如和使用matlab进行求导 ,入门级教程

全栈若城

发布于 2024-02-29 18:41:16

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发布于 2024-02-29 18:41:16

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问题如图所示

运行结果如图

代码分析

% 定义样本数量
n = 500;

这行代码定义了一个变量 n，它代表样本数量。这个变量在后面的代码中会被用到。

% 将 s 和 z 取值范围分成子区间的个数
num_intervals = 40;

这行代码定义了一个变量 num_intervals，它代表将 s 和 z 取值范围分成的子区间个数。这个变量在后面的代码中也会被用到。

% 将取值范围 [0,1] 和 [-1,1] 等分为 num_intervals+1 个子区间，存储在一维数组 s_values 和 z_values 中
s_values = linspace(0, 1, num_intervals + 1);

这行代码利用 linspace 函数将取值范围 [0, 1] 等分为 num_intervals+1 个子区间，并将每个子区间的左端点作为一个 num_intervals+1 长度的一维数组 s_values 中的元素。

% 将取值范围 [0,1] 和 [-1,1] 等分为 num_intervals+1 个子区间，存储在一维数组 s_values 和 z_values 中z_values = linspace(-1, 1, num_intervals + 1);

这行代码利用 linspace 函数将取值范围 [-1, 1] 等分为 num_intervals+1 个子区间，并将每个子区间的左端点作为一个 num_intervals+1 长度的一维数组 z_values 中的元素。

% 输出 s 和 z 的取值范围
fprintf('s ranges from %.2f to %.2f\n', s_values(1), s_values(end));
fprintf('z ranges from %.2f to %.2f\n', z_values(1), z_values(end));

这行代码分别输出了 s 和 z 的取值范围，使用了 fprintf 函数对字符串进行格式化输出。

% 定义 r 和 g 函数
r = @(s) n / 4 * s;
g = @(z, s) 1.03 * (1 - exp(-1 * s)) * (1 + z.^2);

这两行代码定义了两个函数，分别为 r 和 g。其中，r 是关于参数 s 的一次函数，g 是关于参数 z 和 s 的一次函数。这里用到了匿名函数的语法。

% 定义 r 和 g 的一阶、二阶导数
r_prime = n / 4;
g_second = @(a, s, z) (1.03 * exp(-s) * (z.^2 - 1)) / ((1.03 * (1 - exp(-s)) + a).^3);

这两行代码定义了 r 和 g 的一阶、二阶导数。r_prime 是一个常数，等于 n/4；g_second 是一个与 s 和 z 相关的函数，用了一个 lambda 表达式进行定义。

% 初始化 a_s_z 矩阵
a_s_z = zeros(num_intervals + 1);

这行代码初始化了一个 num_intervals+1 行、num_intervals+1 列的零矩阵 a_s_z，它将用来存储各个 s 和 z 取值下求得的最小值点处的 a 值。

% 对每个区间端点使用梯度下降法计算最小值点处 a 的值for i = 1 : num_intervals + 1
    for j = 1 : num_intervals + 1
           % 计算在 a=0 时的 g''(n*a) 值
        g_second_0 = g_second(0, s_values(i), z_values(j));
        
        a = 0;
        
           % 进行梯度下降迭代，根据公式更新 a 直到收敛
        while true
            grad_s = r_prime * s_values(i) + g_second(a, s_values(i), z_values(j)) * (1.03 * exp(-s_values(i)) - a - 1.03);
            grad_z = 2 * z_values(j) * g_second(a, s_values(i), z_values(j));
            % 根据 i 和 j 的值判断更新 a 的方式
            if i == 1 && j == 1
                a = a - 0.0005 * grad_s;
            elseif i == 1
                a = a - 0.0005 * grad_z;
            elseif j == 1
                a = a - 0.0005 * grad_s;
            else
                a = a - 0.0005 * (grad_s + grad_z);
            end
            
              % 检查是否收敛
            if abs(g_second(a, s_values(i), z_values(j))) < 1e-10
                break
            end
        end
        
       % 将求得的 a 值存储到 a_s_z 矩阵中
        a_s_z(i, j) = a;
    end
end

这部分代码是最主要的部分，它使用了梯度下降法来求解每个子区间端点处对应的最小值点 a。具体来说，对于矩阵中的每个元素 a_s_z(i,j)，首先计算在 a=0 时的 g''(n*a) 值，然后进行梯度下降迭代，根据公式更新 a 直到收敛（即 g''(n*a) 的绝对值小于一个很小的数）。在每次更新 a 时，需要分别计算在 s 方向和 z 方向上的梯度并进行更新，具体涉及到一些判断语句，因为对于矩阵中的每个边界点，梯度计算方式不同。最终，每个子区间端点处求得的 a 值都储存在 a_s_z 矩阵中。

% 使用 mesh 函数将 a_s_z 矩阵可视化为一个三维网格图
figure;
[X, Y] = meshgrid(s_values, z_values);
mesh(X, Y, a_s_z');
xlabel('s');
ylabel('z');
zlabel('a');
title('Mesh plot of a(s,z)');

这行代码使用 mesh 函数将 a_s_z 矩阵可视化为一个三维网格图。使用 meshgrid 函数生成一组坐标点 X 和 Y，然后将 a_s_z 矩阵的转置作为纵坐标值，传入 mesh 函数中即可。最后，添加坐标轴标签和图标题，完成可视化。

完整代码

% 定义样本数量
n = 500;

% 将 s 和 z 取值范围分成子区间的个数
num_intervals = 40;

% 将取值范围 [0,1] 和 [-1,1] 等分为 num_intervals+1 个子区间，存储在一维数组 s_values 和 z_values 中
s_values = linspace(0, 1, num_intervals + 1);
z_values = linspace(-1, 1, num_intervals + 1);

% 输出 s 和 z 的取值范围
fprintf('s 范围从 %.2f 到 %.2f\n', s_values(1), s_values(end));
fprintf('z 范围从 %.2f 到 %.2f\n', z_values(1), z_values(end));

% 定义 r 和 g 函数
r = @(s) n / 4 * s;
g = @(z, s) 1.03 * (1 - exp(-1 * s)) * (1 + z.^2);

% 定义 r 和 g 的一阶、二阶导数
r_prime = n / 4;
g_second = @(a, s, z) (1.03 * exp(-s) * (z.^2 - 1)) / ((1.03 * (1 - exp(-s)) + a).^3);

% 初始化 a_s_z 矩阵
a_s_z = zeros(num_intervals + 1);

% 对每个区间端点使用梯度下降法计算最小值点处 a 的值
for i = 1 : num_intervals + 1
    for j = 1 : num_intervals + 1
        % 计算在 a=0 时的 g''(n*a) 值
        g_second_0 = g_second(0, s_values(i), z_values(j));
        
        a = 0;
        
        % 进行梯度下降迭代，根据公式更新 a 直到收敛
        while true
            grad_s = r_prime * s_values(i) + g_second(a, s_values(i), z_values(j)) * (1.03 * exp(-s_values(i)) - a - 1.03);
            grad_z = 2 * z_values(j) * g_second(a, s_values(i), z_values(j));
            
            % 根据 i 和 j 的值判断更新 a 的方式
            if i == 1 && j == 1
                a = a - 0.0005 * grad_s;
            elseif i == 1
                a = a - 0.0005 * grad_z;
            elseif j == 1
                a = a - 0.0005 * grad_s;
            else
                a = a - 0.0005 * (grad_s + grad_z);
            end
            
            % 检查是否收敛
            if abs(g_second(a, s_values(i), z_values(j))) < 1e-10
                break
            end
        end
        
        % 将求得的 a 值存储到 a_s_z 矩阵中
        a_s_z(i, j) = a;
    end
end

% 使用 mesh 函数将 a_s_z 矩阵可视化为一个三维网格图
figure;
[X, Y] = meshgrid(s_values, z_values);
mesh(X, Y, a_s_z');
xlabel('s');
ylabel('z');
zlabel('a');
title('a(s,z) 的网格图');