参数求解

设时刻 $t$ 乙舰坐标为 $(X(t), Y(t))$, 导弹坐标为 $(x(t), y(t))$. 因乙舰以速度 $v0$ 沿直线 $x=1$ 运动，设 $v0=1$，则 $w=5$，$X=1$，$Y=t$.

混合模型的参数估计一直挺烧脑，是用两参数的威布尔分布搞多重混合的时候。不过最近翻到一份资源，讲的是怎么用EM 算法来做这事，而且还改进了一下，挺有意思。 开头先整了个以最大似然为目标的优化模型，主打就是求解两个威布尔分布叠加时的参数。原始 EM 算法你也懂，收敛慢，初始化还老是翻车，这里用贝叶斯随机分类来初始化参数，效果还不错，稳定多了。 最大化那一步呢，不再死磕解析解，而是用了径向基函数插值。这种方式对求解超越方程组挺友好，尤其是参数一多的时候，效率比传统方式高多了。而且文档里还贴了个实际案例，手把手教你怎么做估计，连公式都配好了。 如果你在搞寿命建模、可靠性，或者任何涉及混合分布的东西，这

利用试用数据拟合技术，确定Cobb-Douglas生产函数中的参数α，β，a。

本篇介绍了pmpackParameterizedMatrixPackage（pmpackParameterizedMatrixPackage）在MATLAB开发中的应用，特别是在求解参数化矩阵方程的多项式谱方法。该工具包能够有效处理与参数化矩阵相关的复杂数学问题，提供高效的算法实现，帮助研究人员和工程师解决不同参数化条件下的矩阵方程。利用此方法，用户可以在多个参数空间中进行矩阵谱的分析和计算，极大提高计算效率和结果的准确性。

欧拉螺旋是一种形状完整的曲线，由本杰明·基米亚、伊拉娜·弗兰克尔和安娜·玛丽亚·波普斯库在布朗大学工程学院提出。该曲线利用以下公式计算曲率K（s）=伽玛* s + k（其中s为圆弧长度），用于确定两点间的欧拉螺旋参数，考虑了曲线的最小总曲率变化不超过2 * pi的条件。在求解过程中，通过梯度下降法获得最佳拟合。

MATLAB求解带容量的路径优化问题（CVRP），提供算法和代码实现。

左图中 x1（t）与 x2（t）是周期函数。

因子的个数q小于或等于变量个数p。特征根λ1≥λ2≥…≥λp，特征向量为U1，U2，…，Up。由列向量构成的矩阵为A，即A=[U1, U2, ..., Up]。

MATLAB 中基于 Mie 理论计算球形颗粒的散射效率、消光效率、散射截面和消光截面。

在此阶段可以设置机器学习算法的参数。参数设置通常可以改善算法的性能。