsq = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(x.T,x)), x.T),y)returntheta_lsq# 2、最小二...
*lsq_linear( )*返回结果作为 ndarray 中的 解, 浮点型中的代价函数值,ndarray 中的残差向量*** , 【迭代次数】, 等。*** 让我们以下面的步骤为例。 从*scipy.optimize*导入必要的模块*rand*、*numpy*和方法*lsq_linear( )*。 from scipy.sparse import rand import numpy as np from scipy.optimize i...
pyt.plot(x, myfunc(x, mylsq[0]), 'g', label = u'拟合数据', linewidth = 1.2) #show出来 1. myfun是一个理论计算函数,计算理论数据的,由用户自定义。 这里使用拟合出来的列表去计算拟合后的函数(实际也是一个数组) 下面给出一个更简单的一次函数线性拟合实例: ...
1.4 线性鲁棒模型预测控制 Linear Robust Model Predictive Control 尽管MPC公式具有鲁棒性,但是存在存在鲁棒控制变量时需要进一步的鲁棒性保证。线性鲁棒模型预测控制(Robust Model Predictive Control, RMPC)问题可以表述为一个明确求解的极大极小优化问题。作为一个最优度量,我们可以选择最小峰值性能度量(MPPM)的...
x,y):returnnpy.sin(npy.sqrt(x**2+y**2))#将X-Y平面分为10*10的网格x,y=npy.mgrid[-1:1:10j,-1:1:10j]val_old=myfunc(x,y)#计算每个网格点上的函数值#用interp2d函数进行二维插值myfunc_new=interpolate.interp2d(x,y,val_old,kind='linear')#计算500*500网格上的插值x_new=npy.linspace...
我在其他帖子中进行了搜索，并提出了解决方案:下载2个.dll libraries_ MSVCP71.dll和msvcr71.dll并将...
percur Block: parcur Block: fpcurf0 Block: fpcurf1 Block: fpcurfm1 Block: bispev Block: parder Block: bispeu Block: pardeu Block: surfit_smth Block: surfit_lsq Block: spherfit_smth Block: spherfit_lsq Block: regrid_smth Block: regrid_smth_spher Block: dblint Post-processing (stage ...
We use a subpixel edge detection, either fast (with a linear interpolation between two pixels around the edge) or slow and more precise (by fitting an error function around the edge). To find the contact line position and the contact angle the detected edge is fitted with a configurable or...