Извлеките вектор переменных принятия решений из матрицы значений переменных
decvec = mat2dec(lmisys,X1,X2,X3,...)
Учитывая систему LMI lmisys с матричными переменными X 1,..., XK и заданными значениями X1,...,Xk из X 1,..., XK, mat2dec возвращает соответствующее значение decvec вектора переменных принятия решений. Напомним, что переменные принятия решений являются независимыми записями матриц X 1,..., XK и составляют свободные скалярные переменные в задаче LMI.
Эта функция полезна, например, для инициализации решателей LMI mincx или gevp. Учитывая начальное предположение для X 1,..., XK, mat2dec формирует соответствующий вектор переменных принятия решений xinit.
Ошибка возникает, если размерности и структура X1,...,Xk не соответствуют описанию X 1,..., XK в lmisys.
Рассмотрим систему LMI с двумя матричными переменными X и Y такими, что
X - симметричная блочная диагональ с одним полным блоком 2 на 2 и одним скалярным блоком 2 на 2.
Y - прямоугольная матрица 2 на 3.
Конкретные образцы X и Y:
и соответствующий вектор переменных принятия решений задается как
decv = mat2dec(lmisys,X0,Y0)
decv'
ans =
1 3 -1 5 1 2 3 4 5 6
Обратите внимание, что decv имеет длину 10, поскольку Y имеет 6 свободных значений, в то время как X имеет 4 независимых значения из-за своей структуры. Использовать decinfo для получения дополнительной информации о распределении переменной принятия решений в X и Y.