deepseek、GPT与claude在MATLAB编程上的准确性对比——以卡尔曼滤波调试为例

本文给出deepseek、GPT与claude在卡尔曼滤波调参上的编程性能对比，用一维的非线性KF为例，比较调试后的误差大小。

准备工作

测试代码

% 一维卡尔曼滤波示例
clear; clc;% 仿真参数
n = 100;                    % 数据点数
dt = 0.1;                   % 时间间隔% 真实状态（匀速运动）
true_pos = zeros(n, 1);
true_vel = 2;               % 真实速度
for i = 2:ntrue_pos(i) = true_pos(i-1) + true_vel * dt;
end% 生成带噪声的观测数据
measurement_noise = 0.5;
measurements = true_pos + measurement_noise * randn(n, 1);% 卡尔曼滤波器初始化
x = [0; 0];                 % 初始状态 [位置; 速度]
P = [1 0; 0 1];            % 初始协方差矩阵% 系统模型矩阵
F = [1 dt; 0 1];           % 状态转移矩阵
H = [1 0];                 % 观测矩阵
Q = [0.01 0; 0 0.01];      % 过程噪声协方差
R = measurement_noise^2;    % 观测噪声协方差

输出：

调试过程

调试命令：

RMSE较大，通过调节Q和R来降低RMSE

deepseek

模型：R1

ChatGPT

模型：4o

claude

模型：sonnet4

调试结果

deepseek

结果：

ChatGPT

结果：

claude

结论

deepseek的速度RMSE优化比ChatGPT好，但位置RMSE优化程度不行。
claude的速度和位置RMSE均能优化到较低的水平

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