第6章 MATLAB数值计算

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第06章_MATLAB数值计算_参考解答

第06章_MATLAB数值计算_参考解答

%可参见教材第 157 页例 6.19
运行结果: dx =
000
%当 x=pi/2 时单独计算 x=pi/2; f=inline('sin(x).^2+cos(x).^2'); dx=diff(f([x, pi]))/(pi/2)
dx = 0
(2) 程序设计: clear all; close all; clc; x=1:3; f=inline('sqrt(x.^2+1)'); dx=diff(f([x, 4]))
运行结果:
U= 1.0e-004 * -0.0675
0.1715
fmin = 1.9920e-010
(2) 程序设计: clear all; close all; clc; f=inline('-sin(x)-cos(x.^2)'); fmax=fminbnd(f, 0, pi)
%用内联函数,求负的最小值 %注意函数名 f 不加单引号'
高教社刘卫国《MATLAB 程序设计与应用》(第二版)习题参考解答
第 6 章:MATLAB 数值计算
教材 P189 习题六
第 6 章 MATLAB 数值计算
1. 利用 MATLAB 提供的 randn 函数生成符合正态分布的 10×5 随机矩阵 A,进行如下操 作:
(1) A 各列元素的均值和标准方差。 (2) A 的最大元素和最小元素。 (3) 求 A 每行元素的和以及全部元素之和。 (4) 分别对 A 的每列元素按升序、每行元素按降序排列。 答:
运行结果: P=
0
15.0000
7.0000 -3.5000
0.5000 -2.0000 -2.0000

第六讲 MATLAB数值计算

第六讲 MATLAB数值计算

5.2.4 矩阵的秩
求矩阵秩的函数: rank(A)。
例如,求例 5.7 中方程组系数矩阵 D 的秩,命令是:
D=[2, 2, -1, 1; 4, 3, -1, 2; 8, 5, -3, 4; 3, 3, -2, 2]; r=rank(D) r= 4
说明D是一个满秩矩阵。
5.2.5 向量和矩阵的范数
第五讲 MATLAB数值计算
5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 特殊矩阵 矩阵分析 矩阵分解与线性方程组求解 数据处理与多项式计算 傅立叶分析 数值微积分 常微分方程的数值求解 非线性方程的数值求解 稀疏矩阵
5.1 特殊矩阵
5.1.1 对角阵与三角阵
1. 矩阵的对角元素 (1)提取矩阵的对角线元素 设 A 为 m×n 矩阵, diag(A) 函数用于提取矩阵 A主对 角线元素产生一个具有min(m,n)个元素的列向量。 (2)构造对角矩阵
2. 矩阵的伪逆
对奇异方阵和长方阵,求矩阵伪逆的函数是 pinv(A)。
例5.5 求A的伪逆,并将结果送B。 A=[3,1,1,1; 1,3,1,1; 1,1,3,1]; B=pinv(A) 例5.6 求矩阵A的伪逆。 A=[0,0,0; 0,1,0; 0,0,1]; pinv(A)
5.2.3 方阵的行列式
函数A = pascal(n)生成一个n阶的帕斯卡矩阵。
1 1 3 4 6 10 10 20 15 35
1 5 15 35 70
5.2 矩阵分析
5.2.1 矩阵结构变换
1. 矩阵的转置
转置运算符是单撇号(')。
2. 矩阵的旋转
矩阵的旋转利用函数 rot90(A,k) ,功能是将矩阵 A旋 转90º 的k倍,当k为1时可省略。

MATLAB中的数学计算方法详解

MATLAB中的数学计算方法详解

MATLAB中的数学计算方法详解在科学研究和工程领域中,数学计算方法的应用是不可避免的。

MATLAB作为一种强大的数学工具,提供了丰富的数学函数和算法,为用户提供了便捷的数学计算方式。

本文将详细介绍MATLAB中常用的数学计算方法,包括数值计算、符号计算以及优化算法等。

一、数值计算方法数值计算是MATLAB中应用最广泛的数学计算方法之一。

它通过将数值代入数学模型,利用数值逼近的方式求得近似解。

MATLAB提供了各种数值计算函数,如插值、积分、微分等。

下面我们将介绍其中几种常用的数值计算方法。

1. 插值方法插值是一种通过已知数据点来估计未知数据点的方法。

在MATLAB中,可以使用interp1函数实现一维数据的插值。

该函数支持多种插值方法,例如线性插值、样条插值等。

用户只需提供已知的数据点和插值点,即可得到插值结果。

2. 数值积分方法数值积分是计算定积分近似值的方法。

在MATLAB中,可以使用quad函数来进行一维定积分计算。

该函数采用自适应的数值积分算法,能够适应不同类型的函数。

用户只需提供被积函数和积分区间,即可得到积分结果。

3. 数值微分方法数值微分是计算函数导数的方法。

在MATLAB中,可以使用diff函数对函数进行数值微分。

该函数可以计算一阶和二阶导数,还支持多点数值微分和符号数值微分。

通过数值微分,可以方便地求得函数在给定点的导数近似值。

二、符号计算方法符号计算是指在计算过程中处理符号表达式而不是数值。

MATLAB的Symbolic Math Toolbox提供了强大的符号计算功能,可以进行代数操作、求解方程、求导、积分等。

下面我们将介绍几种常用的符号计算方法。

1. 代数操作在MATLAB中,可以使用符号计算功能进行代数操作,如多项式求解、多项式展开、多项式化简等。

通过定义符号变量和符号表达式,可以进行各种代数计算,方便用户进行复杂的代数操作。

2. 方程求解MATLAB的符号计算工具箱提供了solve函数用于求解方程。

matlab数值计算方法

matlab数值计算方法

Matlab提供了多种数值计算方法,以下是其中一些常用的方法:
1. 整数计算:Matlab中的计算方式和计算器类似,可以直接输入数值然后加上运算符进行运算。

2. 小数计算:小数计算的方式和整数相似。

3. 分数计算:Matlab可以切换至分数模式,这一点较计算器等具有较大优势。

4. 赋值运算:Matlab中除了和计算器一样直接运算,还能进行赋值运算,直接将其中一个值赋值后,带入运算即可。

5. 多重赋值运算:Matlab在数值计算的时候,还支持多重赋值计算。

这样可以很方便的求解列出的问题。

以上内容仅供参考,建议查阅Matlab官方文档获取更全面和准确的信息。

MATLAB_数值计算

MATLAB_数值计算

b31 b32 b33

对于编程语言,矩阵就是二维的数组
2.1 MATLAB的基本计算
数学计算分为数值计算与符号计算,前者 不允许出现未定义变量,后者允许。(Eg 2-1) 常用的基本数学函数表。 (Eg 2-2)
Eg 2-1
三角函数
函数
sin sinh asin cos acos
说明
正弦函数 双曲正弦函数 反正弦函数 余弦函数 反余弦函数
MATLAB数值计算
2.1 MATLAB的基本计算 2.2 MATLAB矩阵和数组 2.3 关系和逻辑运算 2.4 多项式 2.5 稀疏矩阵 2.6 数据分析函数 2.7 数值分析
概述
在M语言中最常用的数据类型表现手段和形
式就是变量和常量
M语言的基本处理单位是数值矩阵或者数值
Eg 2-14 低维数组合成高维数组
建立3阶魔方及帕斯卡数组
将A、B串联成三维数组
cat(1,A,B)=[A;B]
cat(2,A,B)=[A,B]
>> A=eye(4) A= 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 >> A(:,:,2)=eye(4)*10; >> A(:,:,3)=eye(4)*100 A(:,:,1) = 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 A(:,:,2) = 10 0 0 0 0 10 0 0 0 0 10 0 0 0 0 10 A(:,:,3) = 100 0 0 0 0 100 0 0 0 0 100 0 0 0 0 100
复数运算函数
函数
abs
பைடு நூலகம்
说明
求复数的模,若参数为实数则求绝对值

matlab1-8章课后作业

matlab1-8章课后作业

MATLAB基础教程1~8章作业Matlab第一章1.阐述Matlab的功能Matlab作为一种高级计算软件,是进行算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的交互式应用开发环境,已被广泛应用于不同领域。

Matlab的基本功能包括:数学计算功能、图形化显示功能、M语言编程功能、编译功能、图形用户界面开发功能、Simulink建模仿真功能、自动代码生成功能。

Matlab第二章1.创建double的变量,并进行计算。

(1)a=87,b=190,计算a+b、a-b、a*b。

(2)创建uint8 类型的变量,数值与(1)中相同,进行相同的计算。

>> a=87,b=190a =87b =190>> a+bans =277>> a-bans =-103>> a*bans =16530>> c=uint8(87), d=uint8(190)c =87d =190>> c+dans =255>> c-dans =>> c*dans =2552.计算(1)sin(60)(2)e^3(3)cos(3π/4)>> sind(60)ans =0.8660>> exp(3)ans =20.0855>> cos(3*pi/4)ans =-0.70713.设u=2,v=3,计算:(1)(2)(3)>> u=2;>> v=3;>> 4*u*v/log(v)ans =21.8457>> (exp(u)+v)^2/(v^2-u)ans =15.4189>> sqrt(u-3*v)/(u*v)ans =0 + 0.4410i4.计算如下表达式:(1)(2)>> (3-5*i)*(4+2*i)ans =22.0000 -14.0000i>> sin(2-8*i)ans =1.3553e+003 +6.2026e+002i5.判断下面语句的运算结果。

第6章 MATLAB程序设计

第6章 MATLAB程序设计
程序如下: A=[1,2,3;4,5,6]; B=[7,8,9;10,11,12]; try C=A*B; catch C=A.*B; end C lasterr %显示出错原因
循环结构

在MATLAB中,包含两种循环结构 循环次数不确定的while循环 循环次数确定的for循环
循环结构(续)
打开方式
MATLAB提供了meditor编辑器编辑M文件 在MATLAB命令行窗口中键入指令edit,则可启动
meditor编辑器 >> edit
打开方式
通过“File”菜单中的“New”子菜单下的“M-file”命令
来启 动meditor编辑器
直接单击 MATLAB用户界面工具栏上的新建按钮
概述(续)
M文件有两类
独立的M文件 —— 脚本(Scripts) 可调用M文件 —— 函数(Functions)
概述(续)
MATLAB通过M语言来实现完整的编写应用程序的能力 M语言 M语言是一种解释性语言,利用该语言编写的代码
仅能被MATLAB接受,被MATLAB解释、执行。 M语言文件可以分为脚本文件和函数文件 一个M语言文件就是由若干MATLAB的命令组合在一 起构成的。 M语言文件是标准的纯文本格式的文件,其文件扩 展名为.m。 使用M文件可以将一组MATLAB命令组合起来,通过 一个简单的指令就可以执行这些命令。
来启动meditor编辑器
2.打开已有的M文件
打开已有的M文件,也有3种方法: (1) 菜单操作。从MATLAB主窗口的File菜单中选 择Open命令,则屏幕出现Open对话框,在Open对 话框中选中所需打开的M文件。在文档窗口可以对 打开的M文件进行编辑修改,编辑完成后,将M文 件存盘。 (2) 命令操作。在MATLAB命令窗口输入命令: edit 文件名,则打开指定的M文件。 (3) 命令按钮操作。单击MATLAB主窗口工具栏 上的Open File命令按钮,再从弹出的对话框中选 择所需打开的M文件。

Matlab第6章 数值计算功能

Matlab第6章 数值计算功能

5
例 已知x=[-43,72,9,16,23,47],求向量x 的最大值和最小值。 x=[-43,72,9,16,23,47] y=max(x) %求向量x中的最大值 [y,k]=max(x) %求向量x中的最大值及其该元 素的位置 z=min(x) %求向量x中的最小值 [z,m]=min(x) %求向量x中的最小值及其该元 素的位置
6
2)求矩阵A的最大值和最小值 max(A) 返回一个行向量,向量的第i个元素 是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,K]=max(A) 返回行向量Y和K,Y向量记录A 每列的最大值,K向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim) dim取1或2。dim取1时,该函 数和max(A)完全相同;dim取2时,该函数返 回一个列向量,其第i个元素是A矩阵的第i行 上的最大值。 • 求矩阵最小值的函数是min,其用法和max完 全相同。 7
第6章 数值计算功能
张燕 zy29209@
1
数据分析

MATLAB提供了方便的数据分析函数,可以 对较复杂的向量或矩阵元素进行数据分析。 分析原则 如果输入是向量,则按整个向量进行运算 如果输入是矩阵,则按列进行运算,运算 和列向量一样
2
6.1 数据统计和相关分析 6.2 差分与积分 *6.3 卷积和快速傅立叶变换
32
a)梯形法求积分 原理:把积分区间(a,b)分成n个小梯形,然后 将这n个小梯形的面积求和。 MATLAB提供了trapz()函数计算数值积分 梯形法求积分的结果不很精确
33
Z=trapz(Y) 以单位间隔,采用计算若干梯形 面积的和的方法来计算某函数的近似积分。 如果Y为向量,计算Y的积分;如果Y是矩阵, 得一个每列积分的行向量。 Z=trapz(X,Y) 用梯形积分法,依据X计算Y 的积分,X为自变量,Y为函数。如果X、Y 为向量,则大小必须相同;如果Y为矩阵, 则Y的列元素个数必须等于length(X)。 Z=trapz(X,Y,dim) dim=1,和trapz(X,Y)相 同,按列计算积分,dim=2,按行计算积分。

第6章MATLAB数据分析与多项式计算

第6章MATLAB数据分析与多项式计算

第6章MATLAB数据分析与多项式计算MATLAB是一种面向科学和工程计算的计算机语言和环境。

它具有强大的数据分析和多项式计算功能,可以用于数据处理、统计分析、曲线拟合、插值计算、解方程等多种应用。

数据分析是从数据中提取有用信息的过程,其中使用MATLAB可以轻松地进行各种数据操作和分析。

MATLAB提供了各种统计分析函数,可以计算数据的统计特征,如均值、方差、标准差、相关系数等。

同时,它还提供了数据绘图功能,可以将数据以直方图、散点图、折线图等形式展示出来,帮助用户更好地理解数据。

多项式计算是利用多项式进行数值计算的过程。

在MATLAB中,可以使用多种方法进行多项式计算,如多项式加减乘除、多项式求值、多项式插值等。

MATLAB提供了丰富的多项式操作函数,可以方便地进行多项式运算和计算。

在数据分析中,多项式计算经常用于曲线拟合和插值计算。

曲线拟合是根据给定的数据点,找出一个与之最接近的曲线。

MATLAB提供了polyfit函数,可以根据给定的数据点和多项式阶数,自动拟合出最优的多项式曲线。

此外,MATLAB还提供了curvefit函数,可以进行更加复杂的曲线拟合,如指数曲线拟合、对数曲线拟合等。

插值计算是根据已知的数据点,通过插值方法找出在这些数据点之间的未知点的近似值。

MATLAB提供了interp1函数,可以根据给定的数据点和插值方法,自动进行插值计算。

此外,MATLAB还提供了interp2函数,可以进行二维插值计算。

除了数据分析和多项式计算功能,MATLAB还具有其他强大的数值计算功能,如数值积分、数值微分、解线性方程组等。

这些功能使得MATLAB成为科学与工程领域中常用的计算工具。

在使用MATLAB进行数据分析和多项式计算时,需要注意数据的有效性和合理性。

数据分析的结果只能作为参考,不能作为绝对的判断依据。

多项式计算的结果也可能存在误差,需要进行适当的精度控制。

总之,MATLAB是一款功能强大的数据分析和多项式计算工具,可以帮助科学家和工程师快速、准确地进行各种数值计算和分析任务。

matlab第6章ode

matlab第6章ode

1 L 0
u
i
状态方程以两个状态元件 i和uo作状态变量 21
+S
i
ui
D
-
dT
L
+
C u0 R
-
0
L
di dt
u0
i
C
d u0
dt
u0
R
T
(2)当S=off:时间长度为: (1-d)*T:
di dt
u0
L
du0
dt
i C
u0
RC
22
S=OFF
u

i

0
0
1 C
1
1. ode23
在MATLAB中,函数ode23采用2-3阶龙格-库塔法 求解微分方程。
[t,y]=ode23(odefun,tspan,y0) [t,y]=ode23(odefun,tspan,y0,options) odefun:定义微分方程的形式y’=f(t,y) tspan=[t0,tfinal]:表示微分方程的积分限从t0(始值) 到tfinal(终值),该积分限也可以是一些离散的点。 y0:初始状态列向量 options:积分参数,包括‘RelTol’(相对误差)和 ‘AbsTol’(绝对误差),可省略。
IR Vi
L C UC
12
(1)分析:根据电路分析,可以得出微分方程
RI(t) VL(t) VC (t) Vi (t)
I(t) C dVC (t) dt
VL (t)
L
dI(t) dt
LC
d
2VC (t) dt 2
dI(t) L dt RI(t) VC (t) Vi (t)
LC

如何在MATLAB中进行数值计算

如何在MATLAB中进行数值计算

如何在MATLAB中进行数值计算1.基本数学操作:-加法、减法、乘法、除法:使用+、-、*、/操作符进行基本算术运算。

-幂运算:使用^或.^(点乘)操作符进行幂运算。

- 开平方/立方:可以使用sqrt(或power(函数进行开平方和立方运算。

2.矩阵操作:- 创建矩阵:可以使用矩阵构造函数如zeros(、ones(、rand(等创建矩阵。

- 矩阵运算:使用*操作符进行矩阵相乘,使用transpose(函数进行矩阵转置。

- 矩阵求逆和求解线性方程组:使用inv(函数求矩阵的逆,使用\操作符求解线性方程组。

3.数值积分和微分:- 数值积分:使用integral(函数进行数值积分。

可以指定积分函数、积分上下限和积分方法。

- 数值微分:使用diff(函数进行数值微分。

可以指定微分函数和微分变量。

4.解方程:- 一元方程:使用solve(函数可以解一元方程。

该函数会尝试找到方程的精确解。

- 非线性方程组:使用fsolve(函数可以求解非线性方程组。

需要提供初始值来开始求解过程。

-数值方法:可以使用牛顿法、二分法等数学方法来求解方程。

可以自定义函数来实现这些方法。

5.统计分析:- 统计函数:MATLAB提供了丰富的统计分析函数,如mean(、std(、var(等用于计算均值、标准差、方差等统计量。

- 直方图和密度估计:使用histogram(函数可以绘制直方图,并使用ksdensity(函数进行核密度估计。

- 假设检验:使用ttest(或anova(函数可以进行假设检验,用于比较多组数据之间的差异。

6.数值优化:- 非线性最小化:使用fminunc(函数可以进行非线性最小化。

需要提供目标函数和初始点。

- 线性规划:使用linprog(函数可以进行线性规划。

需要提供目标函数和限制条件。

- 整数规划:使用intlinprog(函数可以进行整数规划。

需要提供目标函数和整数约束。

7.拟合曲线:- 线性拟合:使用polyfit(函数进行线性拟合。

实验09数值微积分与方程数值解(第6章)

实验09数值微积分与方程数值解(第6章)

实验09数值微积分与方程数值解(第6章)《数学软件》课内实验王平(第6章MATLAB数值计算)一、实验目的1.掌握求数值导数和数值积分的方法。

2.掌握代数方程数值求解的方法。

3.掌握常微分方程数值求解的方法。

二、实验内容1.求函数在指定点的数值导数某f(某)1程序及运行结果:某2某36某2某3某2,某1,2,3 022.用数值方法求定积分(1)I120cot24in(2t)21dt的近似值。

程序及运行结果:(2)I220ln(1某)d某1某2程序及运行结果:3.分别用3种不同的数值方法解线性方程组6某5y2z5u49某y4zu133某4y2z2u13某9y2u11程序及运行结果:4.求非齐次线性方程组的通解2某17某23某3某463某15某22某32某449某4某某7某22341程序及运行结果(提示:要用教材中的函数程序line_olution):5.求代数方程的数值解(1)3某+in某-e某=0在某0=1.5附近的根。

程序及运行结果(提示:要用教材中的函数程序line_olution):(2)在给定的初值某0=1,y0=1,z0=1下,求方程组的数值解。

in某y2lnz70y33某2z10某yz50程序及运行结果:26.求函数在指定区间的极值某3co某某log某(1)f(某)在(0,1)内的最小值。

e某程序及运行结果:332(2)f(某1,某2)2某1在[0,0]附近的最小值点和最小值。

4某1某210某1某2某2程序及运行结果:7.求微分方程的数值解,并绘制解的曲线某d2ydy5y0d某2d某y(0)0y'(0)0程序及运行结果(注意:参数中不能取0,用足够小的正数代替):令y2=y,y1=y',将二阶方程转化为一阶方程组:1'5yy1某1某y2'y2y1y(0)0,y(0)0218.求微分方程组的数值解,并绘制解的曲线y'1y2y3y'yy213y'0.51yy123y1(0)0,y2(0)1,y3(0)1程序及运行结果:3三、实验提示四、教程:第6章MATLAB数值计算(2/2)6.2数值微积分p1556.2.1数值微分1.数值差分与差商对任意函数f(某),假设h>0。

第6章_MATLAB数值计算_part2

第6章_MATLAB数值计算_part2

6.2.2 数值积分

b a b
f ( x)dx p1 ( x)dx (b a )
a
b
f (a ) f (b) 2 ab
( f (a) 4 f ( ) f (b)) 数值积分方法 6 2 n 1 求解定积分的数值方法多种多样, h T f ( a ) f ( b ) 2 f ( a kh ) n 如简单的梯形法、辛普生 2 k 1 (Simpson)• 法、牛顿-柯特斯 h S ( f (x ) 4 f (x ) f ( x 1)) (Newton-Cotes)法等都是经常采 6 用的方法。 h f (a) 4 f ( x ) 2 f ( x ) f (b) 基本思想 6
第6章 MATLAB数值计算
6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 数据处理与多项式计算 数值微积分 线性方程组求解 最优化问.1 数值微分(导数) 不关心微分的形式和性质,只关心该微分在一串离散点 的近似值以及所计算的近似值有多大的误差。 MATLAB下求数值导数的两种方法:
I e
0
1
x2
dx
2 被积函数由一个表格定义
在科学实验和工程应用中,函数关系往往是不知道 的,只有实验测定的一组样本点和样本值,这时, 就无法使用quad函数计算其定积分。 在MATLAB中,对由表格形式定义的函数关系的求 定积分问题用trapz(X,Y)函数。 其中向量X、Y定义函数关系Y=f(X)。
值得一提的是,当已知给出的样本数N0不是2 的幂次时,可以取一个N使它大于N0且是2 的幂次,然后利用函数格式fft(X,N)或 fft(X,N,dim)便可进行快速傅立叶变换。这 样,计算速度将大大加快。 相应地,一维离散傅立叶逆变换函数是ifft。 ifft(F)返回F的一维离散傅立叶逆变换; ifft(F,N)为N点逆变换;ifft(F,[],dim)或 ifft(F,N,dim)则由N或dim确定逆变换的点数 或操作方向。

matlab数值解

matlab数值解

matlab数值解Matlab是一种功能强大的数值计算软件,可以用于解决各种数学问题。

在Matlab中,数值解是指使用数值方法来求解某个方程或问题的近似解。

这种方法通常用于无法通过解析方法求得精确解的问题,例如微分方程、积分方程、非线性方程等。

Matlab提供了许多内置函数和工具箱,可用于数值计算和数值求解。

其中最常用的工具箱是ODE工具箱(ODE:ordinary differential equations),该工具箱提供了各种求解常微分方程(ODE)的函数。

例如,ode45函数可用于求解常微分方程组。

除了ODE工具箱外,还有其他一些常见的数值计算工具箱,如优化工具箱、插值工具箱、符号计算工具箱等。

这些工具箱提供了各种算法和函数,可用于处理不同类型的数学问题。

在Matlab中进行数值计算时,需要注意以下几点:1.选择合适的数值方法:不同类型的问题需要采用不同的数值方法。

例如,在求解微分方程时可以使用欧拉法、龙格-库塔法等;在求解非线性方程时可以使用牛顿迭代法等。

2.调整参数:对于某些数值方法,需要调整一些参数才能得到较好的结果。

例如,在使用ode45函数求解ODE时,需要指定初始值、求解区间、误差容限等参数。

3.处理数值误差:由于计算机进行的是近似计算,因此在数值计算中会出现一定的误差。

需要采取一些方法来减小误差,例如增加计算精度、使用更高阶的数值方法等。

总之,Matlab是一种非常强大的数值计算软件,可以用于解决各种数学问题。

在进行数值计算时,需要选择合适的数值方法、调整参数、处理数值误差等。

通过合理地使用Matlab提供的函数和工具箱,可以得到较为准确的数值解。

matlab数值计算代码

matlab数值计算代码

matlab数值计算代码Matlab是一种强大的数值计算软件,广泛应用于科学研究、工程设计等领域。

在Matlab中,我们可以使用代码来进行各种数值计算,包括数值积分、数值求解方程、数值解微分方程等。

本文将介绍一些常见的数值计算代码,并说明其原理和应用。

一、数值积分数值积分是利用数值方法求解定积分的过程。

在Matlab中,我们可以使用simpson函数或trapz函数进行数值积分计算。

这两个函数分别采用辛普森公式和梯形公式进行数值积分近似。

例如,下面的代码使用simpson函数计算函数f(x)在区间[a,b]上的定积分:```matlaba = 0;b = 1;n = 100;x = linspace(a, b, n);y = f(x);integral = simpson(y, x);```其中,a和b分别是积分区间的上下限,n是划分区间的个数,x是划分后的区间点,y是函数在各个区间点处的函数值,integral是计算得到的定积分值。

二、数值求解方程数值求解方程是指利用数值方法求解方程的近似解。

在Matlab中,我们可以使用fzero函数或fsolve函数进行数值求解方程。

这两个函数采用不同的求解算法,可以用于求解单变量方程或多变量方程。

例如,下面的代码使用fzero函数求解方程f(x)=0:```matlabx0 = 0;x = fzero(@f, x0);```其中,x0是求解初始值,@f是函数句柄,表示要求解的方程。

x 是求解得到的近似解。

三、数值解微分方程数值解微分方程是指利用数值方法求解微分方程的近似解。

在Matlab中,我们可以使用ode45函数或ode23函数进行数值解微分方程。

这两个函数采用不同的数值方法,可以用于求解常微分方程或偏微分方程。

例如,下面的代码使用ode45函数求解常微分方程dy/dx=f(x,y):```matlabx0 = 0;y0 = 1;xspan = [0, 1];[t, y] = ode45(@f, xspan, y0);```其中,x0和y0分别是初始条件,xspan是求解区间,@f是函数句柄,表示要求解的微分方程。

MATLAB课件 第6讲

MATLAB课件 第6讲

π
y′′ − µ 1 − y 2 y′ + y = 0 y (0) = 1, y′(0 ) = 0, µ = 2
函数ode23和ode45是对一阶常微分方程组设计的,因此,对高阶常微 和 是对一阶常微分方程组设计的, 函数 是对一阶常微分方程组设计的 因此, 分方程,需先将它转化为一阶常微分方程组,即状态方程。 分方程,需先将它转化为一阶常微分方程组,即状态方程。 则可写出Van der Pol 方程的状态方程形式: 方程的状态方程形式: 令 x1 = y , x2 = y ′, 则可写出
求解器 Ode23 Ode45 Ode113 Ode23t Ode15s Ode23s Ode23tb ode15i 采用方法 2-3阶Runge-Kutta算法,低精度 算法, 阶 算法 4-5阶Runge-Kutta算法,中精度 阶 算法, 算法 Adams算法,精度可到 10 −3 ~ 10 −6 算法, 算法 梯形算法 Gear’s方向数值微分算法,中精度 方向数值微分算法, 方向数值微分算法 2阶Rosebrock算法,低精度 阶 算法, 算法 梯形算法,低精度 梯形算法, 可变秩方法 适用场合 非刚性 非刚性 非刚性, 非刚性, 适度刚性 刚性 刚性 刚性 完全隐式微分方程

1
0
ln xdx .
(1)建立被积函数文件 )建立被积函数文件feln.m. function y=feln(x) y=exp(x).*log(x); (2)调用数值积分函数 求定积分。 )调用数值积分函数quadgk求定积分。 求定积分 format long; I=quadgk(@ feln,0,1) 3.梯形积分法 梯形积分法 在MATLAB中,对由表格形式定义的函数关系的求定积分问题用梯 中 形积分函数trapz.该函数调用格式如下。 该函数调用格式如下。 形积分函数 该函数调用格式如下 ●T=trapz(Y).例如:trapz([1:5;2:6]’) 例如: 例如 ●T=trapz(X,Y).

《Matlab程序设计》课程教学大纲

《Matlab程序设计》课程教学大纲

Matlab程序设计Matlab Program Design一、课程基本情况课程类别:专业任选课课程学分:2学分课程总学时:32学时,其中讲课:24学时,实验(含上机):8学时课程性质:选修开课学期:第4学期先修课程:计算机基础,高等数学,线形代数适用专业:电子科学与技术教材:MATLAB程序设计教程,中国水利水电出版社,刘卫国,2010,第2版开课单位:电子与信息工程学院电子科学与技术系二、课程性质、教学目标和任务MATLAB程序设计是电子与电气信息类相关专业的专业任选课程之一。

MATLAB是由MathWorks 公司1985 年推出的一种面向科学与工程的计算软件,它具有极强的数值计算、图形文字处理、数据分析、动态仿真、信号处理等功能,涉及了数值分析、自动控制、信号处理、图像处理等十几个领域的计算和图形显示,功能强大。

因此,将MATLAB引入教学,强化应用能力培养,学生在学习专业基础课程时,增加工程应用背景,在打好专业基础的同时,提高学生的应用、创新意识。

通过本课程的学习,使学生学习和掌握如何利用MATLAB对所学理论、原理和方法进行计算机仿真,通过仿真,加深对所学知识的理解和掌握,解决学习相关课程中遇到的抽象问题,为后续专业课程的学习奠定基础。

通过工程软件在电气类专业基础课程的应用,提高学生动手能力、分析问题与解决问题的能力,到达对学生的工程意识培养的目的。

三、教学内容和要求第1章MATLAB系统环境(2学时)(1 )了解MATLAB的影响及其开展历史和MATLAB 7.0的主要功能;(2)理解MATLAB 7.0的运行环境与安装过程,熟悉菜单栏、工具栏的使用;( 3)掌握命令窗口、历史记录窗口、当前目录窗口的使用方法;重点:命令窗口、历史记录窗口、当前目录窗口的使用方法;难点:MATLAB 7.0的辅助局部和MATLAB的数学函数库。

第2章MATLAB数据及其运算(2学时)(1 )了解元胞数组、结构与结构数组;( 2)理解一、二维数组的创立方法;( 3)掌握数值表示、变量表达式、矩阵的表示、字符串矩阵的算术运算、数组运算;重点:矩阵线性运算;创立数组、数组的算术运算;难点:数组运算。

matlab基础教程教学课件杨德平第6章程序设计

matlab基础教程教学课件杨德平第6章程序设计
statements
end 说明 每当循环变量variable取expression中的一个值时,就执行循环体 statements一次,直到取完expression中的值。expression常用数组形成 表示。
【例6-4】编写求100!的程序,利用公式k!=(k-1)!×k。 s=1; for k=1:100 s=s*k; end s 运行结果如下: s= 9.3326e+157
表6-3 各种运算符优先级排序
优先级 最高
最低
运算符 ()小括号 ’转置 .^ 数组乘方 ^ 矩阵乘方 逻辑非(not,~) .* 点乘 ./点除 乘法 除法 加减法 冒号 关系操作符(==,~=,>,>=,<,<=) 逻辑与(and,&) 逻辑或、逻辑异或6(/1or,xor,|)
首页
6.2. 顺序语句
and(a,b)
| 或(or)
or(a,b)
6/1
~ 非(not)
not(a,b)
异或(xor)
xor(a,b) 首页
尚 辅 网 shangfuwang
逻辑操作运算法则如下: (1)a&b或and(a,b):表示a和b作“逻辑与”运算,当a和b全为非零时,运算 结果为1,否则为0; (2)a|b或or(a,b):表示a和b作“逻辑或”运算,当a和b只要有一个非零,运 算结果为1,否则为0; (3)~a或not(a):表示对a作“逻辑非”运算,当a是零时,运算结果为1,否 则为0; (4)xor(a,b):表示a和b作“逻辑异或”运算,当a和b的值一个为零,一个不 为零时运算结果为1,否则为0。
例如,判断当a为偶数时,显示a是偶数,并计算a/2;否则不作任何处理。 If rem(a,2)==0 disp('a is even') b=a/2; end

MATLAB与计算机仿真课件第6章 MATLAB数值运算

MATLAB与计算机仿真课件第6章 MATLAB数值运算
f (x) x3 2x2 3x 4
f '( x) 3x2 4x 3
polyder(p)的运算结果为[3 4 3]
三、多项式的求解
2、多项式的求根 格式: roots(p) (由多项式求根) 例如:p=[1 3 2]; roots(p)的运算结果为[-2 ; -1 ] 格式: poly(r) (由根求多项式)
2
A=[1,2,3;2,3,4]; B=[1;2]; X=pinv(A)*B XX=A\B
四、相关与卷积
对两组数据(或两个信号),可求其相关、协方差和卷积等
1、求协方差:
cov(x)
求x 的协方差阵
cov(x,y)
求x ,y的协方差
2、求相关系数
corrcoef(x) 求x的自相关阵
corrcoef(x,y) 求x,y的互相关系数
2
3
x1
4 x3
5
A=[1,2;2,3;3,4]; B=[1;2;5]; X=pinv(A)*B XX=A\B
3、欠定方程组的解 (有无穷多个解 )
有两种求解方法: (1) X= pinv(A)*B (具有最小长度或范数的解) (2) X=A\B (具有最多零元素的解)
例题:
x1 2x2 3x3 1 2x1 3x2 4x3
1、恰定方程组的解 (有唯一的一组解)
AX B ➡ A1AX A1B ➡ X A1B A \ B
有两种求解方法:(1) X= inv(A)*B (速度较慢) (2) X=A\B (速度快,精度高)
例:
x1 2x2 8 2x1 3x2 13
A=[1,2;2,3]; B=[8;13]; X=inv(A)*B XX=A\B
( sa+sb)= (1,1)
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例6.9 设z=x2+y2,对z函数在[0,1]×[0,2]区域内进行 插值。
例6.10 某实验对一根长10米的钢轨进行热源的温度 传播测试。用x表示测量点0:2.5:10(米),用h表示 测量时间0:30:60(秒),用T表示测试所得各点的温 度(℃)。试用线性插值求出在一分钟内每隔10秒、 钢轨每隔0.5米处的温度。
5.求标准方差 在MATLAB中,提供了计算数据序列的标准方差的函数std。 对于向量X,std(X)返回一个标准方差。对于矩阵A, std(A)返回一个行向量,它的各个元素便是矩阵A各列或 各行的标准方差。std函数的一般调用格式为: Y=std(A,flag,dim) 其中dim取1或2。当dim=1时,求各列元素的标准方差;当 dim=2时,则求各行元素的标准方差。flag取0或1,当 flag=0时,按σ1所列公式计算标准方差,当flag=1时,按 σ2所列公式计算标准方差。缺省flag=0,dim=1。 例6.4 对二维矩阵x,从不同维方向求出其标准方差。
例6.11 用一个3次多项式在区间[0,2π]内逼近函数。 命令如下: X=linspace(0,2*pi,50); Y=sin(X); P=polyfit(X,Y,3) %得到3次多项式的系数和误差
6.1.4 多项式计算 1. 多项式的四则运算 (1)多项式的加减运算 (2)多项式乘法运算 函数conv(P1,P2)用于求多项式P1和P2的乘积。 这里,P1、P2是两个多项式系数向量。
注意:X1的取值范围不能超出X的给定范围,否则, 会给出“NaN”错误。
例6.7 给出概率积分的数据表如表6.1所示,用不同的插值 方法计算f(0.472)。 例6.8 某检测参数f随时间t的采样结果如表5.1,用数据插 值法计算t=2,7,12,17,22,17,32,37,42,47,52, 57时的f值。
(2)矩阵多项式求值 polyvalm函数用来求矩阵多项式的值,其调用格式与polyval 相同,但含义不同。polyvalm函数要求x为方阵,它以方 阵为自变量求多项式的值。设A为方阵,P代表多项式x35x2+8,那么polyvalm(P,A)的含义是: A*A*A-5*A*A+8*eye(size(A)) 而polyval(P,A)的含义是: A.*A.*A-5*A.*A+8*ones(size(A)) 例6.15 仍以多项式x4+8x3-10为例,取一个2×2矩阵为自变 量分别用polyval和polyvalm计算该多项式的值。
6.1.3 曲线拟合 在MATLAB中,用polyfit函数来求得最小二乘拟合多项式的 系数,再用polyval函数按所得的多项式计算所给出的点上 的函数近似值。 polyfit函数的调用格式为: [P,S]=polyfit(X,Y,m) 函数根据采样点X和采样点函数值Y,产生一个m次多项式P 及其在采样点的误差向量S。其中X,Y是两个等长的向量, P是一个长度为m+1的向量,P的元素为多项式系数。 polyval函数的功能是按多项式的系数计算x点多项式的值。
2. 求矩阵的平均值和中值 求数据序列平均值的函数是mean,求数据序列中值的函数 是median。两个函数的调用格式为: mean(X):返回向量X的算术平均值。 median(X):返回向量X的中值。 mean(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的算术 平均值。 median(A):返回一个行向量,其第i个元素是A的第i列的中 值。 mean(A,dim):当dim为1时,该函数等同于mean(A);当dim 为2时,返回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的算术 平均值。 median(A,dim):当dim为1时,该函数等同于median(A);当 dim为2时,返回一个列向量,其第i个元素是A的第i行的 中值。
6.1.2 数据插值 1. 一维数据插值 在MATLAB中,实现这些插值的函数是interp1,其调用格 式为: Y1=interp1(X,Y,X1,'method') 函数根据X,Y的值,计算函数在X1处的值。X,Y是两个等长 的已知向量,分别描述采样点和样本值,X1是一个向量 或标量,描述欲插值的点,Y1是一个与X1等长的插值结 果。method是插值方法,允许的取值有‘linear’、 ‘nearest’、‘cubic’、‘spline’。
第6章 MATLAB数值计算
6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 数据处理与多项式计算 数值微积分 离散傅立叶变换 线性方程组求解 非线性方程与最优化问题求解 常微分方程的数值求解 稀疏矩阵
6.1 数据处理与多项式计算 6.1.1 数据统计与分析 1. 求矩阵最大元素和最小元素 MATLAB提供的求数据序列的最大值和最小 值的函数分别为max和min,两个函数的调 用格式和操作过程类似。 (1)求向量的最大值和最小值 y=max(X):返回向量X的最大值存入y,如 果X中包含复数元素,则按模取最大值。
例6.5 生成满足正态分布的10000×5随机矩 阵,然后求各列元素的均值和标准方差, 再求这5列随机数据的相关系数矩阵。 命令如下: X=randn(10000,5); M=mean(X) D=std(X) R=corrcoef(X)
7. 排序 MATLAB中对向量X是排序函数是sort(X),函数返 回一个对X中的元素按升序排列的新向量。 sort函数也可以对矩阵A的各列或各行重新排序,其 调用格式为: [Y,I]=sort(A,dim) 其中dim指明对A的列还是行进行排序。若dim=1, 则按列排;若dim=2,则按行排。Y是排序后的矩 阵,而I记录Y中的元素在A中位置。
3. 矩阵元素求和与求积 数据序列求和与求积的函数是sum和prod, 其使用方法类似。设X是一个向量,A是一 个矩阵,函数的调用格式为: sum(X):返回向量X各元素的和。 prod(X):返回向量X各元素的乘积。 sum(A):返回一个行向量,其第i个元素是A 的第i列的元素和。
prod(A):返回一个行向量,其第i个元素是A 的第i列的元素乘积。 sum(A,dim):当dim为1时,该函数等同于 sum(A);当dim为2时,返回一个列向量, 其第i个元素是A的第i行的各元素之和。 prod(A,dim):当dim为1时,该函数等同于 prod(A);当dim为2时,返回一个列向量, 其第i个元素是A的第i行的各元素乘积。 例6.2 求矩阵A的每行元素的乘积和全部元素 的乘积。
3. 多项式求值 MATLAB提供了两种求多项式值的函数:polyval与 polyvalm,它们的输入参数均为多项式系数向量P 和自变量x。两者的区别在于前者是代数多项式求 值,而后者是矩阵多项式求值。
(1)代数多项式求值 polyval函数用来求代数多项式的值,其调用 格式为: Y=polyval(P,x) 若x为一数值,则求多项式在该点的值;若x 为向量或矩阵,则对向量或矩阵中的每个 元素求其多项式的值。 例6.14 已知多项式x4+8x3-10,分别取x=1.2和 一个2×3矩阵为自变量计算该多项式的值。
6.相关系数 MATLAB提供了corrcoef函数,可以求出数 据的相关系数矩阵。corrcoef函数的调用格 式为: corrcoef(X):返回从矩阵X形成的一个相关系 数矩阵。此相关系数矩阵的大小与矩阵X一 样。它把矩阵X的每列作为一个变量,然后 求它们的相关系数。 corrcoef(X,Y):在这里,X,Y是向量,它们与 corrcoef([X,Y])的作用一样。
4. 矩阵元素累加和与累乘积 在MATLAB中,使用cumsum和cumprod函数能方便地求得 向量和矩阵元素的累加和与累乘积向量,函数的调用格式 为: cumsum(X):返回向量X累加和向量。 cumprod(X):返回向量X累乘积向量。 cumsum(A):返回一个矩阵,其第i列是A的第i列的累加和向 量。 cumprod(A):返回一个矩阵,其第i列是A的第i列的累乘积 向量。 cumsum(A,dim):当dim为1时,该函数等同于cumsum(A); 当dim为2时,返回一个矩阵,其第i行是A的第i行的累加 和向量。 cumprod(A,dim):当dim为1时,该函数等同于cumprod(A); 当dim为2时,返回一个向量,其第i行是A的第i行的累乘 积向量。
(2)求矩阵的最大值和最小值 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式,分 别是: max(A):返回一个行向量,向量的第i个元 素是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,U]=max(A):返回行向量Y和U,Y向量 记录A的每列的最大值,U向量记录每列最 大值的行号。
max(A,[],dim):dim取1或2。dim取1时, 该函数和max(A)完全相同;dim取2时,该 函数返回一个列向量,其第i个元素是A矩 阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min,其用法和max完全 相同。 例6.1 分别矩阵A中各列和各行元素中的最大 值,并求整个矩阵的最大值和最小值。
(3)多项式除法 函数[Q,r]=deconv(P1,P2)用于对多项式P1和P2作除 法运算。其中Q返回多项式P1除以P2的商式,r返 回P1除以P2的余式。这里,Q和r仍是多项式系数 向量。 deconv是conv的逆函数,即有P1=conv(P2,Q)+r。
2. 多项式的导函数 对多项式求导数的函数是: p=polyder(P):求多项式P的导函数 p=polyder(P,Q):求P· Q的导函数 [p,q]=polyder(P,Q):求P/Q的导函数,导函数的分 子存入p,分母存入q。 上述函数中,参数P,Q是多项式的向量表示,结果 p,q也是多项式的向量表示。
4. 多项式求根 n次多项式具有n个根,当然这些根可能是实 根,也可能含有若干对共轭复根。 MATLAB提供的roots函数用于求多项式的 全部根,其调用格式为: x=roots(P) 其中P为多项式的系数向量,求得的根赋给向 量x,即x(1),x(2),…,x(n)分别代表多项式的n 个根。
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