工具箱demo

A. mathmodl功能簡介

mathmodl 是一個集目錄與功能於一體的工具箱，專門用於數學建模任務。它涵蓋了從基礎的數學運算到高級的優化與圖形繪制，為研究人員、工程師和學生提供了豐富的工具集合。下面將對 mathmodl 提供的主要功能進行概述。

在數學建模領域，數據擬合是一個基礎但關鍵的步驟。mathmodl 提供了多種插值方法，如一元函數插值（interp1）、樣條插值（spline）、多項式插值（polyfit）和最小二乘法（lsqnonlin、lsqcurvefit）等，用於在已知數據點之間構建連續函數，以便進行預測或分析。對於二元函數插值，提供了 interp2 和 griddata 方法，以處理更復雜數學模型的擬合問題。

對於方程求根問題，mathmodl 提供了多種方法來解決，包括矩陣運算（inv）、特徵值與特徵向量計算（eig）、多項式根求解（roots）、一元函數零點查找（fzero）和非線性方程組求解（fsolve）。其中，牛頓迭代法（newton）是求解非線性方程的一種有效方法。

微積分和微分方程是數學建模中不可或缺的部分。mathmodl 提供了數值差分（diff）、符號導函數計算（diff）、數值偏導數（gradient）、梯形積分（trapz）、高精度數值積分（quad8、quadl）和符號積分（int）等工具。此外，它還支持一元函數（ode45）和符號微分方程求解（dsolve），以及常微分方程的數值求解（rk4）。

在隨機模擬和統計分析方面，mathmodl 提供了計算最大、最小值（max, min）、求和（sum）、均值（mean）、中位數（median）、標准差（std）等基本統計指標，以及排序（sort, sortrows）功能，幫助用戶分析數據。同時，它還提供了生成各種隨機數的能力，包括均勻分布、正態分布、二項分布、泊松分布等，以及相關統計檢驗（chi2test）和參數估計（regress, classify, mahal）。

對於優化問題，mathmodl 提供了線性規劃（lp, linprog）、二次規劃（qp, quadprog）、一元函數極值（fminbnd, fminsearch）和多元函數極值（constr, fmincon）等優化方法，以及動態規劃（dynprog）。在離散優化方面，它支持線性整數規劃、0-1整數規劃的求解，以及使用 Kruskal 和 Dijkstra 演算法解決最小生成樹和最短路問題。

在圖形繪制方面，mathmodl 提供了基礎的平面曲線繪制（plot）、空間曲線繪制（plot3）和空間曲面繪制（mesh）功能。此外，它還支持生成非矩形網格圖（meshf）和使用滑鼠繪制光滑曲線（draw）。

mathmodl 還提供了一系列基於數學建模的競賽題解，如中國大學生數學建模競賽中的飛行調度、捕魚策略、節水洗衣機、零件參數設計、截斷切割和風險投資模型求解等問題，以及自動化車床模型、災情巡視路線等實例，幫助用戶理解和應用數學建模技術。

最後，mathmodl 包含了演示程序，如函數計算器（funtool）、MATLAB 優化工具箱教程（tutdemo）和數學建模工具箱演示（mathmodl），為用戶提供了一個直觀的學習和實驗平台。

B. matlab上有哪些計算機視覺的demo用於練手

打開matlab的help

找到

Image Acquisition Toolbox

Image Processing Toolbox

點擊example（就是你要找的demo）

裡面全是視覺的例子：

如：

Enhancement（圖像增強的例子）

Contrast Enhancement Techniques Script

Correcting Nonuniform Illumination Script

Enhancing Multispectral Color Composite Images Script

如果你的是matlab2015a及其以上版本，還有一個計算機視覺工具箱也有許多demo

Computer Vision System Toolbox

Design and simulate computer vision and video processing systems

Examples

Functions and Other Reference

Release Notes

PDF Documentation

Computer Vision System Toolbox™ provides algorithms, functions, and apps for designing and simulating computer vision and video processing systems. You can perform feature detection, extraction, and matching; object detection and tracking; motion estimation; and video processing. For 3-D computer vision, the system toolbox supports camera calibration, stereo vision, 3-D reconstruction, and 3-D point cloud processing. With machine learning based frameworks, you can train object detection, object recognition, and image retrieval systems. Algorithms are available as MATLAB®functions, System objects, and Simulink®blocks.

For rapid prototyping and embedded system design, the system toolbox supports fixed-point arithmetic and C-code generation.

C. MATLAB中LS-SVM工具箱的問題

LS-SVM是什麼，題主隨便搜索一下就應該知道了啊。。。

LS-SVM是的縮寫，中文翻譯成「最小二專乘支持向量屬機」，用於非線性分類、回歸、時間序列預測和無監督學習等領域。

至於那兩個函數，trainlssvm用來訓練得到模型，simlssvm則用trainlssvm訓練得到的model為測試集分類或者進行函數擬合（和神經網路中的概念類似）。

工具箱裡面有相應的演示程序（名字都以demo開頭），您可以結合具體的例子去學習。

附件是一個關於該工具箱的說明，供參考。