使用matlab证明信源熵的所有性质
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首先,对每个变量用syms定义,并将这些变量用一个符号向量表示,然后给出含这些变量的熵函数表达式。采用matlab自带的函数hessian求熵函数的黑塞矩阵,H=hessian(f,P),f为符号函数表达式,P为变量符号向量。运行时间通常很长,判断矩阵是否正定即可。如果维度过高,符号解(解析解)很难求出,可以给出初值。还不行可以试着解这个方程,得到一个诸如迭代解。具体的可以把待求解的函数放上来,先用简单的智能算法,比如GA遗传算法求解,看看算法是否在足够多次迭代次数(比如100000次)内收敛。
咨询记录 · 回答于2022-11-24
使用matlab证明信源熵的所有性质
首先,对每个变量用syms定义,并将这些变量用一个符号向量表示,然后给出含这些变量的熵函数表达式。采用matlab自带的函数hessian求熵函数的黑塞矩阵,H=hessian(f,P),f为符号函数表达式,P为变量符号向量。运行时间通常很长,判断矩阵是否正定即可。如果维度过高,符号解(解析解)很难求出,可以给出初值。还不行可以试着解这个方程,得到一个诸如迭代解。具体的可以把待求解的函数放上来,先用简单的智能算法,比如GA遗传算法求解,看看算法是否在足够多次迭代次数(比如100000次)内收敛。
老乡,真心没听懂,可以再说得具体一些不
首先,对每个变量用syms定义,并将这些变量用一个符号向量表示,然后给出含这些变量的熵函数表达式。采用matlab自带的函数hessian求熵函数的黑塞矩阵,H=hessian(f,P),f为符号函数表达式,P为变量符号向量。运行时间通常很长,判断矩阵是否正定即可。如果维度过高,符号解(解析解)很难求出,可以给出初值。还不行可以试着解这个方程,得到一个诸如迭代解。具体的可以把待求解的函数放上来,先用简单的智能算法,比如GA遗传算法求解,看看算法是否在足够多次迭代次数(比如100000次)内收敛。
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