使用matlab➕Yalmip ➕gurobi 报错说部分矩阵不是线性的，目前只能计算线性矩阵，怎么改

根据提供的资料，首先我们需要了解报错的原因。报错指出部分矩阵不是线性的，这意味着问题包含非线性因素。

在Matlab中，我们通常使用Yalmip来建模和解决优化问题，而Gurobi是一个优化求解器，用于求解优化问题。在线性规划中，问题的目标函数和约束条件均是线性的，而非线性规划问题的目标函数和/或约束条件至少包含一个非线性部分。因此，使用Matlab+Yalmip+Gurobi计算时出现报错"部分矩阵不是线性的"。

如果问题涉及非线性因素，并且使用的是线性规划求解器Gurobi，那么要解决这个问题，我们需要转变问题的形式，将其转化为非线性规划问题。可以参考段落5和段落12中的资料，了解如何在Matlab中解决非线性规划问题。

但是需要注意的是，如果问题确实是一个线性规划问题，那么报错可能是由于其他原因导致的，此时可能需要检查模型的构建是否正确，包括目标函数和约束条件的定义是否符合规范。

以下是一个简单的示例，演示如何使用Matlab+Yalmip+Gurobi来解决非线性规划问题：

% 导入Yalmip和Gurobi
addpath('路径/Yalmip');
addpath('路径/Gurobi');

% 定义变量
x = sdpvar(2, 1);

% 定义目标函数
obj = x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义约束条件
constraints = [];
constraints = [constraints, x(1) + x(2) >= 1];
constraints = [constraints, x(1) >= 0, x(2) >= 0];

% 定义优化设置
options = sdpsettings('solver', 'gurobi', 'verbose', 1);

% 解决优化问题
optimize(constraints, obj, options);

% 输出结果
disp(value(x));
disp(value(obj));

在这个示例中，目标函数是非线性的，约束条件是线性的。我们使用Yalmip和Gurobi来解决这个非线性规划问题。

请注意，上面的代码仅仅是一个示例，实际问题的建模和解决可能涉及更复杂的问题，需要根据具体情况进行调整。同时，根据具体错误信息，可以进一步排查和定位问题的原因，并进行针对性的处理。

总结：如果报错是"部分矩阵不是线性的"，则问题涉及非线性因素，需要将问题转化为非线性规划问题来解决。如果问题确实是一个线性规划问题，请检查模型的构建是否正确。

如果以上解决方案不能解决问题，或者需要更详细的分析和调试，请提供更多详细的信息和代码，以便我们更好地帮助您解决问题。

你的目标函数不是线性的(也就是你代码里面的cost变量)，具体咋修改肯定要看你具体的代码才知道。