matlab教程详解 (5)

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matlab教程

matlab教程

x=fzero 要求区间两端的函数值异号 对于例4,我们先作图观测 对于例4 fplot(fun,[-2,-0.1]);grid on;
2 1.5
1
0.5
0
-0.5
-1
-1.5 -2
-1.8
-1.6
-1.4
-1.2
-1
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
发现在-1.6和-0.6附近各有一个零点,我们分两个 和 附近各有一个零点, 发现在 附近各有一个零点 小区间分别求解 fzero(fun,[-2,-1.2]) fzero(fun,[-1.2,-0.1]) ans = -1.5956 ans = -0.6180
求零点: 3. Matlab 求零点: ----x=fzero(f,x0) 返回一元函数的一个零点,其中f 返回一元函数的一个零点,其中f 为函数,且返回函数在x0附近的零点 附近的零点; 为函数,且返回函数在 附近的零点;--------x=fzero(f,[a,b])返回一元函数的一个零点,其中 返回一元函数的一个零点, 返回一元函数的一个零点 为函数, [a,b]区间中的零点 区间中的零点。 f为函数,且返回函数在 [a,b]区间中的零点。 例7 求方程sin(4x)=lnx 根 求方程sin(4x)=lnx f=inline(‘sin(4*x)f=inline(‘sin(4*x)-log(x)’,’x’); Y1=fzero(f,0.7) Y2=fzero(f,[0.5,1])
做函数y=sin4x-lnx的图像 x=0.1:0.1:1.4; y=sin(4*x)-log(x); plot(x,y) grid on
二 方程的近似解的求法 1 预备知识 求方程近似解的理论基础是零点存在定理,求方程 近似解可分两步做: 第一步,确定根的大致范围,即确定一个区间[a,b], 使所求根位于这个区间内,称之为根的隔离区间。 一般来说,可以通过函数作图大致地确定。根据零 点存在定理,只要f(x)在某闭区间连续,在该区间内 找小区间[a,b]使f(a).f(b)<0且曲线y=f(x)在(a,b)内仅通 过x轴一次,即可。

matlab教程(完整版)ppt课件

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早在20世纪90年代初,欧美等发达国家的大学就将MATLAB列为一种必须掌握 的编程语言。近几年来,国内的很多大学也将MATLAB列为了本科生必修课程。
与Maple、Mathematica数学计算软件相比,MATLAB以数值计算见长,而 Maple等以符号运算见长,能给出解析解和任意精度解,而处理大量数据的能力 远不如MATLAB。
5/6/2020
.Matlab Language
4
课程安排
课堂教学:共24学时;(1-12周) 上机试验:共24学时。
(2-13周,周二7-8节,九实401、402、403)
学习成绩: 1)上机实验成绩占30%; 2)考勤 10% ; 3) 考试60% (随堂考试)。
主要参考书 ➢ 《精通MATLAB 6.5》张志涌 等编著,北航出版,2003年 ➢ 《高等应用数学问题的Matlab求解》 薛定宇等著,清华大学出
MATLAB软件功能之强大、应用之广泛,已成为为21世纪最为重要的科学计算 语言。可见学习掌握这一工具的重要性。
5/6/2020
.Matlab Language
13
1.2 MATLAB产品的体系结构
围绕着MATLAB这个计算核心,形成了诸多针对不同 习使M实用A际MMTA上LATATMLBLAA产ABTBS间 的呢品LimA或核?由uB围 称 专 Bl离心若本这ilnoM文 标 编 行用绕为k散。c就干身M核 数A是k件 译效准模着模s时AT有模就心 据e窗编 生率的L块S块tT间、块是必i与 可ALm口译 成C。集集AB的S要组一u/基视图i生函BlC,(mCi动n了成个础化是+形oP成数k如Bm+态o仿,解极,于M应(用的位而领l方o标库w文Cp系cA真这不其i是一e且用工开域T详o式lk准或r件eTmos统Sr核一同丰集体发新领具,见eLo的这y的可m可tslA建s心b软的富高的提的域箱可tMu)、种执eCBo以nm模所A件模的x/性高产供工的大以i,专编行)cM被CTB、a开产块资能效品的具算概首+L门t译A文l,任iooA+分发T品完源数编家工箱法有先c用器n件这B何语Lk析的的成库B值程族s具还程到在4A于可,e些一言0lB和to应体不,多计语的箱在序网线、连以以c工产种文k仿用系同那个算言计,不包上帮S续将s提具品件Cie真g程结的么,与。算这t断,查助/时Mn、高箱提,Ca序构功应另些增被找文Al+D程的供而T包+能该外工加称是档S。序L列许生编P,,从A还具。为否。的表多成译B其哪有箱如专 已M程运以的器A中一其的果用 有序及T有部他总你工 相L每A:分公数有具 关个B开司已特箱 的本工始或有别工身具着研1的具所箱0手0究应箱提的多、单用,供使个学,

2024版matlab教程(全)资料ppt课件

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进行通信系统的建模、仿真和分析。
谢谢聆听
B
C
变量与赋值
在MATLAB中,变量不需要事先声明,可以 直接赋值。变量名以字母开头,可以包含字 母、数字和下划线。
常用函数
MATLAB提供了丰富的内置函数,如sin、 cos、tan等三角函数,以及abs、sqrt等数 学函数。用户可以通过help命令查看函数的
D
使用方法。
02 矩阵运算与数组操作
错误处理
阐述try-catch错误处理机制的语法、 执行流程及应用实例。
04
函数定义与调用
函数概述
阐述函数的概念、作用及分类,包括内置函数和 自定义函数。
函数调用
深入剖析函数的调用方法,包括直接调用、间接 调用及参数传递等技巧。
ABCD
函数定义
详细讲解自定义函数的定义方法,包括函数名、 输入参数、输出参数及函数体等要素。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数,如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点,而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值,如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分,如差分法、中心差分法、 五点差分法等。
02
01
矩阵运算
加法与减法
对应元素相加或相减,要求矩阵 大小相同
乘法
使用`*`或`mtimes`函数进行矩阵 乘法,要求内维数相同
点乘与点除
使用`.*`、`./`进行对应元素相乘或 相除,要求矩阵大小相同
特征值与特征向量

MATLAB的基本使用教程

MATLAB的基本使用教程

MATLAB的基本使用教程MATLAB是一种强大的数学计算软件,广泛应用于科学、工程和技术领域。

它提供了丰富的功能和工具,能够快速、有效地处理和分析各种数学问题。

本文将介绍MATLAB的基本使用方法,帮助初学者快速入门。

一、MATLAB的安装与启动1、下载和安装MATLAB软件:在MathWorks官方网站上下载适合自己操作系统的MATLAB软件,并根据安装提示进行安装。

安装完成后,会生成一个MATLAB的启动图标。

2、启动MATLAB:双击MATLAB的启动图标,或者在命令行中输入"matlab"命令,即可启动MATLAB。

二、MATLAB的基本操作1、工作环境:MATLAB提供了一个强大的集成开发环境(IDE),可以在其中编写和运行代码。

在MATLAB的界面中,包括主窗口、命令窗口、变量窗口、编辑器等。

2、命令窗口:在命令窗口中可以输入和执行MATLAB命令。

可以直接在命令窗口中输入简单的计算,例如输入"2+3"并按下回车键,即可输出计算结果。

3、脚本文件:MATLAB可以编写和运行脚本文件,将一系列命令组织起来,并按顺序执行。

在编辑器中编写MATLAB代码,并将文件保存为.m扩展名的脚本文件。

然后在命令窗口中输入脚本文件的文件名(不带扩展名),按下回车键即可执行脚本文件中的代码。

4、变量和赋值:在MATLAB中,可以创建和操作各种类型的变量。

例如,可以使用"="符号将一个值赋给一个变量,例如"A=5"。

在后续的计算和分析中,可以使用这个变量,例如输入"B=A+3",结果B 将被赋值为8。

5、矩阵和向量:MATLAB中的基本数据结构是矩阵和向量。

可以使用方括号[]来创建矩阵和向量,并使用逗号或空格来分隔不同的元素。

例如,"[1,2,3]"表示一个包含3个元素的行向量。

6、矩阵运算:MATLAB提供了丰富的矩阵运算符和函数,可以对矩阵进行各种运算。

matlab教程ppt(完整版)

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矩阵的数学运算
总结词
详细描述
总结词
详细描述
掌握矩阵的数学运算,如求逆 、求行列式、求特征值等。
在MATLAB中,可以使用inv() 函数来求矩阵的逆,使用det() 函数来求矩阵的行列式,使用 eig()函数来求矩阵的特征值。 例如,A的逆可以表示为 inv(A),A的行列式可以表示 为det(A),A的特征值可以表 示为eig(A)。
• 总结词:了解特征值和特征向量的概念及其在矩阵分析中的作用。 • 详细描述:特征值和特征向量是矩阵分析中的重要概念。特征值是满足Ax=λx的标量λ和向量x,特征向量是与特征值对
应的非零向量。特征值和特征向量在许多实际问题中都有应用,如振动分析、控制系统等。
04
MATLAB图像处理
图像的读取与显示
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `x = 5`。
矩阵操作
学习如何创建、访问和操作矩 阵,例如使用方括号 `[]`。
函数编写
学习如何创建自定义函数来执 行特定任务。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头,可以包含字母、 数字和下划线,但不应与 MATLAB保留字冲突。
了解矩阵的数学运算在实际问 题中的应用。
矩阵的数学运算在许多实际问 题中都有应用,如线性方程组 的求解、矩阵的分解、信号处 理等。通过掌握这些运算,可 以更好地理解和解决这些问题 。
矩阵的分解与特征值
• 总结词:了解矩阵的分解方法,如LU分解、QR分解等。
• 详细描述:在MATLAB中,可以使用lu()函数进行LU分解,使用qr()函数进行QR分解。这些分解方法可以将一个复杂的 矩阵分解为几个简单的部分,便于计算和分析。

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转置
可以使用`'`运算符对矩阵进行 转置。
矩阵高级运算
01
逆矩阵
可以使用`inv`函数求矩阵的逆矩阵 。
行列式
可以使用`det`函数求矩阵的行列式 。
03
02
特征值和特征向量
可以使用`eig`函数求矩阵的特征值 和特征向量。

可以使用`rank`函数求矩阵的秩。
04
04
matlab绘图功能
绘图基本命令
控制设计
MATLAB提供了控制系统设计和分析 工具箱,可以方便地进行控制系统的 建模、分析和优化。
03
信号处理
MATLAB提供了丰富的信号处理工具 箱,可以进行信号的时域和频域分析 、滤波器设计等操作。
05
04
图像处理
MATLAB提供了图像处理工具箱,可 以进行图像的增强、分割、特征提取 等操作。
02
matlab程序调试技巧分享
01
调试模式
MATLAB提供了调试模式,可以 逐行执行代码,查看变量值,设 置断点等。
日志输出
02
03
错误处理
通过使用fprintf函数,可以在程 序运行过程中输出日志信息,帮 助定位问题。
MATLAB中的错误处理机制可以 帮助我们捕获和处理运行时错误 。
matlab程序优化方法探讨
显示结果
命令执行后,结果将在命令窗口中显示。
保存结果
可以使用`save`命令将结果保存到文件中。
matlab变量定义与赋值
定义变量
使用`varname = value`格式定义变 量,其中`varname`是变量名, `value`是变量的值。
赋值操作
使用`=`运算符将值赋给变量。例如 ,`a = 10`将值10赋给变量a。

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控制流语句
使用条件语句(如if-else)和 循环语句(如for)来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算,如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ,用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能,如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量,可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型, 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型,包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值,包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数,如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词:MATLAB提供了许多内置函 数,可以对矩阵进行各种复杂的运算

详细描述
矩阵求逆:使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量:使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值:使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解:使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。

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汇报人:可编辑
2023-12-24
目录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB数值计算 • MATLAB可视化 • MATLAB应用实例
01
CATALOGUE
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
菜单栏
包括文件、编辑、查看、主页 、应用程序等菜单项。
命令窗口
用于输入MATLAB命令并显示 结果。
MATLAB主界面
包括命令窗口、当前目录窗口 、工作空间窗口、历史命令窗 口等。
工具栏
包括常用工具栏和自定义工具 栏。
工作空间窗口
显示当前工作区中的变量。
MATLAB基本操作
变量定义
使用变量名和赋值符号(=)定义变 量。
详细描述
直接输入:在 MATLAB中,可以直 接通过输入矩阵的元 素来创建矩阵。例如 ,`A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]`。
使用函数创建: MATLAB提供了多种 函数来创建特殊类型 的矩阵,如`eye(n)`创 建n阶单位矩阵, `diag(v)`创建由向量v 的元素构成的对角矩 阵。
使用bar函数绘制柱状图 ,可以自定义柱子的宽
度、颜色和标签。
使用pie函数绘制饼图, 可以自定义饼块的比例
和颜色。
三维绘图
01
02
03
04
三维线图
使用plot3函数绘制三维线图 ,可以展示三维空间中的数据
点。
三维曲面图
使用surf函数绘制三维曲面图 ,可以展示三维空间中的曲面

三维等高线图

MATLAB经典教程(全)PPT课件

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THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
信号时域分析和频域分析
时域分析
研究信号随时间变化的规律,包括波形、幅度、频率、相位等。
频域分析
将信号转换为频域表示,研究信号的频谱结构和频率特性,包括幅 度谱、相位谱、功率谱等。
时域与频域关系
时域和频域是信号分析的两个方面,它们之间存在对应关系,可以 通过傅里叶变换相互转换。
数字信号处理基础
数字信号表示
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分,如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数,以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
数据统计描述性分析
描述性统计量
介绍均值、中位数、众数、方差、标准差等常见 描述性统计量的计算方法和意义。
数据分布形态
通过直方图、箱线图等图形展示数据的分布形态 ,帮助用户了解数据的整体特征。
数据间关系
探讨协方差、相关系数等统计量在揭示数据间关 系方面的应用。
数据可视化方法
二维图形绘制
详细讲解MATLAB中二维图形的绘制方法,包括线图、散点图、 柱状图等。
特征值与特征向量
特征值与特征向量的定义
设A为n阶方阵,若存在数λ和n维非零向量x,使得Ax=λx ,则称λ为A的特征值,x为A的对应于特征值λ的特征向量 。
特征值与特征向量的性质
包括特征值的和等于方阵对角线元素之和、特征值的积等 于方阵的行列式等性质。
MATLAB求解
使用MATLAB内置函数`eig`求解方阵的特征值和特征向量 。

数学实验MATLAB第五章

数学实验MATLAB第五章

学习方法与建议
学习方法
通过理论学习和实践操作相结合的方式,深入理解MATLAB高级编程技术的原 理和应用。
建议
在学习本章之前,读者应该已经具备一定的MATLAB基础知识和编程经验。同 时,建议读者在学习过程中多进行实践操作,通过编写代码来加深对知识点的 理解和掌握。
02 MATLAB基础知识回顾
数学实验matlab第五章
目 录
• 第五章概述 • MATLAB基础知识回顾 • 数组与矩阵操作 • 数值计算与数据分析 • 程序设计与优化 • 综合应用与案例分析
01 第五章概述
章节内容与目标
内容
介绍MATLAB中的高级编程技术 ,包括脚本和函数编程、数据结 构和算法、面向对象编程等。
目标
通过学习本章,读者应该能够熟 练掌握MATLAB的高级编程技术 ,并能够灵活运用这些技术解决 复杂的数学问题。
运算符与函数
运算符
详细讲解MATLAB中的运算符, 包括算术运算符、关系运算符、 逻辑运算符等。同时介绍运算符
的优先级和结合性。
函数
阐述函数的概念,以及如何在 MATLAB中定义和使用函数。同时 介绍函数的输入和输出参数,以及 函数的返回值。
常用函数
介绍MATLAB中常用的函数,包括 数学函数、字符串处理函数、文件 操作函数等。同时给出函数的语法 和使用示例。
矩阵的乘法
按照矩阵乘法的规则进行运算 ,结果矩阵的维数可能发生变
化。
矩阵的转置
将矩阵的行和列互换,得到转 置矩阵。
矩阵的逆
对于方阵,若其逆矩阵存在, 则可以通过特定的运算求得逆
矩阵。
数组与矩阵的应用举例
线性方程组求解
数据分析与处理

MATLAB教程课后实验报告题目及解答[第一至第五章]

MATLAB教程课后实验报告题目及解答[第一至第五章]

MATLAB教程实验报告实验项目名称实验一 Matlab基本操作学生姓名汪德旺专业班级 09数教(1)班学号 0301090131实验成绩日期一. 实验目的和要求1、了解MATLAB 的开发环境。

2、熟悉Matlab的基本操作。

3、掌握建立矩阵的方法。

4、掌握MATLAB各种表达式的书写规则以及常用函数的使用。

5、填写实验报告,实验报告文件取名为report1.doc。

6、于邮件附件形式将实验报告文件report1.doc 发到邮箱*******************,邮件主题为班级学号姓名,如:09数教1班15号张三。

二、实验内容1、先求下列表达式的值,然后显示MATLAB工作空间的使用情况并保存全部变量。

(1)0 122sin851ze =+(2)2212 1ln(0.4552i z x x+⎡⎤==⎢⎥-⎣⎦其中(3)0.30.330.3sin(0.3)ln,22a ae e az a--+=++a=-3.0,-2.9,-2.8,…, 2.8, 2.9,3.0(4)2242,011,12,0:0.5:2.521,23t tz t tt t t⎧≤<⎪=-≤<=⎨⎪-+≤<⎩其中t2.已知:1234413134787,2033657327 A B--⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦求下列表达式的值:(1)A+6*B和A-B+I(其中I为单位矩阵) (2)A*B和A.*B(3)A^3和A.^3(4)A/B和B\A(5)[A,B]和[A([1,3],:);B^2]3、设有矩阵A 和B123453016678910A=,B=17-691112131415023-41617181920970212223242541311⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦(1)求它们的乘积C 。

(2)将矩阵C 的右下角3*2子矩阵赋给D 。

(3)查看MATLAB 工作空间的使用情况。

Matlab基本使用方法详解

Matlab基本使用方法详解

Matlab基本使用方法详解Matlab(Matrix Laboratory)是一种面向数值计算和编程的高级语言和环境,由MathWorks公司开发。

它在科学、工程以及其他领域广泛应用,可以进行各种数值计算、数据分析、绘图以及编写复杂的算法等。

本文将详细介绍Matlab的基本使用方法,帮助初学者快速上手。

一、Matlab基础知识在开始之前,我们先了解一些Matlab的基础知识。

Matlab的代码文件以.m为后缀名,并通过Matlab编译器执行。

它是一种解释性的语言,每一行代码都可以立即执行。

Matlab提供了丰富的数学函数和工具箱,可以简化复杂的数值计算。

同时,Matlab还具备强大的矩阵运算能力,使得处理矩阵和向量的运算更加高效。

二、Matlab环境和命令行窗口当我们打开Matlab时,会出现一个包含命令行窗口的集成开发环境界面。

命令行窗口是一个交互式的界面,可以直接输入和执行Matlab命令。

我们可以在命令行窗口中进行简单的计算,例如输入"2+2"并按回车键执行,Matlab将返回计算结果"4"。

此外,通过命令行窗口,我们还可以执行脚本文件、调试代码、查看变量等。

三、基本操作和数据类型1. 变量的定义和赋值在Matlab中,使用等号(=)将数值或表达式赋值给一个变量。

例如,"x = 5"将5赋值给变量x。

同时,Matlab还支持复数、字符串、矩阵等多种数据类型。

2. 数组和矩阵Matlab中的数组和矩阵是最基本的数据结构。

数组中的元素可以是数值、字符串、逻辑值等。

矩阵是一个二维数组,可以进行各种线性代数运算。

创建矩阵可以使用方括号([])和分号(;)对元素进行分隔。

例如,"A = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]"创建了一个3x3的矩阵A。

3. 访问矩阵元素可以使用下标访问矩阵中的元素。

在Matlab中,下标从1开始。

MATLAB的基本操作方法

MATLAB的基本操作方法

MATLAB的基本操作方法1. 概述MATLAB是一种高级数值计算软件,广泛应用于科学和工程领域。

它提供了丰富的功能和工具,可以用于数据分析、模拟、图形绘制等多种任务。

本文将介绍MATLAB的基本操作方法,帮助读者快速上手使用该软件。

2. MATLAB环境介绍MATLAB的主界面由命令行窗口和工具栏组成。

命令行窗口是用户与MATLAB交互最常用的方式,可以输入命令并立即得到结果。

工具栏包含了一些常用的功能按钮,例如文件操作、运行程序等。

3. 变量和运算在MATLAB中,变量的定义和使用非常简单。

只需输入变量名,并赋予相应的值即可。

例如,输入"a=2",即可定义一个变量a,并赋予其值为2。

可以通过变量名来进行各种运算,如加减乘除、乘方等。

例如,输入"b=a+3",即可将a加3的结果保存在变量b中。

4. 矩阵操作MATLAB可以轻松处理各种数学运算中的矩阵操作。

矩阵可以通过使用方括号来定义。

例如,输入"A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]",即可定义一个3x3的矩阵A。

可以使用各种命令对矩阵进行操作,如转置、逆矩阵、矩阵乘法等。

例如,输入"B=A'",即可得到矩阵A的转置矩阵B。

5. 数据可视化MATLAB提供了丰富的绘图函数,可以用于数据的可视化。

要绘制一条曲线,只需给定横轴和纵轴的数据即可。

例如,输入"x=0:0.1:2*pi",即可定义一个从0到2π,步长为0.1的向量x。

然后输入"y=sin(x)",即可得到y=sin(x)的曲线。

使用plot函数将x和y绘制出来即可。

6. 文件操作MATLAB可以方便地进行文件的读写操作。

可以使用load命令读取保存在文件中的数据,使用save命令将数据保存到文件中。

例如,使用load命令加载名为"data.txt"的文本文件中的数据,并将其保存到名为"data"的变量中。

MATLAB基础教程 第5章 符号运算

MATLAB基础教程 第5章 符号运算

第五章 符号运算
5.1 符号运算基础
2. 符号表达式的转换
(2)expand:该函数用于符号表达式的展开。其操作对象可以是多种类型,如多项 式、三角函数、指数函数等。
例5-6 符号表达式的展开。 >>syms x y; >>f=(x+y)^3; >>expand(f) ans= x^3+3*x^2*y+3*x*y^2+y^3 >>expand(sin(x+y)) ans= sin(x)*cos(y)+cos(x)*sin(y) >>expand(exp(x+y)) ans= exp(x)*exp(y)
第五章 符号运算
5.1 符号运算基础
例5-2 符号运算和数值运算之间的差别 >>sym(2)/sym(5) ans= 2/5 >>2/5+1/3 ans=0.7333 >>sym(2)/sym(5)+sym(1)/sym(3) ans= 11/15 >>double(sym(2)/sym(5)+sym(1)/sym(3)) ans= 0.7333 由上例可以看出,当进行数值运算时,得到的结果为double型数据;采用符号进 行运算时,输出的结果为分数形式。
第五章 符号运算
5.1 符号运算基础
2. 符号表达式的转换
(4)simplify:该函数实现表达式的化简。 例5-8 simplify函数的应用。 >>simplify(sin(x)^2+cos(x)^2) ans= 1 >>syms a b c; >>simplify(exp(c*log(sqrt(a+b)))) ans= (a+b)^(1/2*c) >>S=[(x^2+5*x+6)/(x+2),sqrt(16)]; >>R=simplify(S) R= [3+x, 4]

2024版年度MATLAB基础教程(第五版)全套教学课件

2024版年度MATLAB基础教程(第五版)全套教学课件

01MATLAB是MathWorks公司开发的一款商业数学软件02主要应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域03在科学计算、工程设计、图像处理、信号处理等领域有广泛应用MATLAB简介及应用领域MATLAB工作环境与界面介绍01MATLAB工作环境包括命令窗口、工作空间、编辑器、路径管理器等02界面简洁直观,易于上手,支持多种操作系统03提供丰富的帮助文档和示例代码,方便用户学习和使用变量、数据类型和运算符MATLAB支持多种数据类型,包括数值型、字符型、逻辑型等变量命名规则灵活,但建议遵循一定的命名规范运算符包括算术运算符、关系运算符、逻辑运算符等01 02 03MATLAB以矩阵作为基本数据单位,支持多维数组提供丰富的矩阵运算函数,如矩阵乘法、矩阵转置、矩阵求逆等支持数组元素的索引和切片操作,方便进行数据处理矩阵与数组操作流程控制语句01MATLAB提供多种流程控制语句,如if语句、for循环、while循环等02支持条件判断、循环控制、中断和继续等操作03流程控制语句的语法简洁明了,易于理解和使用03介绍数值计算的定义、特点、误差分析等基本概念。

数值计算基本概念详细讲解MATLAB 中的数值类型,包括整数、浮点数、复数等。

MATLAB 数据类型介绍数组和矩阵的基本概念和运算规则,包括数组的创建、索引、操作等,以及矩阵的加减、乘除、转置等运算。

数组与矩阵运算数值计算基础符号运算入门符号运算基本概念01介绍符号运算的定义、特点、应用领域等基本概念。

符号对象的创建与操作02详细讲解如何创建符号对象,包括符号变量、符号表达式、符号函数等,以及如何进行符号对象的操作,如符号表达式的化简、求值等。

符号微积分03介绍符号微积分的基本概念和运算规则,包括符号函数的极限、导数、积分等运算。

方程求解与函数极值问题线性方程组求解介绍线性方程组的基本概念和解法,包括直接法和迭代法,以及如何使用MATLAB求解线性方程组。

MATLAB的基本使用教程详解

MATLAB的基本使用教程详解

MATLAB的基本使用教程详解MATLAB(Matrix Laboratory,矩阵实验室)是一种用于数值计算和可视化的编程环境。

它提供了强大的数值计算功能、丰富的数学函数库、快捷的可视化工具和易于使用的编程语言。

以下是关于MATLAB基本使用的一些教程:1. 安装和启动MATLAB:- 访问MATLAB官方网站下载并安装MATLAB。

- 安装完成后,在桌面上找到MATLAB图标并点击启动。

2. 创建一个新的MATLAB文件:- 在MATLAB界面,点击“新建”按钮,选择“新建图形”,或者使用快捷键Ctrl+N。

3. 基本的MATLAB命令:- 在命令窗口中输入命令并按Enter键执行。

例如,输入`1+2`并按Enter 键,将显示结果`3`。

- 可以使用括号对表达式进行组包。

例如,输入`(1+2)*3`并按Enter键,将显示结果`9`。

- 在MATLAB中,可以使用逗号将多个命令分开执行。

例如,输入`a = 1,b = 2,c = a+b`,将依次执行这三个命令并显示结果。

4. 变量和数组:- 在MATLAB中,可以使用`a = 1`的形式创建一个变量a并将其值设为1。

- 数组是一种可以存储多个相同类型数据的数据结构。

例如,可以使用`A = [1,2,3;4,5,6]`创建一个包含两行三列的数组。

5. 数学函数:- MATLAB提供了丰富的数学函数库,例如可以使用`sin(pi/2)`计算sin(π/2)的值。

- 可以同时使用多个函数对同一组输入参数进行操作。

例如,可以使用`c = a*b; d = log(a/b); e = sin(a)+cos(b)`同时对变量a、b进行多种操作。

6. 控制结构:- 可以使用`if`、`else`和`end`关键字创建条件语句。

例如,输入`if a > b, a = b; end`将使a的值等于b的值(如果a大于b)。

- 可以使用`for`循环遍历数组或向量。

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EXPR=a*z*X+(b*x^2+k)*Y;
(2)
findsym(EXPR)
ans =
X, Y, a, b, c, delta, theta, x, y
(3)
findsym(EXPR,1)
ans =
x
(4)
findsym(EXPR,2),findsym(EXPR,3)
ans =
x,y
ans =
x,y,theta
5.2
5.2.1
【例5.2.1-1】按不同的方式合并同幂项。
EXPR=sym('(x^2+x*exp(-t)+1)*(x+exp(-t))');
expr1=collect(EXPR)
expr2=collect(EXPR,'exp(-t)')
expr1 =
x^3+2*exp(-t)*x^2+(1+exp(-t)^2)*x+exp(-t)
(2)
fg2=compose(f,g,u,fai,t)
fg2 =
x/(cos(y+t)^2+1)
5.2.3
5.2.3.1
【例5.2.3.1-1】演示子表达式的置换表示。
clear all,syms a b c d W;[V,D]=eig([a b;c d]);
[RVD,W]=subexpr([V;D],W)%<2>
第五章
符号计算的特点:一,运算以推理解析的方式进行,因此不受计算误差积累问题困扰;二,符号计算,或给出完全正确的封闭解,或给出任意精度的数值解(当封闭解不存在时);三,符号计算指令的调用比较简单,经典教科书公式相近;四,计算所需时间较长,有时难以忍受。
在MATLAB中,符号计算虽以数值计算的补充身份出现,但涉及符号计算的指令使用、运算符操作、计算结果可视化、程序编制以及在线帮助系统都是十分完整、便捷的。
EA =
[ 1/2*a11+1/2*a22+1/2*(a11^2-2*a11*a22+a22^2+4*a12*a21)^(1/2)]
[ 1/2*a11+1/2*a22-1/2*(a11^2-2*a11*a22+a22^2+4*a12*a21)^(1/2)]
【例5.1.1-6】验证积分 。
syms A t tao w;yf=int(A*exp(-i*w*t),t,-tao/2,tao/2);Yf=simple(yf)
[ c, d]
(2)
SizeMn=size(Mn),SizeMc=size(Mc),SizeMs=size(Ms)
SizeMn =
2 2
SizeMc =
1 9
SizeMs =
2 2
(3)
CMn=class(Mn),CMc=class(Mc),CMs=class(Ms)
CMn =
double
CMc =
a4=sym('[1/3,pi/7,sqrt(5),pi+sqrt(5)]')%<4>
a24=a2-a4
a1 =
0.3333 0.4488 2.2361 5.3777
a2 =
[ 1/3, pi/7, sqrt(5), 6054707603575008*2^(-50)]
a3 =
[ 1/3-eps/12, pi/7-13*eps/165, sqrt(5)+137*eps/280, 6054707603575008*2^(-50)]
MATLAB的升级和符号计算内核Maple的升级,决定着符号计算工具包的升级。但从用户使用角度看,这些升级所引起的变化相当细微。即使这样,本章还是及时作了相应的更新和说明。如MATLAB 6.5+版开始启用MapleVIII的计算引擎,从而克服了MapleV计算“广义Fourier变换”时的错误(详见第5.4.1节)。
syms x;ff=cos(x)+sqrt(-sin(x)^2);
ssfy1=simplify(ff),ssfy2=simplify(ssfy1)
ssfy1 =
cos(x)+(-sin(x)^2)^(1/2)
ssfy2 =
cos(x)+(-sin(x)^2)^(1/2)
gg1=simple(ff),gg2=simple(gg1)
Yf =
2*A*sin(1/2*tao*w)/w
5.1.2
5.1.3
【例5.1.3-1】数据对象及其识别指令的使用。
(1)
clear,a=1;b=2;c=3;d=4;
Mn=[a,b;c,d]
Mc='[a,b;c,d]'
Ms=sym(Mc)
Mn =
1 2
3 4
Mc =
[a,b;c,d]
Ms =
[ a, b]
g =
x^(1/2)
fg=simple(compose(g,f))%验算g(f(x))是否等于x
fg =
x
【例5.2.2-2】求 的复合函数
(1)
syms x y u fai t;f=x/(1+u^2);g=cos(y+fai);fg1=compose(f,g)
fg1 =
cos(y+fai)/(1+u^2)
ans =
(x-a)*(x+a)
(3)
factor(1025)
ans =
5 5 41
【例5.2.1-3】对多项式进行嵌套型分解
clear;syms a x;f1=x^4-5*x^3+5*x^2+5*x-6;horner(f1)
ans =
-6+(5+(5+(-5+x)*x)*x)*x
【例5.2.1-4】写出矩阵 各元素的分子、分母多项式
f3 =
6.7321
(5)
f4=subs(subs(f,a,2),x,0:pi/6:pi)%<5>
f4 =
5.0000 6.0000 6.7321 7.0000 6.7321 6.0000 5.0000
(6)
f5=subs(f,{a,x},{0:6,0:pi/6:pi})ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ<6>
f5 =
5.0000 5.5000 6.7321 8.0000 8.4641 7.5000 5.0000
char
CMs =
sym
(4)
isa(Mn,'double'),isa(Mc,'char'),isa(Ms,'sym')
ans =
1
ans =
1
ans =
1
(5)
whos Mn Mc Ms
Name Size Bytes Class
Mc 1x9 18 char array
Mn 2x2 32 double array
(1)
syms x;A=[3/2,(x^2+3)/(2*x-1)+3*x/(x-1);4/x^2,3*x+4];
[n,d]=numden(A)
pretty(simplify(A))%<3>
n =
[ 3, x^3+5*x^2-3]
[ 4, 3*x+4]
d =
[ 2, (2*x-1)*(x-1)]
[ x^2, 1]
gg1 =
cos(x)+i*sin(x)
gg2 =
exp(i*x)
5.2.2
【例5.2.2-1】求 的反函数
syms x;f=x^2;g=finverse(f)
Warning: finverse(x^2) is not unique.
> In D:\MATLAB6P5\toolbox\symbolic\@sym\finverse.m at line 43
a2=sym('[1/3,0.2+sqrt(2),pi]')%<2>
a3=sym('[1/3 0.2+sqrt(2) pi]')%<3>
a1_a2=a1-a2%
a1 =
[ 1/3, 7269771597999872*2^(-52), pi]
a2 =
[ 1/3, 0.2+sqrt(2), pi]
a3 =
expr2 =
x*exp(-t)^2+(2*x^2+1)*exp(-t)+(x^2+1)*x
【例5.2.1-2】factor指令的使用
(1)
syms a x;f1=x^4-5*x^3+5*x^2+5*x-6;factor(f1)
ans =
(x-1)*(x-2)*(x-3)*(x+1)
(2)
f2=x^2-a^2;factor(f2)
RVD =
[ -(1/2*d-1/2*a-1/2*W)/c, -(1/2*d-1/2*a+1/2*W)/c]
[ 1, 1]
[ 1/2*d+1/2*a+1/2*W, 0]
[ 0, 1/2*d+1/2*a-1/2*W]
W =
(d^2-2*a*d+a^2+4*b*c)^(1/2)
5.2.3.2
【例5.2.3.2-1】用简单算例演示subs的置换规则。
Ms 2x2 408 sym object
Grand total is 21 elements using 458 bytes
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