Question

我遇到了与本主题相同的问题： Using fzero: Undefined function or method 'isfinite' for input arguments of type 'sym'

他们的回答对我很有帮助，但我仍然被困住了。

我还必须找到w函数的零，这个函数有几个步骤定义：

所以唯一未知的是w，我定义了其他对象，例如：

lambda= @(w) ((16*rho(i)*A(i)*w^2*Lprime(i)^2)/(E(j)*I(i)))^0.25;

beta=@(w) lambda*b(i)^0.5;

gamma=@(w) lambda*Lprime(i)^0.5;

然后，我定义了一个4 * 4矩阵M2：

M2=@(w) [besselj(4,beta) bessely(4,beta) besseli(4,beta) besselk(4,beta);
               besselj(3,beta) bessely(3,beta) besseli(3,beta) -besselk(3,beta);
               besselj(2,gamma) bessely(2,gamma) besseli(2,gamma) besselk(2,gamma);
               besselj(4,gamma) bessely(4,gamma) besseli(4,gamma) besselk(4,gamma)];

然后要求解的等式是：det（M2）= 0。但是w = 0是解决方案之一，我想要第一个非零解决方案，所以我写道：

delta = @(w) det(M2);

S(i,j)=fzero(delta,500);

然后我运行程序，Matlab说：

??? Error using ==> fzero at 235
FZERO cannot continue because user supplied function_handle ==> @(w)det(M2)
failed with the error below.

Undefined function or method 'det' for input arguments of type 'function_handle'.

Error in ==> frequencies at 57
    S(i,j)=fzero(delta,500);

我也尝试使用subs和eval方法，它们也不起作用，错误消息在这些情况下：

??? Undefined function or method 'isfinite' for input arguments of type 'sym'.

Error in ==> fzero at 323
    elseif ~isfinite(fx) || ~isreal(fx)

Error in ==> frequencies at 58
    S(i,j)=fzero(@(w) subs(delta,'w',w),500);

我想是与edio相同的错误。和

??? Error using ==> fzero at 307
FZERO cannot continue because user supplied function_handle ==> @(w)eval(delta)
failed with the error below.

Undefined function or method 'eval' for input arguments of type 'function_handle'.

Error in ==> frequencies at 59
    S(i,j)=fzero(@(w)eval(delta),500);

你能帮我吗？

Answer 1

您的问题似乎是，当您将匿名函数放在其他匿名函数中时，您永远不会评估。例如，您可以将函数lambda定义为：

lambda = @(w) ((16*rho(i)*A(i)*w^2*Lprime(i)^2)/(E(j)*I(i)))^0.25;

但是当您在beta中使用它时，您需要使用w的输入值对其进行评估，如下所示：

beta = @(w) lambda(w)*b(i)^0.5;
                %# ^--------------Pass w to lambda to evaluate the function

因此，我认为您的其他匿名函数应定义如下：

gamma = @(w) lambda(w)*Lprime(i)^0.5;

M2 = @(w) [besselj(4,beta(w)) bessely(4,beta(w)) besseli(4,beta(w)) ...
           besselk(4,beta(w)); ...
           besselj(3,beta(w)) bessely(3,beta(w)) besseli(3,beta(w)) ...
           -besselk(3,beta(w)); ...
           besselj(2,gamma(w)) bessely(2,gamma(w)) besseli(2,gamma(w)) ...
           besselk(2,gamma(w)); ...
           besselj(4,gamma(w)) bessely(4,gamma(w)) besseli(4,gamma(w)) ...
           besselk(4,gamma(w))];

delta = @(w) det(M2(w));

关于效率的说明......

我在这里注意到 GLARING 效率问题。使用anonymous functions代替任何其他类型的函数（primary functions，nested functions或subfunctions），您将最终使用相同的输入多次评估相同的函数结束了。

例如，每次评估M2以创建矩阵时，您将使用相同的输入评估beta和gamma 8次！注意通过将M2放在函数中并作为输入w和两个函数句柄beta和gamma传递，可以做出改进：

function newMatrix = M2(w,betaFcn,gammaFcn)

  bw = betaFcn(w);   %# Evaluate the beta function once
  gw = gammaFcn(w);  %# Evaluate the gamma function once
  newMatrix = [besselj(4,bw) bessely(4,bw) besseli(4,bw) besselk(4,bw); ...
               besselj(3,bw) bessely(3,bw) besseli(3,bw) -besselk(3,bw); ...
               besselj(2,gw) bessely(2,gw) besseli(2,gw) besselk(2,gw); ...
               besselj(4,gw) bessely(4,gw) besseli(4,gw) besselk(4,gw)];

end

您的新delta函数将如下所示：

delta = @(w) det(M2(w,beta,gamma));

Answer 2

非常感谢你的帮助。它有效，但最后一行必须改变，显然（它仍需要10分钟来计算出来）：

lambda= @(w) ((16*rho(i)*A(i)*w^2*Lprime(i)^2)/(E(j)*I(i)))^0.25;
beta=@(w) lambda(w)*b(i)^0.5;
gamma=@(w) lambda(w)*Lprime(i)^0.5;


M2=@(w) [besselj(4,beta(w)) bessely(4,beta(w)) besseli(4,beta(w)) besselk(4,beta(w));
    besselj(3,beta(w)) bessely(3,beta(w)) besseli(3,beta(w)) -besselk(3,beta(w));
    besselj(2,gamma(w)) bessely(2,gamma(w)) besseli(2,gamma(w)) besselk(2,gamma(w));
    besselj(4,gamma(w)) bessely(4,gamma(w)) besseli(4,gamma(w)) besselk(4,gamma(w))]; 

delta = @(w) det(M2(w));
    S(i,j)=fzero(@(w) delta(w),500);

现在它真的比以前更快，在另一种情况下，函数求解可以处理分辨率，每个循环花了10秒钟，现在它就像0.06秒

我会尝试您的其他解决方案以查看改进。

非常感谢你。

在Matlab中使用fzero时出错：对于'function_handle'类型的输入参数，未定义的函数或方法'det'

2 个答案:

关于效率的说明......