利亚普诺夫 一个用于数值积分非线性动力学系统的库。 该库是根据BSD 3-Clause许可证发行的。 文档位于代码中，并位于。 版本3.1.2，2018/7/15 要求 支持C ++ 11的编译器 Boost 1.53或更高版本（boost.python和boost.numeric.odeint） Python 2.7.5或更高版本（包括Python 3.x） 脾气暴躁的 Matplotlib 编译安装 在基本目录中，运行python setup.py install 。 在Windows上，从命令提示符下使用setup.py install 。 有关其他选项，请参见有关模块安装的。 许多系统具有python的并行安装。 这可能会使将编译的求解器链接到Boost库的正确版本变得很棘手。 如果您在使用该工具时遇到任何问题，请给我发送电子邮件或创建github问题，我们将为您提供帮

该函数试图求解 f(x) = 0，其中 f 是一个向量函数。 使用 Broyden 的伪牛顿方法，其中在每个迭代步骤更新近似雅可比行列式，不使用额外的函数评估。 可选边界将搜索保持在矩形区域内。 优化工具箱中的 fsolve 更强大，但缺少边界选项。

matlab如何敲代码MIPS-MATPOWER内部点求解器 是MATLAB / Octave M文件包，用于使用原始对偶内点法解决非线性编程问题（NLP）。 MIPS由王宏业（他是康奈尔大学的研究生）基于最佳功率流应用而设计。 后来，Ray D. Zimmerman将其移植到了MATLAB / Octave语言中，以用于。 系统要求 版本7（R14）或更高版本，或 3.4版或更高版本 7.1版或更高版本 安装 用户注意：安装时包含MIPS及其先决条件MP-Test。 通常不需要单独安装它们。 您可以直接跳到步骤3进行验证。 安装和使用MIPS需要熟悉MATLAB或Octave的基本操作，包括设置MATLAB / Octave路径。 克隆存储库或下载MIPS发行版的zip文件，并将其从中提取到您选择的位置。 不需要修改生成的mips或mipsXXX目录中的文件，其中XXX取决于MIPS的版本，因此建议将它们与您自己的代码分开。 我们将使用表示此目录的路径。 将以下目录添加到您的MATLAB或Octave路径： /lib /lib/t 在MATLAB

包括二分法、试位法、不动点迭代法、Newton-Paphson法、割线法等，全部手写

基于LMI的非线性倒立摆系统镇定控制器设计，贺光辉，谭冠政， 基于Volterra级数的非线性传递函数表示，将非线性倒立摆系统的镇定问题转化成一个标准 控制问题，利用线性矩阵不等式处理方法，并�

双 CSTR 非线性微分方程模型。 它由 4 个微分方程组成，在 2 个React器上具有摩尔和能量平衡。 它是非线性模型预测控制（MPC）、卡尔曼滤波和移动水平估计（MHE）的良好测试模型。 该模型见于： Henson, MA 和 Seborg, DE，反馈线性化控制，Chap. 4 非线性过程控制，由 Hensen, MA 和 Seborg, DE, Prentice Hall 编辑 (1997) 在以下位置下载其他模型和文档： http://www.hedengren.net/research/models.htm

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：严格(Exact)径向基网络来实现非线性的函数回归_RBF网络对同一函数拟合_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

MATLAB用拟合出的代码绘图该文档显示了Bootstrap在使用Matlab的非线性回归问题中的应用 第1部分：具有模拟数据的Bootstrap演示 为了演示引导程序，我们将首先从模型中模拟一些嘈杂的数据： B（t）= Bo *（1-exp（-Kh * t）） 具有两个参数：Bo（B的最大值）和Kh（过程的速率常数）。 计算为输入参数值和时间点向量计算模型输出B（t）： % Modelo de la cinética de primer orden function B = Hidrolisis ( Var , t ) % Var representas las variables del modelo Bo=Var( 1 ); Kh=Var( 2 ); B= Bo*( 1 -exp(-Kh*t)); end 模拟数据 为了模拟实验数据，我们将一些正态分布的噪声添加到模型预测中 % Load time points t=xlsread( ' PBM.xlsx ' , ' A2:A104 ' ); % Specify model parameters Bo = 56.60 ; % mL

非线性系统 Hassan_k_khalil

针对工业控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,采用最小二乘支持向量机回归方法构造非线性函数,运用状态子空间(N4SID)模型辨识方法辨识非线性状态空间模型.在此基础上建立非线性预测控制器,利用拟牛顿算法进行非线性预测控制律的求解,从而实现了一种新的基于支持向量N4SID 辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.