稀疏线性逆问题

这是一个利用稀疏矩阵生成线性优化测试问题的程序。测试问题包括最小化目标函数c'x，满足约束条件Aeqx=beq和lb<=x<=ub。其中lb是零向量，ub是正向量，因此保证问题有解。生成的问题通常涉及最小成本流网络问题。在生成问题时，该程序可以选择性地显示问题的图表。使用命令[Aeq,beq,lb,ub,c]=simsys_sparse(m)，其中m表示Aeq的行数，确保m>=11。详细信息请参阅每个m文件的帮助文档。

sparse_sensing12是一个函数代码示例，展示如何使用稀疏估计与压缩感知技术来解决欠定方程组Ax=y。由Yoash Levron教授在2014年9月于以色列理工学院编写。该函数针对行数少于列数的矩阵A和已知输出向量y进行操作，寻找具有最少非零元素的解向量x，以达到最优化解决方案。

详细讨论了运筹学中的非线性优化问题，内容清晰易懂，适合于数学建模学习。此外，文中还包含了解决实际问题的代码示例。

l1_ls MATLAB求解用于解决如下形式的问题：最小化 ||Ax-y||^2 + lambdasum|x_i|。

在本例中，我们将展示如何利用MATLAB软件来解决线性方程问题。

这本书专为希望利用最先进计算方法解决大规模稀疏线性方程组的科学家而撰写。欲了解完整书籍介绍和购买详情，请访问http://www.mathworks.com/support/books/book1433.jsp?category=-1&language=-1

四、在模型1中，由于a是任意给定的风险度，不同的投资者有不同的风险偏好。我们从a=0开始，以步长△a=0.001进行循环搜索，编写的程序如下：

经过老师验证的模板论文下载后，可以根据个人需求进行调整。

MatLab 的非线性规划（NLP）问题方案，挺适合做优化类问题的实验，尤其是涉及到科学计算和工程设计时。MatLab 优化工具箱强大，它包含了多非线性问题的函数，比如fmincon和fminunc，都可以你搞定有约束或无约束的优化问题。fmincon适合带约束的情况，比如线性、不等式等，而fminunc则用于没有约束的情况，代码也比较简洁。重点是，在建模时你得搞清楚目标函数和约束条件，这样才能正确地进行优化。比如，如果你要最大化某个量，可以在fmincon里设定目标函数和相关约束，MatLab 会帮你掉复杂的计算。，算法的选择也重要。MatLab 支持不同的优化算法，比如梯度下降法、拟牛顿法

稀疏表达的程序代码，使用Matlab验证实现，可供下载使用！