近期在论坛上看到很多人在求助gevp求解器的用法，我自己在学习过程中也遇到过类似的问题，今天把自己一些粗浅的理解发出来与大家分享一下。
1.gevp与feasp的不同
help gevp与help feasp可得到如下结果
Minimize t
subject to the LMI constraints:
C(x) < 0
0 < Bj(x) ( j=1,..,NLFC )
Aj(x) < t * Bj(x) ( j=1,..,NLFC )
Minimize t subject to L(x) < R(x) + t*I
可见feasp求的可行解要求t<0,而gevp求的最小特征值必然是t>0,两者不能说没有联系，但是也不能简单的说是有充分或是必要的关系。
2.gevp的两种用法
如下例:
[AY-hC X
* -hC+QY]<0 %本例纯属瞎乱捏造,只是为了方便说明问题
其中A,B,C已知，X,Y未知，现要求解h的最小值。
方法1：
原LMI可化解为[AY X
* QY] < h[C 0
0 C]
这样就化解为了gevp求解的标准形式A(X)0,可以直接求解h的最小值；
方法2：令hC=M,则原LMI可化解为：
[AY-M X
* -M+QY]<0 (1)
M
式(2)可以用gevp(lmis,1)命令，综合式(1)就可得出h的最小值。
阅读(12769) | 评论(2) | 转发(0) |
