(完整版)Matlab学习系列15.数值计算—高数篇
Matlab中常用的数值计算方法
Matlab中常用的数值计算方法数值计算是现代科学和工程领域中的一个重要问题。
Matlab是一种用于数值计算和科学计算的高级编程语言和环境，具有强大的数值计算功能。
本文将介绍Matlab中常用的数值计算方法，包括数值积分、数值解微分方程、非线性方程求解和线性方程组求解等。
一、数值积分数值积分是通过数值方法来近似计算函数的定积分。
在Matlab中，常用的数值积分函数是'quad'和'quadl'。
'quad'函数可以用于计算定积分，而'quadl'函数可以用于计算无穷积分。
下面是一个使用'quad'函数计算定积分的例子。
假设我们想计算函数f(x) = x^2在区间[0, 1]上的定积分。
我们可以使用如下的Matlab代码：```f = @(x) x^2;integral = quad(f, 0, 1);disp(integral);```运行这段代码后，我们可以得到定积分的近似值，即1/3。
二、数值解微分方程微分方程是描述自然界各种变化规律的数学方程。
在科学研究和工程应用中，常常需要求解微分方程的数值解。
在Matlab中，可以使用'ode45'函数来求解常微分方程的数值解。
'ode45'函数是采用基于Runge-Kutta方法的一种数值解法。
下面是一个使用'ode45'函数求解常微分方程的例子。
假设我们想求解一阶常微分方程dy/dx = 2*x，初始条件为y(0) = 1。
我们可以使用如下的Matlab代码：```fun = @(x, y) 2*x;[x, y] = ode45(fun, [0, 1], 1);plot(x, y);```运行这段代码后，我们可以得到微分方程的数值解，并绘制其图像。
三、非线性方程求解非线性方程是指方程中包含非线性项的方程。
在很多实际问题中，我们需要求解非线性方程的根。
MATLAB数值计算分解
1-范数:║x║1=│x1│+│x2│+…+│xn│ 2-范数:║x║2=(│x1│^2+│x2│^2+…+│xn│^2)^1/2 ∞-范数:║x║∞=max(│x1│,│x2│,…,│xn│)
V=[-1,1/2,1]; v1=norm(V,1) v2=norm(V) vinf=norm(V,inf)
x1+2x2+3x3=5
x1+4x2+9x3=-2
x1+8x2+27x3=6 命令如下：
A=[1,2,3;1,4,9;1,8,27]; b=[5,–2,6]';
x=inv(A)*b 一般情况下，用左除比求矩阵的逆的方法更 有效，即x=A\b。
2 矩阵的秩
一个向量组的极大线形无关组的个数。
MATLAB中，求矩阵秩的函数是rank(A)。例如， 求例5.7中方程组系数矩阵D的秩，命令是：
2.3 多维矩阵
以三维矩阵为例，常用的方法有4种：
(1)对二维矩阵进行扩充得到三维矩阵。
(2)若干个同样大小的二维矩阵进行组合得到三维矩 阵。
(3)除产生单位矩阵的eye函数外，前面介绍的建立 矩阵的函数都可以延伸到三维矩阵。
(4)用cat函数构建多维矩阵。一般调用格式是：
cat(n,A1,A2,…,An)
例 产生5阶随机方阵A，其元素为[10,90] 区间的随机整数，然后判断A的元素是否 能被3整除。 (1) 生成5阶随机方阵A。
A=fix((90-10+1)*rand(5)+10) (2) 判断A的元素是否可以被3整除。
P=rem(A,3)==0
其他特殊矩阵函数
希尔伯特矩阵 hilb(n) 希尔伯特矩阵的逆矩阵 invhilb(n) 托普利兹矩阵 toeplitz(k,r)、 toeplitz(c) 友矩阵 compan(p) 生成多项式p的友矩阵，也就是 他的特征多项式是p； hadamard(k) 生成hadamard矩阵 hankel函数，生成hankel矩阵 magic(n)，生成n×n的魔方矩阵 pascal函数，生成pascal矩阵 rosser，给出Rosser矩阵 vander(x)，给出向量x的范德蒙矩阵 wilkinson(n)，给出Wilkinson特征值测试矩阵
(完整版)Matlab学习系列15.数值计算—高数篇
15. 数值计算—高数篇一、求极限limit(f,x,a)——求极限 lim ()x af x →limit(f,x,a,'right')——求右极限 lim ()x af x +→limit(f,x,a,'left')——求左极限 lim ()x af x -→例1 求 2352lim sin 53x x x x→∞++代码：syms x;y=(3*x^2+5)/(5*x+3)*sin(2/x); limit(y,x,inf)运行结果：ans = 6/5注：Matlab 求二元函数的极限，是用嵌套limit 函数实现的，相当于求的是累次极限，需要注意：有时候累次极限并不等于极限。
例2 求 30lim 2x x xx a b +→⎛⎫+ ⎪⎝⎭代码：syms x a b;y=((a^x+b^x)/2)^(3/x); limit(y,x,0,'right')运行结果：ans = a^(3/2)*b^(3/2)二、求导diff(f,x,n)——求函数f 关于x 的n 阶导数，默认n=1例3 求1sin 1cos xy x+=+的1阶导数，并绘图代码：syms x a b;y=((a^x+b^x)/2)^(3/x); limit(y,x,0,'right')运行结果：y1 = cos(x)/(cos(x) + 1) + (sin(x)*(sin(x) + 1))/(cos(x) + 1)^2例4 设sin xyz e=，求2,,z z z x y x y∂∂∂∂∂∂∂代码：syms x y;z=exp(sin(x*y)); zx=diff(z,x) zy=diff(z,y)zxy=diff(zx,y) % 也等于diff(zy,x)-55510152025x(sin(x) + 1)/(cos(x) + 1)-505-20-15-10-50510152025xcos(x)/(cos(x) + 1) + (sin(x) (sin(x) + 1))/(cos(x) + 1)2运行结果：zx = y*exp(sin(x*y))*cos(x*y)zy = x*exp(sin(x*y))*cos(x*y)zxy = x*y*exp(sin(x*y))*cos(x*y)^2 + exp(sin(x*y))*cos(x*y)–x*y*exp(sin(x*y))*sin(x*y)三、求极值1. 一元函数极值[x0,min]=fminbnd(f, a, b)——返回函数f(x)在区间(a,b)上的极小值点和极小值例5求函数32=--+在区间(-2,4)上的极值()26187f x x x x代码：f=@(x) 2*x^3-6*x^2-18*x+7;g=@(x) -2*x^3+6*x^2+18*x-7;[x0,min]=fminbnd(f,-2,4)[x1,max]=fminbnd(g,-2,4)fplot(f,[-2,4]);运行结果：x0 = 3.0000 min = -47.0000x1 = -1.0000 max = -17.00002. 多元函数极值[X1,f1]=fminunc(f,X0)——处理连续情形[X1,f1]=fminsearch(f,X0)——可以处理不连续情形二者用法相同，返回极小值点和极小值，其中X 为初始点。
如何使用MATLAB进行数值计算
如何使用MATLAB进行数值计算使用MATLAB进行数值计算一、引言数值计算是现代科学与工程领域中不可或缺的一部分，它能够解决许多实际问题，包括求解方程、优化问题和模拟实验等。
而MATLAB作为一种功能强大的数值计算软件，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍如何使用MATLAB进行数值计算，并结合实例进行说明。
二、MATLAB基础首先，我们需要了解MATLAB的基本操作和语法，以便能够熟练运用。
MATLAB使用矩阵和数组来存储和处理数据，因此，熟悉矩阵和数组操作是非常重要的。
MATLAB中的矩阵和数组是通过方括号来定义的，例如：A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]表示一个3x3的矩阵A，其中每个元素由空格或分号隔开。
我们可以使用括号或索引来访问矩阵中的元素。
例如，要访问矩阵A的第二行第三列的元素，可以使用A(2,3)。
MATLAB提供了大量内置的数学函数，包括算术运算、三角函数、指数和对数函数等。
这些函数可以直接应用于矩阵和数组，简化了数值计算的过程。
三、方程求解方程求解是数值计算中的一个重要任务，MATLAB提供了多种方法来求解方程，包括代数方法和数值方法。
1. 代数方法对于一些简单的方程，例如一元一次方程或二次方程，可以直接使用MATLAB内置的解方程函数进行求解。
例如，对于一元一次方程ax + b = 0，可以使用solve函数来求解。
代码示例：syms x;eqn = a*x + b == 0;sol = solve(eqn, x);其中，syms x;指定x为符号变量，eqn为方程表达式，sol为方程的解。
2. 数值方法对于一些复杂的方程，无法用解析方法求解。
这时，可以使用数值方法来近似求解。
MATLAB提供了多种数值求解方法，包括二分法、牛顿法和割线法等。
这些方法可以通过迭代逼近的方式求解方程的根。
代码示例：f = @(x) x^2 - 4;x0 = 2;x = fzero(f, x0);其中，f为方程的表达式，x0为初始猜测值，x为方程的根。
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高等数学部分
matlab高等数学部分
MATLAB是一种强大的数学软件，它提供了许多高等数学领域的
功能和工具，包括微积分、线性代数、微分方程等。
在MATLAB中，
你可以使用各种内置函数和工具箱来解决高等数学中的各种问题。
以下是MATLAB在高等数学部分的一些应用和功能：
1.微积分，MATLAB提供了符号计算工具箱，可以进行符号计算，如求导、积分、极限等。
此外，MATLAB还提供了数值积分和微分方
程求解的函数，可以用来解决各种微积分相关的问题。
2.线性代数，MATLAB拥有强大的线性代数工具，可以进行矩阵
运算、线性方程组求解、特征值分解等操作。
你可以使用MATLAB来
进行矩阵运算、求解线性方程组、进行特征值分解等。
3.微分方程，MATLAB提供了ODE工具箱，可以用来求解各种常
微分方程和偏微分方程。
你可以使用MATLAB来进行数值求解、绘制
相图、分析稳定性等。
4.数值方法，MATLAB提供了各种数值方法的函数和工具箱，可
以用来解决高等数学中的各种数值计算问题，如数值积分、数值求
解微分方程、数值优化等。
总之，MATLAB在高等数学部分提供了丰富的功能和工具，可以
用来解决各种高等数学领域的问题。
无论是符号计算还是数值计算，MATLAB都能够帮助你进行高效、准确的数学建模和分析。
希望这些
信息能够帮助你更好地了解MATLAB在高等数学领域的应用。
MATLAB数值计算.doc
MATLAB数值计算第5章 MATLAB数值计算 MATLAB的数学计算,数值计算，符号计算其中符号计算是指使用未定义的符号变量进行运算，而数值计算不允许使用未定义的变量。
注:数值计算有误差。
数值计算受到计算机所保留的有效位数的限制，因此每一次运算都会有一定的误差，重复的多次数值计算就可能会造成很大的累积误差。
5.1 矩阵和数组MATLAB最基本也是最重要的功能就是进行实数或复数矩阵的运算。
矩阵和数组的概念在MATLAB的运算中，经常要使用标量、向量、矩阵和数组，这几个名称的定义如下: , 标量:是指1×1的矩阵，即为只含一个数的矩阵。
, 向量:是指1×n或n×1的矩阵，即只有一行或者一列的矩阵。
, 矩阵:是一个矩形的数组，即二维数组，其中向量和标量都是矩阵的特例，0×0矩阵为空矩阵([])。
, 数组:是指n维的数组，为矩阵的延伸，其中矩阵和向量都是数组的特例。
5.1.1矩阵输入(前已讲“向量的输入”，相同～) (1) 矩阵元素应用方括号([])括住;(2) 每行内的元素间用逗号或空格隔开;(3) 行与行之间用分号或回车键隔开;(4) 元素可以是数值或表达式。
1. 通过显式元素列表输入矩阵c=[1 2;3 4;5 3*2] % [ ]表示构成矩阵,分号分隔行,空格分隔元素c =1 23 45 6用回车键代替分号分隔行:c=[1 23 45 6]1 23 45 612. 通过语句生成矩阵(1) 使用from:step:to方式生成向量(2) 使用linspace和logspace函数生成向量3. 由矩阵生成函数产生特殊矩阵MATLAB提供了很多能够产生特殊矩阵的函数，各函数的功能如表5.2所示。
表5.2 矩阵生成函数例子函数名功能输入结果zeros(2,3) zeros(m,n) 产生m×nans = 的全0矩 0 0 0 阵 0 0 0ones(2,3) ones(m,n) 产生m×nans = 的全1矩1 1 1 阵 1 1 1rand(2,3) rand(m,n) 产生均匀ans = 分布的随 0.9501 0.6068 0.8913 机矩阵，元 0.2311 0.4860 0.7621 素取值范围0.0,1.0。
MATLAB数值计算教程
MATLAB数值计算教程第一章：MATLAB入门1.1 MATLAB简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一款强大的数值计算软件，广泛用于工程、科学和金融领域。
它的特点是简单易用、高效快速，并且拥有丰富的工具箱和函数库。
1.2 MATLAB环境搭建要使用MATLAB进行数值计算，首先需要安装MATLAB软件，并进行必要的配置。
通过官方网站下载安装程序，根据提示进行安装即可。
安装完成后，打开MATLAB环境，即可开始使用。
1.3 MATLAB基本操作在MATLAB环境中，可以通过命令行窗口输入和执行命令，也可以使用脚本文件进行批量处理。
常用的基本操作包括变量赋值、算术运算、函数调用等。
例如，使用"="符号赋值变量，使用"+"、"-"、"*"、"/"等符号进行算术运算。
第二章：向量和矩阵操作2.1 向量操作在MATLAB中，向量是一种特殊的矩阵，可以通过一组有序的元素构成。
向量可以进行基本的算术运算，如加法、减法、乘法、除法，还可以进行向量的点积、叉积等操作。
可以使用内置函数和运算符来实现。
2.2 矩阵操作矩阵是MATLAB中最常用的数据结构之一，使用矩阵可以进行多个向量的组合和运算。
可以进行矩阵的加法、减法、乘法、除法等操作，也可以进行矩阵的转置、求逆、求特征值等操作。
MATLAB提供了大量的函数和工具箱来支持矩阵的操作。
第三章：数值计算方法3.1 数值积分数值积分是一种用数值方法计算定积分的方法。
在MATLAB 中，可以使用内置函数来进行数值积分，如trapz函数和quad函数。
也可以使用Simpson法则、复合辛普森法等方法实现数值积分。
3.2 数值微分数值微分是一种用数值方法计算导数的方法。
在MATLAB中，可以使用内置函数进行数值微分，如diff函数和gradient函数。
matlab在高数中的应用
◆ yi=interp1(x,y,xi)
对一组点(x,y) 进行插值，计算插值点xi的函数值 。x为节点向量值，y为对应的节点函数值。如果 y 为矩阵，则插值对y 的每一列进行，若y 的维数 超出x 或 xi 的维数，则返回NaN。
◆ yi=interp1(y,xi) 此格式默认x=1:n ，n为向量y的元素个数
P1= polyfit (x, y, 2)； %选择二阶多项式进行拟
合
P=
-9.8108 20.1293
-0.0317
函数返回的是一个多项式系数的行向量， 写成多项式形式为：
9.8108x2 20.1293x 0.0317
%为了比较拟合结果，我们绘制两者的图 >> x1=linspace (0, 1, 100); %绘图的X-轴数据 >> y1=polyval (p1, x1); %得多项式在数据点的值
3.4 函数分析与数值积分
函数的零极点分析 1 单变量函数求极小值函数fminbnd
基本格式：x=fminbnd（‘fun’,x1,x2）
2 单变量函数求极小值函数fminsearch
基本格式：x= fminsearch （‘fun’,x0）
3 单变量函数零点分析函数fzero 基本格式：x=fzero（‘fun’,x0）
值，或等于矩阵y的size(y,1)。 ◆ yi=interp1(x,y,xi,’method’) method用来指定插值的算法。默认为线性
算法。其值常用的可以是如下的字符串。
● nearest 线性最近项插值。 ● linear 线性插值。 ● spline 三次样条插值。 ● cubic 三次插值。
《matlab数值计算》课件
线性代数
矩阵运算
矩阵和向量的基本运算，矩阵 特征值和特征向量的使用。
线性方程组
线性方程组求解的常用方法， 如高斯消元法、LU分解等。
常微分方程组
利用数值计算方法求解常微分 方程组，理解求解过程和解的 精度。
常微分方程
1
方程求解
了解数值计算中求解常微分方程几种方法及其原理。
2
常微分方程的应用
各领域应用示例：生物学，物理学，化学、流体力学等领域中的ODEs
《Matlab数值计算》PPT 课件
本课程将会带您了解Matlab数值计算的基础知识和技巧，让您轻松掌握计算 工具的应用。
概述
什么是Matlab？
为什么学习Matlab？
Matlab是一款数值计算软件，用 于科学计算、工程计算和数据分 析。它可以进行各种各样的计算， 从简单的加减乘除到高阶算法和 模型求解。
3
探索未知领域
课程结束后学生可以探索其他领域的ODEs
Matlab受到许多领域的欢迎，包 括工程、科学、统计、金融、数 据分析和机器学习等。学习 Matlab可以更好地应用于工业界 和学术研究中。
Matlab的优势
Matlab具有高效的数据分析和可 视化能力，易于编程和操作，具 有强大的算法和功能，在大多数 数学建模问题中都有极佳的性能。
Matlab基础
数值解法分类
数值计算中常用的四类数值 方法：插值法、拟合法、数 值微分和数值积分。
算法优化
在实际计算中，优化算法的 性能非常重要，如何通过算 法优化实现更高效的计算。
插值与拟合
1
插值法
线性插值、多项式插值、样条插值等，
拟合法
2如何找到合适的插值方Fra bibliotek来近似曲线。最小二乘法、非线性拟合等，如何通过
MATLAB的数值计算
MATLAB的数值计算首先，MATLAB提供了丰富的数值计算函数和算法。
其中包括基本的数值运算函数如加、减、乘、除、幂等运算，以及一些特殊函数如三角函数、指数函数、对数函数、双曲函数等。
此外，MATLAB还提供了各种数值计算方法，包括插值和拟合方法、积分和微分方法、矩阵和向量计算方法等。
这些函数和方法可以直接调用，方便用户进行各种数值计算。
其次，MATLAB提供了强大的数值优化功能。
数值优化是一种数学方法，用于求解最优化问题，即找到使目标函数取得最小或最大值的变量值。
MATLAB提供了各种求解最优化问题的函数和算法，包括线性规划、二次规划、非线性规划、整数规划等。
这些函数和算法可以帮助用户解决各种实际问题，如生产计划优化、资源分配优化、风险投资优化等。
此外，MATLAB还提供了丰富的插值和拟合函数。
插值和拟合是一种通过已知数据点估计未知数据点的方法。
MATLAB提供了插值和拟合函数，可以根据已知数据点生成插值多项式或拟合曲线，从而估计出未知数据点的值。
这些函数可以广泛应用于信号处理、数据分析、图像处理等领域。
此外，MATLAB还提供了强大的微积分计算能力。
微积分是一种数学分支，用于研究函数的变化率和积分等问题。
MATLAB提供了各种微分和积分函数，可以计算函数的导数、积分、偏导数等。
这些函数可以应用于物理学、工程学、经济学等领域，帮助用户分析和解决实际问题。
最后，MATLAB还可以解决线性和非线性方程。
线性方程是一种形如Ax=b的方程，其中A是已知系数矩阵，b是已知向量，x是未知向量。
非线性方程是一种形如f(x)=0的方程，其中f是一个非线性函数，x是未知向量。
MATLAB提供了线性和非线性方程求解函数，可以求解各种线性和非线性方程。
这些函数可以应用于工程计算、数学建模等领域，帮助用户解决实际问题。
总之，MATLAB是一种功能强大的数值计算软件，提供了丰富的数值计算函数和算法，包括数值运算、优化、插值和拟合、微分和积分计算、线性和非线性方程求解等。
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mat文件是标准的二进制文件， 还可以ASCII码形式保存。
三、矩阵运算
1. 矩阵加、减（＋,－）运算
规则： 相加、减的两矩阵必须有相同的行和
列两矩阵对应元素相加减。 允许参与运算的两矩阵之一是标量。
标量与矩阵的所有元素分别进行加 减操作。
2. 矩阵乘（）运算
规则： A矩阵的列数必须等于B矩阵的行数 标量可与任何矩阵相乘
第二讲 MATLAB的数值计算
—— matlab 具有出色的数值计 算能力，占据世界上数值计算软 件的主导地位
数值运算的功能
创建矩阵 矩阵运算 多项式运算 线性方程组 数值统计 线性插值 函数优化 微分方程的数值解
一、命令行的基本操作
1. 创建矩阵的方法
直接输入法 规则：
矩阵元素必须用[ ]括住 矩阵元素必须用逗号或空格分隔 在[ ]内矩阵的行与行之间必须
a=[1 2 3;4 5 6;7 8 0];b=[1;2;3];c=a*b c =14
32 23
d=[-1;0;2]; f=pi*d f = -3.1416
0 6.2832 矩阵除的运算在线性代数中没有， 有矩阵逆的运算，在matlab中有两种 矩阵除运算。
两种除法：\和/，分别表示左除和右除。 如果A矩阵是非奇异方阵，则A\B和B/A 运算可以实现。
当一个指令或矩阵太长时，可用••• 续行
冒号的作用 用于生成等间隔的向量，默认 间隔为1。 用于选出矩阵指定行、列及元 素。 循环语句
2.用matlab函数创建矩阵
空阵 [ ] — matlab允许输入空阵，当一 项操作无结果时，返回空阵。 rand —— 随机矩阵 eye —— 单位矩阵 zeros ——全部元素都为0的矩阵 ones ——全部元素都为1的矩阵 diag ——产生对角矩阵
Matlab学习笔记--Matlab数值运算
1.矩阵的函数运算1.1求解矩阵A的特征值和特征向量的函数为eig(A)，常用的调用格式为：1)E=eig(a):用于求解矩阵A的全部特征值，构成向量E2)[V,D]=eig(A)，用于求解矩阵A的全部特征值，构成对角矩阵D，并求A的特征向量构成V的列向量1.2求解矩阵的奇异值：svd(A)1.3求矩阵的秩：rank(A)1.4 n阶魔方矩阵：magic(n)2.矩阵的分解：2.1矩阵的三角分解：[l,u]=lu(A) %分解成为上、下三角矩阵[l,u,p]=lu(A) %分解成上、下三角矩阵以及交换矩阵2.2矩阵的正交分解:[q,r]=qr(A) %产生一个与矩阵维数相同的上三角矩阵R和一个正交矩阵Q2.3矩阵的特征值分解：[V,D]=eig(A)得到矩阵A的特征值与对角矩阵D[V,D]=eig(A,B) %对广义矩阵进行特征值分解3.特殊矩阵的生成：3.1空矩阵：空矩阵不包含任何元素，它的阶数为03.3零矩阵：矩阵中所有的值都是0.A=zeros(M,N)生成M行N列的零矩阵如果已经有一个矩阵B，需要创建一个和B一样维数的零矩阵：A=zeros(size(B))如果要生成一个方阵：A=zeros(N)3.4全1矩阵的生成和全领矩阵类似：3.5对角矩阵的生成:A=diag(V,K) V 为某个向量，就是对角线上的值,K为向量V偏离主对角线的列数，K=0表示V在主对角上。
3.6随机矩阵的生成：Rand(N)生成矩阵的元素值是在(0.0---1.0)之间Rand(M,N)Randn(N)生成矩阵的元素值服从正太分布N(0,1)Randn(M,N)3.7范德蒙矩阵：A=vander(V)其中A(I,j)=v(i)n-j3.8魔术矩阵：魔术矩阵是一个方阵，并且方阵中的每一行、每一列以及每条对角线的元素之和都相同。
Magic(N)其他还有很多函数请查询pdf文件4.特殊矩阵的操作：A(:,j)表示取A矩阵的j列的全部元素，A(I,j)表示取A矩阵的第i行和第j列的值，A(I,:)代表取A矩阵的第i行的所有值。
matlab的数值运算
matlab的数值运算当使用MATLAB 进行数值运算时，可以使用各种内置函数和运算符进行计算。
下面是一些常见的数值运算操作的详细说明：基本数学运算：加法：使用"+" 运算符进行两个数的相加。
例如，计算2 和3 的和：2 + 3。
减法：使用"-" 运算符进行两个数的相减。
例如，计算5 减去2 的结果：5 - 2。
乘法：使用"*" 运算符进行两个数的相乘。
例如，计算4 乘以3 的结果：4 * 3。
除法：使用"/" 运算符进行两个数的相除。
例如，计算10 除以2 的结果：10 / 2。
取余数：使用"mod" 函数或"%" 运算符计算两个数的余数。
例如，计算11 除以3 的余数：mod(11, 3) 或11 % 3。
幂运算：使用"^" 运算符进行幂运算。
例如，计算2 的3 次幂：2^3。
数学函数：MATLAB 提供了许多内置的数学函数，可以进行各种数值计算和分析操作。
这些函数包括但不限于：abs(x)：返回x 的绝对值。
sin(x)：返回x 的正弦值。
cos(x)：返回x 的余弦值。
exp(x)：返回e 的x 次幂，其中e 是自然对数的底数。
log(x)：返回x 的自然对数。
sqrt(x)：返回x 的平方根。
round(x)：返回x 的四舍五入值。
floor(x)：返回不大于x 的最大整数。
ceil(x)：返回不小于x 的最小整数。
max(x, y)：返回x 和y 中的较大值。
min(x, y)：返回x 和y 中的较小值。
数组运算：MATLAB 中的数值计算通常涉及数组操作。
可以对向量、矩阵和多维数组执行各种运算，例如：矩阵相加：使用"+" 运算符对两个相同大小的矩阵进行元素级别的相加。
矩阵相乘：使用"" 运算符对两个矩阵进行乘法运算。
matlab的数值运算
matlab的数值运算Matlab的数值运算Matlab是一种强大的数值计算软件，它可以进行各种数值运算，包括基本的算术运算、矩阵运算、微积分、常微分方程求解、统计分析等。
在本文中，我们将介绍Matlab的数值运算功能，并且通过实例来说明如何使用Matlab进行数值计算。
基本的算术运算Matlab可以进行基本的算术运算，包括加、减、乘、除、幂等运算。
例如，我们可以使用Matlab计算以下表达式：a = 2 + 3; % 加法运算b = 5 - 2; % 减法运算c = 4 * 6; % 乘法运算d = 8 / 4; % 除法运算e = 2 ^ 3; % 幂运算在上面的代码中，我们使用了加、减、乘、除、幂等运算符来进行基本的算术运算。
在Matlab中，加、减、乘、除、幂等运算符分别为“+”、“-”、“*”、“/”、“^”。
矩阵运算Matlab是一种强大的矩阵计算软件，它可以进行各种矩阵运算，包括矩阵加、矩阵减、矩阵乘、矩阵转置、矩阵求逆等。
例如，我们可以使用Matlab计算以下矩阵运算：A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 定义一个3x3的矩阵B = [2 3 4; 5 6 7; 8 9 10]; % 定义一个3x3的矩阵C = A + B; % 矩阵加法D = A - B; % 矩阵减法E = A * B; % 矩阵乘法F = A'; % 矩阵转置G = inv(A); % 矩阵求逆在上面的代码中，我们使用了矩阵加、矩阵减、矩阵乘、矩阵转置、矩阵求逆等运算符来进行矩阵运算。
在Matlab中，矩阵加、矩阵减、矩阵乘、矩阵转置、矩阵求逆等运算符分别为“+”、“-”、“*”、“'”、“inv”。
微积分Matlab可以进行微积分运算，包括求导、积分等。
例如，我们可以使用Matlab计算以下微积分运算：syms x; % 定义符号变量xf = x^2 + 2*x + 1; % 定义函数f(x)df = diff(f, x); % 求导intf = int(f, x); % 积分在上面的代码中，我们使用了符号变量x来定义函数f(x)，然后使用diff函数来求导，使用int函数来积分。
matlab的数值运算
matlab的数值运算Matlab是一种强大的数值计算和科学计算软件，它提供了丰富的数值运算功能，包括基本的数学运算、矩阵运算、符号计算以及常见的数值方法等。
在本文中，我们将讨论一些常见的数值运算方法和函数，并介绍它们的使用方法。
1. 基本的数学运算在Matlab中，可以使用基本的算术运算符进行数学运算，例如加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）等。
例如，可以使用以下代码计算两个数的和：```a = 3;b = 4;c = a + b;disp(c);```这将输出结果为7。
此外，Matlab还提供了许多数学函数，可以进行各种复杂的数学运算。
例如，可以使用`sin`函数计算一个角度的正弦值，如下所示：```angle = pi/6;sin_value = sin(angle);disp(sin_value);```这将输出结果为0.5，表示30度的正弦值为0.5。
2. 矩阵运算Matlab中的矩阵运算非常方便，可以对矩阵进行加法、减法、乘法、转置等操作。
例如，可以使用以下代码计算两个矩阵的乘法：```A = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A * B;disp(C);```这将输出结果为：```19 2243 50```表示两个2x2矩阵的乘积。
此外，Matlab还提供了许多专门用于矩阵运算的函数，例如`inv`函数可以计算一个矩阵的逆矩阵，`eig`函数可以计算一个矩阵的特征值和特征向量等。
3. 符号计算Matlab还提供了符号计算的功能，可以进行代数运算、求解方程、微积分等。
通过使用符号变量，并调用Matlab中的符号计算函数，可以进行复杂的数值计算。
例如，以下代码演示了如何计算方程的解：```syms x;eqn = x^2 - 3*x + 2 == 0;sol = solve(eqn, x);disp(sol);```这将输出结果为2和1，表示方程的两个解分别为2和1。
Matlab数值计算方法简介
Matlab数值计算方法简介Matlab 数值计算方法简介数值计算方法在科学计算、工程模拟、数据处理以及其他领域中扮演着至关重要的角色。
其中，Matlab 是一个强大且广泛使用的数值计算工具。
本文将对数值计算方法以及如何在 Matlab 中应用进行简要介绍。
一、数值计算方法概述数值计算方法是一种通过近似计算来解决数学问题的方法。
它通常涉及到将连续问题离散化，从而将其转化为可以通过数值计算解决的离散问题。
数值计算方法可以分为以下几类：1. 近似计算法：该类方法通过一系列近似计算来逼近问题的解。
其中最简单的方法是通过多项式拟合将连续函数转化为离散点的集合，并利用这些点进行计算。
2. 数值积分法：数值积分法用于近似计算函数在一个区间内的积分。
常见的方法包括 Simpson 规则和复化梯形规则。
3. 数值微分法：数值微分法用于获取函数在某一点的导数近似值。
常用的方法包括前向差分和中心差分。
4. 数值代数方程组求解法：该类方法用于求解线性或非线性代数方程组。
常见的方法包括高斯消元法、迭代法和牛顿法。
5. 线性和非线性最小二乘法：最小二乘法用于拟合数据和参数估计。
其中线性最小二乘法通过最小化误差的平方和实现拟合，而非线性最小二乘法则通过最小化非线性函数的误差实现拟合。
二、Matlab 在数值计算中的应用Matlab 是一个强大的数值计算工具，它提供了丰富的数值计算函数和工具箱，可以用于解决各种数值计算问题。
下面将介绍一些常见的数值计算方法在 Matlab中的应用。
1. 数值积分在 Matlab 中，可以使用 `quad` 函数对函数进行数值积分。
该函数使用了自适应求积方法，可以精确地计算函数在给定区间上的积分值。
例如，下面的代码演示了如何使用 `quad` 函数计算函数 f(x) = sin(x) 在区间 [0, pi] 上的积分值：```matlabf = @(x) sin(x);integral = quad(f, 0, pi);disp(integral);```2. 数值微分Matlab 提供了多种数值微分的方法。
MATLAB数值计算入门教程
MATLAB数值计算入门教程第一章：MATLAB基础知识1.1 MATLAB简介MATLAB是一种用于解决科学与工程问题的高级技术计算环境。
它结合了数值分析、可视化和编程，提供了强大而灵活的工具来处理各种计算任务。
本章将介绍MATLAB的基本操作和界面。
1.2 MATLAB的安装和配置首先，我们需要下载和安装MATLAB软件。
在安装过程中，可以选择安装附带的工具箱，如统计工具箱和优化工具箱，以扩展MATLAB的功能。
安装完成后，还需进行基本配置，如设置工作目录和界面外观。
1.3 MATLAB的基本语法MATLAB使用面向向量和矩阵的语言，具有简洁而强大的语法。
本节将介绍MATLAB的基本数据类型、运算符、控制结构等。
例如，MATLAB中的向量和矩阵可以通过简单的行列运算实现。
第二章：MATLAB数值计算2.1 常用数值计算函数MATLAB提供了许多常用的数值计算函数，如求解线性方程组、插值、数值积分和微分等。
本章将介绍这些函数的使用方法，并给出实例演示。
2.2 数值计算方法数值计算方法是解决数值计算问题的核心。
本节将介绍常用的数值计算方法，如迭代法、数值求解微分方程和数值优化等。
同时，我们还会介绍MATLAB中对应的函数和工具箱。
第三章：MATLAB数据可视化3.1 绘图函数数据可视化是MATLAB的一个重要功能。
MATLAB提供了丰富的绘图函数，可以绘制二维曲线、三维曲面、散点图等。
本节将介绍这些绘图函数的使用方法，并给出实例演示。
3.2 图形操作与修改除了绘制基本图形外，MATLAB还提供了对图形进行操作与修改的函数。
例如，我们可以修改坐标轴范围、添加图例和标签，以便更好地展示和解读数据。
本节将详细介绍这些图形操作的方法。
第四章：MATLAB编程与应用4.1 MATLAB脚本和函数编写MATLAB不仅是一个交互式环境，还可以编写脚本和函数来实现更复杂的计算任务。
本节将介绍MATLAB脚本和函数的编写方法，并给出实例演示。
MATLAB高等数学计算功能演示
MATLAB计算功能演示
【例1】求极限
lim
x 0
x (e
sin x
1) 2(e 3 sin x
tgx
【例8】求级数的和
1/12+1/22+1/32+1/42+ ……
syms k symsum(1/k^2,1,Inf) %k值为1到无穷大 ans =1/6*pi^2 其结果为：1/12+1/22+1/32+1/42+ ……=π2/6
【例9】求偏导数
z z z (1 xy ) , 求 及 x y
y
syms x y; z=(1+x*y)^y; zx=diff (z,’x’) zy=diff (z,’y’)
%求z对x的偏导数 %求z对y的偏导数
【例10】求重积分
I
1
0
2 1 ( y 1)2 y
3 2
( x y )dxdy
syms x y; f=(x+y); x1=y^(3/2);x2=-sqrt(1-(y-1)^2)+2; f1=int (f,x,x1,x2); %先对x积分 I=int (f,y,0,1) %再对y积分
syms x y; %定义符号变量 f=1/(1+x^2); g=sin(y); a=compose(f,g) %求复合函数 a =1/(sin(y)^2+1)
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15. 数值计算—高数篇一、求极限limit(f,x,a)——求极限 lim ()x af x →limit(f,x,a,'right')——求右极限 lim ()x af x +→limit(f,x,a,'left')——求左极限 lim ()x af x -→例1 求 2352lim sin 53x x x x→∞++代码：syms x;y=(3*x^2+5)/(5*x+3)*sin(2/x); limit(y,x,inf)运行结果：ans = 6/5注：Matlab 求二元函数的极限，是用嵌套limit 函数实现的，相当于求的是累次极限，需要注意：有时候累次极限并不等于极限。
例2 求 30lim 2x x xx a b +→⎛⎫+ ⎪⎝⎭代码：syms x a b;y=((a^x+b^x)/2)^(3/x); limit(y,x,0,'right')运行结果：ans = a^(3/2)*b^(3/2)二、求导diff(f,x,n)——求函数f 关于x 的n 阶导数，默认n=1例3 求1sin 1cos xy x+=+的1阶导数，并绘图代码：syms x a b;y=((a^x+b^x)/2)^(3/x); limit(y,x,0,'right')运行结果：y1 = cos(x)/(cos(x) + 1) + (sin(x)*(sin(x) + 1))/(cos(x) + 1)^2例4 设sin xyz e=，求2,,z z z x y x y∂∂∂∂∂∂∂代码：syms x y;z=exp(sin(x*y)); zx=diff(z,x) zy=diff(z,y)zxy=diff(zx,y) % 也等于diff(zy,x)-55510152025x(sin(x) + 1)/(cos(x) + 1)-505-20-15-10-50510152025xcos(x)/(cos(x) + 1) + (sin(x) (sin(x) + 1))/(cos(x) + 1)2运行结果：zx = y*exp(sin(x*y))*cos(x*y)zy = x*exp(sin(x*y))*cos(x*y)zxy = x*y*exp(sin(x*y))*cos(x*y)^2 + exp(sin(x*y))*cos(x*y)–x*y*exp(sin(x*y))*sin(x*y)三、求极值1. 一元函数极值[x0,min]=fminbnd(f, a, b)——返回函数f(x)在区间(a,b)上的极小值点和极小值例5求函数32=--+在区间(-2,4)上的极值()26187f x x x x代码：f=@(x) 2*x^3-6*x^2-18*x+7;g=@(x) -2*x^3+6*x^2+18*x-7;[x0,min]=fminbnd(f,-2,4)[x1,max]=fminbnd(g,-2,4)fplot(f,[-2,4]);运行结果：x0 = 3.0000 min = -47.0000x1 = -1.0000 max = -17.00002. 多元函数极值[X1,f1]=fminunc(f,X0)——处理连续情形[X1,f1]=fminsearch(f,X0)——可以处理不连续情形二者用法相同，返回极小值点和极小值，其中X 为初始点。
例6 求222(,)(1)100()f x y x y x =-+-的极小值代码：f=@(x) (1-x(1))^2+100*(x(2)-x(1)^2)^2; x0=[-5 -2];[x1,f1]=fminsearch(f,x0)运行结果：x1 = 1.0000 1.0000f1 = 2.7969e -010四、求不定积分与定积分1. 符号积分int(f,x)——求f(x)关于x 的不定积分01020int(f,x,a,b)——求f(x)关于x 的从a 到b 的定积分 例7 求积分2ln d x ax x -⎰和21ln d x a x x+∞-⎰ 代码：syms x a;int((log(x)-a)/x^2,x)int((log(x)-a)/x^2,x,1,inf)运行结果：ans = -(log(x) - a + 1)/x ans = 1 – a注：不定积分的结果是忽略任意常数C 的。
2. 二重积分可以化为累次积分，再用两次int 函数实现。
例8 求二重积分221(1)d d x y x y x y +≤++⎰⎰, 先化为累次积分：原式=11d )d x x y y -++⎰代码：syms x y;int(int(1+x+y,y,-sqrt(1-x^2),sqrt(1-x^2)),x,-1,1)运行结果：ans = pi3. 数值积分quad(f, a, b)——辛普森法定积分，默认误差为10-6，低精度的非光滑曲线计算中是最有效；quadl(f, a, b)——Lobatto 法定积分，在高精度的光滑曲线计算中更为高效；quad2d(f, a, b, c, d)——二重积分，其中f(x,y)为二元函数，[a, b]为x 的范围，[c(x), d(x)]为y 的范围； 例9 求1021ln 1d x x x-⎰代码：f=@(x) (log(x)-1)./x.^2; % 注意’.’不能忽略 y=quad(f,1,10)运行结果：y = -0.2303例10 用数值积分法求解例8.代码：quad2d(@(x,y) 1+x+y, -1, 1, @(x) -sqrt(1-x.^2), @(x) sqrt(1-x.^2), 'AbsTol', 1e-12) % 注意点运算运行结果：ans = 3.1416或者用两次quad 函数，中间需要用arrayfun 函数做向量值化处理，该方法可以推广到三重积分。
quad(@(x) arrayfun(@(xx) quad(@(y) 1+xx+y,-sqrt(1-xx.^2),sqrt(1-xx.^2)),x), -1,1)程序说明：先对f(x,y)关于y 从-sqrt(1-x.^2)到sqrt(1-x.^2)]做一次积分，为了后面使用变量名x ，这里先用xx ，得到一个关于xx 的函数（只能接受自变量为标量xx ）：quad(@(y) 1+xx+y, -sqrt(1-xx.^2),sqrt(1-xx.^2))然后用arrayfun 函数把上一步得到的xx 的函数，处理成能接受向量值x （是个x 的函数）：@(x)arrayfun(@(xx)quad(@(y) 1+xx+y, -sqrt(1-xx.^2),sqrt(1-xx.^2)), x)最后，再关于x 做一次积分。
五、泰勒级数、傅里叶级数展开taylor(f,n,x,a)——将函数f(x)在x=a 点处展开为n -1阶泰勒级数 fseries(f,x,n,a,b)——将函数f(x)在区间(a,b)展开n 项傅里叶级数 注：Matlab 未提供傅里叶级数展开函数，fseries 函数来自论坛。
例11 求()10af x x =-在x=4处展开到2阶泰勒式，2()g x x x =+在[,]ππ-的傅里叶展开。
代码：syms a x; f=a/(x-10);y1=taylor(f,3,x,4) g=x^2+x;[an,bn,f]=fseries(g,x,3,-pi,pi)运行结果：y1 = - a/6 - (a*(x - 4))/36 - (a*(x - 4)^2)/216 an = [ (2*pi^2)/3, -4, 1, -4/9] bn = [ 2, -1, 2/3]f = cos(2*x) - (4*cos(3*x))/9 - sin(2*x) + (2*sin(3*x))/3 - 4*cos(x) + 2*sin(x) + pi^2/3六、求级数symsum(f, k, m,n)——()nk mf k =∑例12 求级数121(1)(1)n n n +∞=-+∑ syms n;symsum((-1)^(n+1)/(n+1)^2,n,1,inf)运行结果：ans = 1 - pi^2/12七、代数方程1. 求代数方程的解析解solve(‘eq1’,’eq2’,…,’var1’,’var2’,…)例13 解方程20ax bx c ++=的x 和b ，以及方程组1115x y x y +=⎧⎨-=⎩代码：syms a b c x;solve('a*x^2+b*x+c','x') solve('a*x^2+b*x+c','b')[x,y]=solve('x+y=1','x-11*y=5','x','y')运行结果：ans = -(b + (b^2 - 4*a*c)^(1/2))/(2*a) -(b - (b^2 - 4*a*c)^(1/2))/(2*a) ans = -(a*x^2 + c)/x x = 4/3 y = -1/32. 非线性方程（组）数值解fsolve(f,x0)——求方程f(x)=0在x0附近的近似解，也可以解方程组 注：一元连续函数的根，可以用fzero(f,x0)例14 求解方程0x x e --=。
代码：f=@(x) x-exp(-x); x1=fsolve(f,0)运行结果：x1 = 0.5671例15 求解方程组 2020x yx y e x y e --⎧--=⎨-+-=⎩ 代码：F=@(x) [2*x(1)-x(2)-exp(-x(1)); -x(1)+2*x(2)-exp(-x(2))]; [x,fval]=fsolve(F,[-5;-5])运行结果：x = 0.56710.5671fval = 1.0e -006 * -0.4059 -0.4059 八、常微分方程（组）1. 求解析解dsolve(‘eq1’,’eq2’,…,’cond1’,’cond2’,…,’t’)默认自变量为t ，cond1,2…为初值条件，若有足够初值条件，则得到特解；否则得到通解。
若解不出解析解，只能用ode23或ode45求数值解。
用Dy, D2y,…表示','',...y y ；用D2y(e)=a 表示''()|x e y x a ==. 例16 求解微分方程 2''''0y y y -=代码：y1=dsolve('y*D2y-Dy^2=0','x')运行结果：y1 = C4exp(C3 - C2*x) （注：两个解）例17 求解微分方程组 020d d 210cos , |2d d d d 24, |0d d t t t xy x t x t tx y y e y t t=-=⎧--==⎪⎪⎨⎪++==⎪⎩代码：[X,Y]=dsolve('Dx+2*x-Dy=10*cos(t)','Dx+Dy+2*y=4*exp(-2*t)','x(0)=2','y(0)=0')运行结果：X = 4*cos(t) - 2/exp(2*t) + 3*sin(t) - (2*sin(t))/exp(t) Y = sin(t) - 2*cos(t) + (2*cos(t))/exp(t)2. 求数值集（利用求解器）实际问题中，许多常微分方程（组）是求不出解析解的，Matlab 提供了多个求数值集的求解器solver.调用格式：[T,X]=solver(odefun, tspan, X0)其中，tspan 为求解区间；X 0为初值条件向量；先改写高阶微分方程()(,',...,,)0n F y y y t =做变量代换处理：令(1)12,',...,n n y y y y y y -===，得到'11'22'(,)(,)'(,)nn f t Y y f t Y y Y f t Y y ⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭M M ， 120(1)(0)(0)(0)'(0)(0)(0)n n y y y y Y y y -⎛⎫⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭M M 例18 求解描述振荡器的经典Ver der Pol 微分方程（取7μ=）：222d d (1)0d d y y y y t tμ--+=， (0)1y =， '(0)0y = 做变量代换处理，12d ,d y x y x t==，则 1222121d d d 7(1)d x x t x x x x t ⎧=⎪⎪⎨⎪=--⎪⎩代码：先编写VDP.m 函数function fy=VDP(t,x)fy=[x(2);7*(1-x(1)^2)*x(2)-x(1)];end主程序：Y0=[1;0];[t,x]=ode45('VDP',[0,40],Y0);y=x(:,1);dy=x(:,2);plot(t,y,t,dy); legend('y','y''');运行结果：注：想得到解y(t)在t0处的值，可以[t,x]=ode45('VDP',[0,t0],Y0);y=x(:,1);y(end) 0510152025303540-15-10-551015。