Softwareentwickler MATLAB/Simulink (w/m) Erarbeitung von Lösungen im Bereich der Schnittstelle zum Simulink-Modell und der Benutzeroberfläche von TargetLinkdSPACE GmbH - Paderborn
B (Lösungsvektor)= [1 ; 2; 3; 4; 5; 6]
A (Koeffizientenvektor) = [1 , -1]
x = [? ?] Vektor mit unbekannten
B=A * x
ich hatte gehofft, das mir MATLAB über x=B\x mittels "least square" eine Lösung bietet. Leider bekomme ich immer den Fehler
"matrix dimensions must agree".
Weiß jemand wie dieses Ausgleichsproblem gelöst werden kann?
Bei A*x = B sollte schon die Anzahl von Zeilen in A mit der Anzahl von Zeilen in B übereinstimmen. Deine Aufgabenstellung sieht für mich nicht sinnvoll aus.
genau das ist aber ja meine Anforderung. Vielleicht habe ich mich nicht detailliert genug ausgedrückt. Die einzelnen Elemente des Vektors B, definieren das Gleichungssystem
B(1) = A *x
B(2) = A *x
...
sind die ungenauen Lösungen. Ich möchte über
"Summe((Ax-b(1))^2+(Ax-b(2))^2+) > min" den Vektor mit den besten Unbekannten finden?
b = (1:6)';
A = [1-1];
bigA = repmat(A, length(b), 1);
x = bigA \ b
Nun sehe ich aber ein Problem: das einzige, was A*x überhaupt beeinflusst, ist ja die Differenz der x-Werte.
(3.5 0), (4.5 1), (2.5 -1) sind also alles gleich gute Lösungen. Welche willst du haben?
Grüße,
Harald
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