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数学建模培训精品课件ppt

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R具有丰富的统计函数库和图形库,可以进行各种统计分析 、数据挖掘和预测建模。R还具有开源的特性,用户可以自由 地使用和修改代码,同时也有大量的社区资源和教程可供参 考。
CHAPTER 04
数学建模竞赛经验分享
竞赛准备
知识储备
01
掌握数学建模所需的基本数学知识,如概率论、统计学、线性
代数和微积分等。
Python的NumPy库提供了强大的数组操作功能,可以进行大规模数值计算; Pandas库提供了数据分析和处理的功能;SciPy库可以进行各种科学计算和数学 建模;Scikit-learn库则提供了丰富的机器学习算法和模型。
R
R是一种用于统计计算和图形的编程语言,它提供了大量的 统计函数和图形工具,方便用户进行数据分析、统计建模和 可视化。
微分方程模型
总结词
微分方程模型用于描述动态系统的变化规律,通过建立微分方程来描述系统的状态和行 为。
详细描述
微分方程模型基于物理定律和数学原理,通过求解微分方程来预测系统的未来状态。常 见的微分方程模型有常微分方程、偏微分方程等,广泛应用于物理学、工程学等领域。
优化模型
总结词
优化模型用于寻找最优解,通过建立数学模型来描述问题的约束条件和目标函数。
任务。
创新思维
在解决问题时尝试不同 的方法和思路,不要局
限于一种解决方案。
文档规范
注意文档的规范性和可 读性,方便评委理解和
评价。
CHAPTER 05
数学建模前沿动态
人工智能与数学建模
人工智能算法的数学原理
解释人工智能算法背后的数学原理,如线性代数、概率论和统计 等。
机器学习与数学建模
介绍机器学习中的数学建模方法,如回归分析、分类和聚类等。

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提高解决问题的能力
学员们认为,通过案例分析和实践操作,他们能够更好地解决实 际问题,提高了工作效率。
结识优秀的同行
学员们结识了很多优秀的同行,通过互相学习和交流,彼此的能 力都得到了提升。
未来发展趋势预测
数学建模与大数据结合
随着大数据时代的到来,数学建模将会与大数据更加紧密 结合,利用数据挖掘和分析技术,更好地解决实际问题。
数学建模培训精品课 件
汇报人:可编辑 2023-12-22
目 录
• 数学建模概述 • 数学建模基础知识 • 数学建模方法与技巧 • 数学建模应用领域 • 数学建模实践项目 • 数学建模培训总结与展望
01
数学建模概述
定义与特点
定义
数学建模是指用数学语言描述实 际现象、解释自然规律、解决实 际问题的过程。
Python
一款开源的编程语言,具有丰富的数 学库和工具包,适用于各种数学建模 任务。
03
数学建模方法与技巧
建模方法分类
初等模型
利用初等数学知识建立 模型,如代数方程、不
等式、几何图形等。
微分方程模型
利用微积分知识,通过 建立微分方程来描述实
际问题。
概率统计模型
利用概率论和统计学知 识,通过随机变量和随 机过程来描述实际问题
求解与分析
指导学生运用数学软件或编程语言对模型 进行求解和分析,得出结论。
建立模型
指导学生根据问题特点,选择合适的数学 方法和工具,建立数学模型。
项目成果展示与评价
成果展示
组织学生进行项目成果展示, 包括项目报告、论文、PPT演示
等。
评价标准
制定评价标准,包括问题的难 度、模型的合理性、求解的准 确性、论文的规范性等方面。

《数学建模》PPT课件

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( x2
x1)
f
f (x2 ) (x2 ) f
2 1 ( x1) 22
1
f
( x1 )
f
(x2 )
3
f
( x1 ) x1
f (x2 ) x2
2 (12 f (x1)f (x2 ))1/2
如函数的导数容易求得,一般首先考虑使用三次插值
法,因为它具有较高效率。对于只需要计算函数值的方
法中,二次插值法是一个很好的方法,它的收敛速度较
优化模型
(2)多项式近似法 该法用于目标函数比较复杂的情 况。此时寻找一个与它近似的函数代替目标函数,并用 近似函数的极小点作为原函数极小点的近似。常用的近 似函数为二次和三次多项式。
二次内插涉及到形如下式的二次函数数据拟合问题:
mq() a2 b c
其中步长极值为:
b
2a
完整版课件ppt
求解单变量最优化问题的方法有很多种,根据目标函 数是否需要求导,可以分为两类,即直接法和间接法。 直接法不需要对目标函数进行求导,而间接法则需要用 到目标函数的导数。
完整版课件ppt
4
优化模型
1、直接法 常用的一维直接法主要有消去法和近似法两种: (1)消去法 该法利用单峰函数具有的消去性质进行
反复迭代,逐渐消去不包含极小点的区间,缩小搜索区 间,直到搜索区间缩小到给定允许精度为止。一种典型 的消去法为黄金分割法(Golden Section Search)。黄金 分割法的基本思想是在单峰区间内适当插入两点,将区 间分为三段,然后通过比较这两点函数值的大小来确定 是删去最左段还是最右段,或同时删去左右两段保留中 间段。重复该过程使区间无限缩小。插入点的位置放在 区间的黄金分割点及其对称点上,所以该法称为黄金分 割法。该法的优点是完整算版课法件p简pt 单,效率较高,稳定性好5 。

《数学建模讲义》PPT课件

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f=100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2;
return
2. 可以直接使用函数fun.m
例如:计算 f(1,2), 只需在Matlab命令窗口键入命令:
x=[1 2];fun(x)
15
4.4 函数调用和参数传递
在MATLAB中,调用函数的常用形式是: [输出参数1,输出参数2,…] = 函数名(输入参数1,输入参数2, …)
14
M文件建立方法:
1. 在Matlab中点:File->New->M-file 2. 在编辑窗口中输入程序内容 3. 点:File->Save存盘,文件名必须函数名一致。
例:定义函数 f(x1,x2)=100(x2-x12)2+(1-x1)2 1.建立M文件:fun.m
function f=fun(x)
(5)使用方便,具有很好的扩张功能。 使用MATLAB语言编写的程序可以直接运行,无需编译。 可以M文件转变为独立于平台的EXE可执行文件。
MATLAB的应用接口程序API是MATLAB提供的十分重要 的组件 ,由 一系列接口指令组成 。用户就可在FORTRAN 或C中 , 把MATLAB当作计算引擎使用 。 (6)具有很好的帮助功能 提供十分详细的帮助文件(PDF 、HTML 、demo文件)。 联机查询指令:help指令(例:help elfun,help exp,help simulink),lookfor关键词(例: lookfor fourier )。 5
6
一、变量与函数
1、变量 MATLAB中变量的命名规则
(1)变量名必须是不含空格的单个词; (2)变量名区分大小写; (3) 变量名必须以字母打头,之后可以是任意字 母、数字或下划线,变量名中不允许使用标点符

数学建模介绍PPT课件

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•对任意的,有f()、 g()
•至少有一个为0,
16
本问题归为证明如下数学命题: 数学命题:(本问题的数学模型)
已知f()、 g()都是的非负连续函数,对任意的 ,有f() g()=0,且f(0) >0、 g(0)=0 ,则有存在0, 使f(0)= g(0)=0
模型求解 证明:将椅子旋转90°,对角线AC与BD互换,由 f(0)>0、 g(0)=0 变为f(/2) =0、 g(/2) >0
的解答


数学模型 的解答
12
实践
理论
实践
表述 求解 解释 验证
根据建模目的和信息将实际问题“翻译”成 数学问题 选择适当的数学方法求得数学模型的解答
将数学语言表述的解答“翻译”回实际对 象 用现实对象的信息检验得到的解答
13
4、建模实例:
例1、椅子能在不平的地面上放稳吗?
• 模型假设 • 1、椅子的四条腿一样长,椅子脚与地面
• 要学习数学建模,应该了解如下与数学建模 有关的概念:
3
• 原型(Prototype)
• 人们在现实世界里关心、研究、或从事生产、 管理的实际对象称为原形。原型有研究对象、 实际问题等。
• 模型(Model)
• 为某个目的将原型的某一部分信息进行简缩、 提炼而构成的原型替代物称为模型。模型有 直观模型、物理模型、思维模型、计算模型、 数学模型等。
• 一个原型可以有多个不同的模型。
4
数学模型:
由数字、字母、或其他数学符号组成、描 述实际对象数量规律的数学公式、图形或算 法称为数学模型
数学建模:
建立数学模型的全过程 (包括表述、求解、解释、检验等)
5

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MATLAB在数学建模中的应用
MATLAB概述
01
MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值
计算的编程语言和开发环境。
MATLAB在数学建模中的优势
02
MATLAB提供了丰富的数学函数库和工具箱,支持矩阵运算、
符号计算和数值分析,适用于各种数学建模场景。
MATLAB在数学建模中的应用案例
数学建模在金融领域的应用
金融行业对数学建模的需求日益增长,涉及风险管理、投资组合优化、市场预测等领域 。
数学建模在物理科学和工程中的应用
物理科学和工程领域中的复杂问题需要借助数学建模进行深入研究,如流体动力学、材 料科学等。
提高数学建模能力的建议
01
掌握数学基础知识
数学建模需要扎实的数学基础, 如概率论、统计学、线性代数和 微积分等。
深度学习中的数学建模
探讨深度学习领域中常用的数学方法和模型,如卷积神经网络、循 环神经网络等。
数据科学中的数学建模
数据清洗与预处理
数据可视化的数学基础
介绍数据科学中数据预处理的基本方 法和数学原理。
介绍数据可视化中涉及的数学原理和 可视化技术。
统计分析方法
阐述统计分析中常用的方法和模型, 如回归分析、聚类分析等。
02
实践经验积累
03
学习优秀案例
通过参与数学建模竞赛、科研项 目等方式,积累实践经验,提高 解决实际问题的能力。
学习经典数学建模案例,了解不 同领域中数学建模的应用方法和 技巧。
对未来数学建模的展望
跨学科交叉融合
未来数学建模将更加注重与其他学科的交叉融合,如生物 学、环境科学、社会科学等。
人工智能与数学建模结合

《数学建模培训》课件

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MATLAB
• 总结词:MATLAB是一种高效的数值计算和数据分析工具 ,广泛用于数学建模、算法开发、数据分析等领域。
MATLAB
• 详细描述 • MATLAB简介:MATLAB是Matrix Laboratory的缩写,由MathWorks
公司开发,是一种基于矩阵运算的编程语言和数值计算环境。 • MATLAB功能:MATLAB具有强大的矩阵运算和数值计算能力,可以用
Python(NumPy, Pandas, Scikit-learn)
• 总结词:Python是一种广泛使用的通用编程语言,具有简单易学、代码可读性高等优点,常用于数据处理、机器学习等领 域。
Python(NumPy, Pandas, Scikit-learn)
• 详细描述 • Python简介:Python由Guido van Rossum于1989年发布第一个公开发行版,是一种解释型、交互式的编程
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汇报人: 日期:
目录
• 数学建模概述 • 数学基础知识 • 数学建模案例分析 • 数学建模进阶知识 • 数学建模实践技巧 • 数学建模常用软件介绍 • 数学建模发展趋势与挑战
01
数学建模概述
数学建模的定义
数学建模是一种用数学语言描述现实问题,建立数学模型,并通过对模型的分析和 求解来做出决策的科学方法。
大数据时代的挑战
数据处理难度加大
随着大数据时代的到来,数据的类型、规模 和复杂性都不断加大,这给数学建模带来了 更多的挑战。如何有效地处理、分析和利用 大数据,成为数学建模需要面对的重要问题 。
数据隐私和安全问题
在大数据时代,数据的隐私和安全问题也日 益突出。如何在保证数据隐私和安全的前提 下,进行有效的数学建模,是当前需要解决 的一个重要问题。

数学建模简介课件

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数据质量的可靠性
在数据驱动的数学建模中,如何保证 数据的质量和可靠性是一个重要的问 题,需要采取一系列的数据清洗和预 处理技术。
多学科交叉的数学建模
数学与其他学科的结合
数学建模已经不再局限于传统的数学领域,而是与其他学 科如物理、化学、生物、工程等相结合,形成多学科交叉 的数学建模。
跨学科知识的整合
它涉及到对问题的深入理解、相关数 据的收集和分析、选择合适的数学方 法和工具、建立数学模型、求解模型 并解释结果等步骤。
数学建模的应用领域
01
02
03
04
自然科学
物理、化学、生物等学科中的 问题可以通过数学建模进行定
量分析和模拟。
工程和技术
在机械、电子、航空航天、计 算机等领域,数学建模被广泛 应用于设计、优化和预测。
详细描述
传染病传播是一个动态的过程,受到个体行 为、环境因素和疾病特性等多种因素的影响 。通过建立数学模型,我们可以模拟疾病的 传播过程,预测疫情的发展趋势,并提供有 效的防控措施。常见的模型包括SIR模型和
SEIR模型。
物流优化模型
要点一
总结词
描述了如何使用数学模型来优化物流网络,提高运输效率 并降低成本。
总结词
微分方程建模是利用微分方程来描述和解决实际问题的数学 建模方法。
详细描述
微分方程建模通过建立数学模型来描述现实世界中变量之间 的关系,特别是那些随时间变化的变量之间的关系。例如, 人口增长模型、传染病传播模型等都是通过微分方程来建立 的。
微分方程建模
总结词
微分方程建模是利用微分方程来描述和解决实际问题的数学 建模方法。
跨学科知识的整合
在多学科交叉的数学建模中,如何有效地整合不同学科的 知识是一个重要的问题,需要具备跨学科的知识和视野。

《数学建模培训》课件

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Excel 和 Python
05
数学建模竞赛介绍
国际数学建模竞赛起源于1985年,由美国数学及其应用联合会主办,是全球范围内最具影响力的数学建模竞赛之一。
起源与发展
国际数学建模竞赛(ICM)
ICM面向全球的数学建模爱好者,参赛者可以来自不同学科领域,包括理工科、社会科学、人文科学等。
参赛范围
ICM采用3人一组的参赛形式,限定4天时间内完成一个实际问题,提交一篇完整的英文论文。
竞赛形式
起源与发展
MCM面向全美的数学建模爱好者,参赛者主要来自理工科和社科类专业。
参赛范围
竞赛形式
全美数学建模竞赛(MCM)
MCM采用2人一组的参赛形式,限定48小时内完成一个实际问题,提交一篇完整的英文论文。
全美数学建模竞赛由美国数学协会主办,是全美范围内最具代表性的数学建模竞赛之一。
起源与发展
经济增长模型
模型假设
经济增长受投资、劳动力、技术等多种因素影响,假设投资和技术进步是经济增长的主要驱动力,而劳动力增长速度较慢。
模型建立
基于假设,建立微分方程模型,将国内生产总值、投资、劳动力数量和技术水平作为变量。
模型求解
通过数值方法求解方程,得出未来经济增长趋势。
01
02
03
股票价格受市场供求关系、公司业绩、宏观经济等多种因素影响,假设公司业绩和宏观经济对股票价格具有长期影响。
应用程序
03
Mathematica支持与其他应用程序的集成,如Excel、Access、Visual Studio等,方便数据的导入和导出。
Maple具有强大的符号计算能力,可以处理各种符号数学问题,如微积分、线性代数、组合数学等。
符号计算

《数学建模培训》课件

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统计建模方法
利用统计学原理,如回归分析 、时间序列分析等建立模型。
优化建模方法
利用优化理论,如线性规划、 非线性规划等建立模型。
微分方程建模方法
利用微分方程理论,如常微分 方程、偏微分方程等建立模型

常见建模方法介绍
代数建模方法
通过代数方程或不等式表示变 量之间的关系,解决实际问题

概率建模方法
利用概率论和随机过程理论, 建立随机模型,解决实际问题 。
生物学
种群动态、生态平衡、基因遗传等 生物学问题可以通过数学建模进行 深入研究。
工程与技术领域
电子工程
电路设计、信号处理、电 磁场等问题的解决需要数 学建模的帮助。
机械工程
机构分析、优化设计、机 器人控制等需要数学建模 进行精确计算和模拟。
土木工程
建筑设计、结构分析、地 震工程等需要数学建模进 行结构优化和抗震设计。
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• 数学建模概述 • 数学建模基础知识 • 数学建模方法与技巧 • 数学建模应用领域 • 数学建模案例分析 • 数学建模实践与挑战
01
数学建模概述
定义与特点
定义
数学建模是指通过建立数学模型 来描述、分析和解决实际问题的 过程。
特点
数学建模具有抽象性、概括性和 精确性,能够将复杂问题转化为 数学语言,为解决实际问题提供 有效工具。
对建立的模型进行训练和评估,包括模型 的参数调整、模型的性能评估等。
对模型的结果进行解释和应用,包括结果 的可视化、结果的解释和应用等。
实践项目成果展示与评价
成果展示
将实践项目的成果进行展示,包括模型的性能指 标、结果的可视化等。

数学建模讲义

数学建模讲义
π π
π
3.模型建立 3.模型建立
已知 f (θ), g(θ)为连续函数, f (0) = 0, g(0) = 0,且对任意 θ , 有
f (θ)g(θ) = 0,证明存在 θ0 ∈(0, ) ,使 f (θ0) = g(θ0) = 0 2
π
4.求解
证明:令 F (θ ) = f (θ ) − g (θ ) 。则 F (θ ) 连续。 且 F (0) = f (0) − g (0) > 0 , F ( ) = f ( ) − g ( ) < 0 , 据介值定理,必定存在 θ 0 ∈ (0, 即 f (θ 0) = g (θ 0 ) = 0 。
三、问题假设 1、人口虽然是离散量,可以看作某个连续量的特 例,不妨假设人口是连续量。 2、设N(t),r(t,N(t))表示t时刻的人口总数和增长 、设N(t),r(t,N(t))表示t 率,其它因素暂不考虑,则在t t+△ 率,其它因素暂不考虑,则在t到t+△t时间内人 口总数的增长为 N(t+△t)-N(t)=r(t,N(t))N(t)△ N(t+△t)-N(t)=r(t,N(t))N(t)△t 连续化即为: dN/dt=r(t,N(t))N(t) 3、由于r(t,N(t))的不确定性,该方程求解十分困 、由于r(t,N(t))的不确定性,该方程求解十分困 难。
π
π
π
π
2
2
2
2
) ,使 F (θ 0 ) = 0 ,
货物交换模型 1.问题描述 1.问题描述
在一个部落内根据分工, 人们从事三种劳动: 农田耕作 (F) 、 农具制作(M)及纺织(C) 。交易系统为实物交易如下:
F F M C 1/2 1/4 1/4

数学建模培训PPT课件

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第15页/共62页
数学建模作为用数学方法解决实际问题的 第一步,越来越受到人们的重视。
第16页/共62页
数学建模的一般步骤
实体 信息
假设
建模


应用 验证 分析
第17页/共62页
数学模型的分类
分类标准
具体类别
对某个实际问题 了解的深入程度
白箱模型、灰箱模型、黑箱模型
模型中变量的特 连续模型、离散模型;确定性模型、随
第28页/共62页
建模:
x k • :第 次渡河前此岸的商人数 k
yk:第 k次渡河前此岸的随从数
xk , yk 0,1, 2,3; k 1, 2, sk (xk , yk ) :过程的状态
S :允许状态的集合
S {(x, y) | x 0, y 0,1,2,3; x 3, y 0,1,2,3; x y 1,2}
x=(x1, …, xn)T: 决策变量 f (x): 目标函数, hi(x), gp(x): 约束函数
第38页/共62页
数学规划的一般模型
• min f (x) s.t. hi(x)=0, i=1, …, m gp(x)≥0, p=1, …, t
(MP)
若f(x), hi(x)( i=1, …, m), gp(x)( p=1, …, t) 均为线性函数,则问题(MP)就被称为线
相遇时他已步行了多少分钟?
请思考:本题解答中隐含了哪些假设条 件?
5:30
5分钟 5:35
会合点
相遇点

第35页/共62页
预备技能
• 数学知识
分析、代数、几何、概率、统计、优化、 方程…
软件使用
Matlab, Mathematica, Maple, Lindo, Lingo…
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
10
4、M文件
M文件有两种形式 : 脚本文件(Script File)和函数文件 (Function File )。这两种文件的扩展名,均为“ . m” —— Matlab的可执行文件。 4.1 M脚本文件 对于一些比较简单的问题 ,在指令窗中直接输入指令计算 。 对于复杂计算,采用脚本文件(Script file)最为合适 。 MATLAB只是按文件所写的指令执行 。 M脚本文件的特点是: • 脚本文件的构成比较简单,只是一串按用户意图排列而 成的(包括控制流向指令在内的)MATLAB指令集合。
MATLAB提供的函数指令大部分都是由函数文件定义的。 M函数文件的特点是: • 从形式上看 ,与脚本文件不同 ,函数文件的笫一行总是 以 “function”引导的“函数申明行”。一般结构如下
function 因变量名=函数名(自变量名) %注释行 函数体....... return function 因变量名=函数名(自变量名)子函数 %(只在上函数中使用) %注释内容 函数体....... return ...............
2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 10 20 30 40 50
b=randn(1,50); subplot(1,2,2); plot(b);
12
10 20 30 40 50
4.2 M函数文件
与脚本文件不同 ,函数文件犹如一个“黑箱”,把一些数据 送进并经加工处理,再把结果送出来。
11
M文件脚本文件建立方法: 1. 在Matlab中,点: File->New->M-file, 生成编辑窗口 2. 在编辑窗口中输入复杂的计算命令集合; 3. 点:File->Save,存盘,文件名任意——易记忆的. 例、随机产生50个随 机数,并用图形显示 结果(比较均匀分布与 正态分布) a=rand(1,50); subplot(1,2,1); plot(a);
6
一、变量与函数
1、变量 MATLAB中变量的命名规则 (1)变量名必须是不含空格的单个词; (2)变量名区分大小写;
(3) 变量名必须以字母打头,之后可以是任意字
母、数字或下划线,变量名中不允许使用标点符
号.
(4) 不区分变量与常量.
7
特殊变量表
特殊变量 取 值 ans 用于结果的缺省变量名 pi 圆周率 计算机的最小数,当和 1 相加就产生一个 eps 比 1 大的数 inf 无穷大,如 1/0 NaN 不定量,如 0/0 i=j= 1 i,j nargin 所用函数的输入变量数目 nargout 所用函数的输出变量数目 realmin 最小可用正实数 realmax 最大可用正实数
13
4.3 M函数文件的一般结构
典型 M函数文件的结构如下 :
• 函数申明行:位于函数文件的首行,以关键字 function 开 头,函数名以及函数的输入输出宗量都在这一行被定义。
• 笫一注释行:紧随函数申明行之后以%开头笫一注释行。 该行供lookfor关键词查询和 help在线帮助使用 。 • 在线帮助文本区 :笫一注释行及其之后的连续以%开头的 所有注释行构成整个在线帮助文本。 • 编写和修改记录:与在线帮助文本区相隔一个“空”行, 也以%开头,标志编写及修改该M文件的作者和日期等 。 • 函数体:为清晰起见,它与前面的注释以“空”行相隔。
18
2.4 M文件的调试
编写 M文件时,错误(Bug)在所难免。错误有两种:语法 (Syntax)错误和运行(Run-time)错误。
ห้องสมุดไป่ตู้
语法错误是指变量名、函数名的误写,标点符号的缺、漏等。 对于这类错误,通常能在运行时发现,终止执行,并给出相应 的错误原因以及所在行号。
运行错误是算法本身引起的,发生在运行过程中。相对语法 错误而言,运行错误较难处理 。尤其是M函数文件,它一旦运 行停止,其中间变量被删除一空,错误很难查找。 有两种调试方法:直接调试法和工具调试法。
14
M文件建立方法:
1. 在Matlab中点:File->New->M-file 2. 在编辑窗口中输入程序内容 3. 点:File->Save存盘,文件名必须函数名一致。
例:定义函数 f(x1,x2)=100(x2-x12)2+(1-x1)2 1.建立M文件:fun.m function f=fun(x) f=100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2; return 2. 可以直接使用函数fun.m
16
4.5 MATLAB的程序流控制
4.5.1程序流控制 循环结构: MATLAB提供两种循环方式。
for—end 循环和while---end循环。 分支结构: if—[else]—end 。//if—elseif—[else]—end
switch---case 结构。
for x=array if (expression1) {commands} {commands1} end elseif (expression2) while expression {commands2} {commands} elseif (expression3) end {commands3} elseif …… if expression …… {commands1} else else {commands} {commands2} end end switch (a) case (a=)1 {commands1} case (a=)2 {commands3} case 3 …… otherwise {commandn} end
MATLAB语言的主要特点
(1)具有丰富的数学功能 包括矩阵各种运算。如:正交变换、三角分解、特征值、常 见的特殊矩阵等。 包括各种特殊函数。如:贝塞尔函数、勒让德函数、伽码 函数、贝塔函数、椭圆函数等。 包括各种数学运算功能. 如: 数值微分, 数值积分, 插值, 求 极值,方程求根, FFT , 常微分方程的数值解, 符号运算, 极限 问题、积分问题等。 (2)具有很好的图视系统 可方便地画出二维和三维图形。 高级图形处理。如:色彩控制、句柄图形、动画等。
数学建模讲义
数学软件简介
'
Mathematica——侧重于数学方面,其它方面应用 不是很广泛
Z
Lindo, Lingo——主要求解优化问题(建议与Matlab 结合使用)
2
MATLAB的发展史
MATLAB名字由MATrix和 LABoratory 两词的前三个字母 组合而成。那是 20 世纪七十年代,时任美国新墨西哥大学计 算机科学系主任的Cleve Moler出于减轻学生编程负担的动机, 为学生设计了一组调用 LINPACK 和 EISPACK 矩阵软件工具 包库程序的的“通俗易用”的接口,此即用 FORTRAN 编写 的萌芽状态的MATLAB。 1984年由Little、Moler、Steve Bangert合作成立MathWorks 公司,并把MATLAB正式推向市场。从这时起,MATLAB的 内核采用C语言编写,而且除原有的数值计算能力外,还新增 了数据图视功能。 1997年仲春,MATLAB5.0版问世,紧接着是5.1、5.2,以及 和1999年春的5.3版,现在最高版本有7.1。现今的MATLAB拥 有更丰富的数据类型和结构、更友善的面向对象、更加快速精 良的图形可视、更广博的数学和数据分析资源、更多的应用开 3 发工具。
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2.5 编程实践
例1 设银行年利率为 11.25%. 将 10000 元钱存入银 行,问多长时间会连本带利 翻一番? 脚本文件实现方式(ex1.m): money=10000; years=0; rot=1+11.25/100; while money<20000 years=years+1; money=money*rot; end Years, money
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2、数学运算符号及标点符号
+ — * .* / ./ ^ 加法运算 减法运算 乘法运算 点乘运算 除法运算 点除运算 乘幂运算
.^
\
点乘幂运算
反斜杠表示左除.
适用于两 个数或两 个矩阵或 矩阵与向 量的运算; 不同符号 用法稍有 差异 。
(1)MATLAB的每条 命令后,若为逗号或无 标点符号, 则显示命令 的结果;若命令后为分 号,则禁止显示结果. (2)“%” 后面所有文 字为注释. (3) “...”表示续行.
图形用户界面GUI制作工具,可以制作用户菜单和控件。 使用者可以根据自己的需求编写出满意的图形界面。
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(3)可以直接处理声音和图象文件。 声言文件。如: WAV文件(例:wavread,sound等). 图象文件。如: bmp 、gif 、 pcx 、tif 、jpeg等文件。 (4)具有若干功能非常强大的应用工具箱。 如:OPTIMAL、SIMULINK、DSP、 SIGNAL等30多种. (5)使用方便,具有很好的扩张功能。 使用MATLAB语言编写的程序可以直接运行,无需编译。 可以M文件转变为独立于平台的EXE可执行文件。 MATLAB的应用接口程序API是MATLAB提供的十分重要 的组件 ,由 一系列接口指令组成 。用户就可在FORTRAN 或C中 , 把MATLAB当作计算引擎使用 。 (6)具有很好的帮助功能 提供十分详细的帮助文件(PDF 、HTML 、demo文件)。 联机查询指令:help指令(例:help elfun,help exp,help 5 simulink),lookfor关键词(例: lookfor fourier )。
MATLAB的数据类型
现有四种基本数据类型:双精度数组(7.0已改进)、字符串 数组、元胞数组、构架数组。(矩阵是特殊的数组) 元胞数组(Cell Array)如同银行里的保险箱库一样。 • 该数组的基本组分是元胞(Cell),以下标来区分。 • 元胞可以存放任何类型、任何大小的数组。 • 同一个元胞数组中各元胞的内容可以不同。 构架数组(Structure Array)也能存放各类数据。 • 该数组的基本组分是构架( Structure ),以下标来区分。 • 构架必须在划分“域”后才能使用。 • 数据不能存放于构架,只能存放在域中。 • 构架的域可以存放任何类型、任何大小的数组。 • 不同构架的同名域中存放的内容可不同。
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