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Octave Skript funktioniert nicht in Matlab

 

Ferdi_Fuchs
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     Beitrag Verfasst am: 01.07.2020, 15:28     Titel: Octave Skript funktioniert nicht in Matlab
  Antworten mit Zitat      
Hallo zusammen,

ich habe im Rahmen einer Mathe Vorlesung über Partielle Differentialgleichungen folgendes Octave Skript bekommen:

Code:
clear
pkg load optim
%Def-x-range of rod: default: [0;1]
L = 1;
x = 0:0.001:L;
%Thermal diffusivity [default: copper 1.11 cm^2/s]
% [steel,stainless: 0.035 cm*cm/s, water: 0.00143 cm*cm/s]
alpha = 0.005;

times = 0:0.01:1;


%Calculate Fourier-coefficients of initial condition u(0,x)
%N = number of fourier modes
N = 150;
for j = 1:N
    f = @(s) sin(j*pi*s/L).*initial_cond_heat_1d(s);
    A(j) = (2/L)*quadgk(f,0,L);
end

k = 1;

figure

for t=0:0.01:1;
    heat_sum = A(1)*exp(-alpha*1*pi*pi*t/(L*L)).*sin(1*pi*x/L);
    for j = 2:N
      heat_sum = heat_sum + A(j)*exp(-alpha*j*j*pi*pi*t/(L*L)).*sin(j*pi*x/L);
    end
    peak_values(k) = heat_sum(500);
    k = k +1;
    plot (x, heat_sum,'r','linewidth',2);
    hold on
    plot (0.5, heat_sum(500),"b",'linewidth',1);
    hold off
    xlim([0 1]);
    ylim([-0.25 100]);
    xlabel("x [m]","fontsize",15);
    ylabel("u [Delta T]","fontsize",15);
    h = legend({sprintf("Temp simulated, Time: %f",t),sprintf("u(0.5) = %f",heat_sum(500))});
    set(h,"fontsize",15);
    grid on;
    figu = gcf ();
    set (figu, "position", [200, 200, 1000, 600]);
    pause (.1);
end

%Define the model function with 3 parameters p(1), p(2) and p(3)
model_f = @(x, p) p(1)./((x+p(3)).^p(2));
%model_f = @(x, p) p(1).*exp(p(2)*(x+p(3)));
%Specify intial guess for the parameters
pin = [1;0.5;0.01];
%wt = weights for the observed data points: Default: All are equally weighted, i.e. (1,1,...)
wt = ones(size(peak_values));
%dp = stepsize for the parameters to find least-square Min
dp = [0.00001;0.00001;0.00001];
%Bounds for the parameters to ensure convergence in specified regions
options.bounds = [0.01,100;0.01,10;0,10];
%Call to leasqr: Return values: f = data points with optimal model function
%Return value: p = optimal model parameters
[f,p]=leasqr(times,peak_values,pin,model_f,0.0000001,20,wt,dp,"dfdp",options);


mit folgender Funktion für die Randbedingung:
Code:
function y = initial_cond_heat_1d(x)
    y = (100).*(x>=0.49).*(x<=0.51);
end
 


Ich arbeite aber lieber mit Matlab, nur funktioniert das Programm dann leider nicht. Das erste Problem scheint gleich in der zweiten Zeile zu bestehen und ich bekomme folgende Fehlermeldung:

Unrecognized function or variable 'pkg'.

Error in simu_heat_1d_decay_est_task1 (line 2)
pkg load optim


Wenn ich die Zeile einfach auskommentiere, führt das Programm zwar erst mal die For-Schleife aus, aber dann bekomme ich wieder eine Fehlermeldung:

Unrecognized function or variable 'leasqr'.

Error in simu_heat_1d_decay_est_task1 (line 61)
[f,p]=leasqr(times,peak_values,pin,model_f,0.0000001,20,wt,dp,"dfdp",options);


Ich glaube übrigens nicht, dass mir irgendwelche Pakete fehlen, da ich eine Campuslizenz habe und zur Sicherheit gleich alle Pakete installiert habe. Hat vielleicht jemand eine Idee, wie ich das Programm in Matlab zum Laufen bekomme?
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T16
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     Beitrag Verfasst am: 01.07.2020, 15:49     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Disclaimer: Ich habe von octave null Ahnung.

Code:

Das scheint mir keine valide matlabsyntax zu sein. Versuchst du hier eine variable von der Festplatte zu laden? In Matlab sieht die Syntax dazu so aus:

Code:
load(filename,variables)


siehe auch https://de.mathworks.com/help/matlab/ref/load.html .
Die leasqr-Funktion ist in matlab nicht enthalten, es sieht allerdings so aus als hätte sich hier

https://www.mathworks.com/matlabcen...../code/leasqr.m/index.html

jemand die Mühe gemacht das ganze nachzuprogrammieren, das kannst du ja mal versuchen und schauen ob in matlab das gleiche herauskommt wie mit octave.
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Ferdi_Fuchs
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     Beitrag Verfasst am: 01.07.2020, 20:24     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Danke für den Hinweis, ich habe den Code aus dem Link in eine Funktion kopiert und das Programm nochmal gestartet. Dann bekomme ich aber eine andere Fehlermeldung:

Error using leasqr (line 112)
input(x)/output(y) data must have same number of rows

Error in simu_heat_1d_decay_est_task1 (line 61)
[f,p]=leasqr(times,peak_values,pin,model_f,0.0000001,20,wt,dp,"dfdp",options);


Die für x und y eingesetzten Variablen haben aber denselben Datentyp (1x101 double), weshalb ich die Fehlermeldung nicht nachvollziehen kann. Wenn ich den Code entsprechend ändere, damit der Fehler nicht mehr auftritt, bekomme ich wieder eine andere Fehlermeldung. Scheint ein Teufelskreis zu sein... Ich glaube es ist doch einfacher, wenn ich mich mit Octave anfreunde.
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 01.07.2020, 22:08     Titel:
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Hallo,

Zitat:
Wenn ich den Code entsprechend ändere, damit der Fehler nicht mehr auftritt, bekomme ich wieder eine andere Fehlermeldung.

Was ist der aktuelle Stand des Codes und was ist die aktuelle Fehlermeldung?

Zitat:
Ich glaube es ist doch einfacher, wenn ich mich mit Octave anfreunde.

Wenn man Code hat, der für eine Sprache geschrieben wurde, ist es immer am einfachsten, ihn auch in dieser Sprache auszuführen.

Wenn ich das richtig verstehe, führt leasqr eine nichtlineare Regression aus. Dafür würde ich in MATLAB lsqcurvefit verwenden.

Grüße,
Harald
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Andreas Goser
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     Beitrag Verfasst am: 02.07.2020, 06:09     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Ich denke das ist eine Gelegenheit für MathWorks dem Mathematik-Professor / der Professorin zu helfen die Unterlagen MATLAB-kompatibel anzubieten. Bei PN kümmere ich mich gerne darum.

Andreas (Goser, MathWorks)
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Ferdi_Fuchs
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     Beitrag Verfasst am: 02.07.2020, 20:27     Titel:
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Danke für den Hinweis mit der lsqcurvefit Funktion. Ich habe diese Funktion anstelle von leasqr verwendet. Dafür musste ich zusätzlich noch das x und das p in der Modellfunktion vertauschen (model_f = @(p, x) anstatt model_f = @(x, p)) und pkg load optim auskommentieren. Hier ist nochmal der gesamte Code:

Code:
clear
% pkg load optim
% Def-x-range of rod: default: [0;1]
L = 1;
x = 0:0.001:L;
% Thermal diffusivity [default: copper 1.11 cm^2/s]
% [steel,stainless: 0.035 cm*cm/s, water: 0.00143 cm*cm/s]
alpha = 0.005;

times = 0:0.01:1;


% Calculate Fourier-coefficients of initial condition u(0,x)
% N = number of fourier modes
N = 150;
for j = 1:N
    f = @(s) sin(j*pi*s/L).*initial_cond_heat_1d(s);
    A(j) = (2/L)*quadgk(f,0,L);
end

k = 1;

figure

for t=0:0.01:1;
    heat_sum = A(1)*exp(-alpha*1*pi*pi*t/(L*L)).*sin(1*pi*x/L);
    for j = 2:N
      heat_sum = heat_sum + A(j)*exp(-alpha*j*j*pi*pi*t/(L*L)).*sin(j*pi*x/L);
    end
    peak_values(k) = heat_sum(500);
    k = k +1;
    plot (x, heat_sum,'r','linewidth',2);
    hold on
    plot (0.5, heat_sum(500),"b",'linewidth',1);
    hold off
    xlim([0 1]);
    ylim([-0.25 100]);
    xlabel("x [m]","fontsize",15);
    ylabel("u [Delta T]","fontsize",15);
    h = legend({sprintf("Temp simulated, Time: %f",t),sprintf("u(0.5) = %f",heat_sum(500))});
    set(h,"fontsize",15);
    grid on;
    figu = gcf ();
    set (figu, "position", [200, 200, 1000, 600]);
    pause (.1);
end

% Define the model function with 3 parameters p(1), p(2) and p(3)
model_f = @(p, x) p(1)./((x+p(3)).^p(2));
% model_f = @(x, p) p(1).*exp(p(2)*(x+p(3)));
% Specify intial guess for the parameters
pin = [1;0.5;0.01];
% wt = weights for the observed data points: Default: All are equally weighted, i.e. (1,1,...)
wt = ones(size(peak_values));
% dp = stepsize for the parameters to find least-square Min
dp = [0.00001;0.00001;0.00001];
% Bounds for the parameters to ensure convergence in specified regions
% options.bounds = [0.01,100;0.01,10;0,10];
% Call to leasqr: Return values: f = data points with optimal model function
% Return value: p = optimal model parameters
% [f,p]=leasqr(times,peak_values,pin,model_f,0.0000001,20,wt,dp,"dfdp",options);

% new code
options = optimoptions('lsqcurvefit','Algorithm','levenberg-marquardt');
lb = [0.01,0.01,0]; % lower bounds for the parameters
ub = [100,10,10];   % upper bounds for the parameter
[p,resnorm2,residual2,exitflag2,output2] = lsqcurvefit(model_f,pin,times,peak_values,lb,ub,options);


Ich bekomme zwar immer noch folgende Warnung:

Warning: The Levenberg-Marquardt algorithm does not handle bound constraints; using the trust-region-reflective
algorithm instead.
> In lsqncommon (line 59)
In lsqcurvefit (line 280)
In simu_heat_1d_decay_est_task1 (line 67)


Local minimum possible.

lsqcurvefit stopped because the final change in the sum of squares relative to
its initial value is less than the value of the function tolerance.

<stopping criteria details>

aber die berechneten Parameter der Modellfunktion sind genau dieselben wie im Octave Code. Der Maltab Code ist sicher noch nicht perfekt, aber für meine Zwecke ausreichend.
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Harald
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Anmeldedatum: 26.03.09
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     Beitrag Verfasst am: 02.07.2020, 20:41     Titel:
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Hallo,

Abhilfe für die Warnung dürfte sein, die options wegzulassen.

Grüße,
Harald
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