实验二MATLAB程序设计含实验报告
matlab实验二

北京工业大学Matlab实验报告**: ***学号: ************: **实验二、Matlab 的基本计算(一)实验目的1.掌握建立矩阵的方法。
2.掌握Matlab 各种表达式的书写规则以及常用函数的使用。
3.能用Matlab 进行基本的数组、矩阵运算。
4.掌握矩阵分析的方法以及能用矩阵运算或求逆法解线性方程组。
5.掌握Matlab 中的关系运算与逻辑运算。
(二)实验环境1.计算机2.MATLAB7.0集成环境(三)实验内容及要求1、熟练操作MATLAB7.0运行环境;2、自主编写程序,必要时参考相关资料;3、实验前应写出程序大致框架或完整的程序代码;4、完成实验报告。
(四)实验程序设计1.利用diag 等函数产生下列矩阵。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=032570800a ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=804050702b2.利用reshape 函数将1题中的a 和b 变换成行向量。
3.产生一个均匀分布在(-5,5)之间的随机矩阵(10×2),要求精确到小数点后一位。
4.已知:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=76538773443412A ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=731203321B求下列表达式的值:(1) B A K *611+=和I B A K +-=12(其中I 为单位矩阵)(2) B A K *21=和B A K *.22=(3) 331^A K =和3.32^A K =(4) B A K /41=和A B K \42=(5) ],[51B A K =和]2:);],3,1([[52^B A K = 5.下面是一个线性方程组:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡52.067.095.03216/15/14/15/14/13/14/13/12/1x x x(1)求方程的解(矩阵除法和求逆法)(2)将方程右边向量元素3b 改为0.53,再求解,并比较3b 的变化和解的相对变化。
matlab实验报告

2015秋2013级《MATLAB程序设计》实验报告实验一班级:软件131姓名:陈万全学号:132852一、实验目的1、了解MATLAB程序设计的开发环境,熟悉命令窗口、工作区窗口、历史命令等窗口的使用。
2、掌握MATLAB常用命令的使用。
3、掌握MATLAB帮助系统的使用。
4、熟悉利用MATLAB进行简单数学计算以及绘图的操作方法。
二、实验内容1、启动MATLAB软件,熟悉MATLAB的基本工作桌面,了解各个窗口的功能与使用。
图1 MATLAB工作桌面2、MATLAB的常用命令与系统帮助:(1)系统帮助help:用来查询已知命令的用法。
例如已知inv是用来计算逆矩阵,键入help inv即可得知有关inv命令的用法。
lookfor:用来寻找未知的命令。
例如要寻找计算反矩阵的命令,可键入lookfor inverse,MATLAB即会列出所有和关键字inverse相关的指令。
找到所需的命令後,即可用help进一步找出其用法。
(2)数据显示格式:常用命令:说明format short 显示小数点后4位(缺省值)format long 显示15位format bank 显示小数点后2位format + 显示+,-,0format short e 5位科学记数法format long e 15位科学记数法format rat 最接近的有理数显示(3)命令行编辑:键盘上的各种箭头和控制键提供了命令的重调、编辑功能。
具体用法如下:↑----重调前一行(可重复使用调用更早的)↓----重调后一行→----前移一字符←----后移一字符home----前移到行首end----移动到行末esc----清除一行del----清除当前字符backspace----清除前一字符(4)MATLAB工作区常用命令:who--------显示当前工作区中所有用户变量名whos--------显示当前工作区中所有用户变量名及大小、字节数和类型disp(x) -----显示变量X的内容clear -----清除工作区中用户定义的所有变量save文件名-----保存工作区中用户定义的所有变量到指定文件中load文件名-----载入指定文件中的数据三、源程序和实验结果1、在命令窗口执行命令完成以下运算,观察workspace 的变化,记录运算结果。
程序设计实验报告(matlab)

程序设计实验报告(matlab)实验一: 程序设计基础实验目的:初步掌握机器人编程语言Matlab。
实验内容:运用Matlab进行简单的程序设计。
实验方法:基于Matlab环境下的简单程序设计。
实验结果:成功掌握简单的程序设计和Matlab基本编程语法。
实验二:多项式拟合与插值实验目的:学习多项式拟合和插值的方法,并能进行相关计算。
实验内容:在Matlab环境下进行多项式拟合和插值的计算。
实验方法:结合Matlab的插值工具箱,进行相关的计算。
实验结果:深入理解多项式拟合和插值的实现原理,成功掌握Matlab的插值工具箱。
实验三:最小二乘法实验目的:了解最小二乘法的基本原理和算法,并能够通过Matlab进行计算。
实验内容:利用Matlab进行最小二乘法计算。
实验方法:基于Matlab的线性代数计算库,进行最小二乘法的计算。
实验结果:成功掌握最小二乘法的计算方法,并了解其在实际应用中的作用。
实验六:常微分方程实验目的:了解ODE的基本概念和解法,并通过Matlab进行计算。
实验内容:利用Matlab求解ODE的一阶微分方程组、变系数ODE、高阶ODE等问题。
实验方法:基于Matlab的ODE工具箱,进行ODE求解。
实验结果:深入理解ODE的基本概念和解法,掌握多种ODE求解方法,熟练掌握Matlab的ODE求解工具箱的使用方法。
总结在Matlab环境下进行程序设计实验,使我对Matlab有了更深刻的认识和了解,也使我对计算机科学在实践中的应用有了更加深入的了解。
通过这些实验的学习,我能够灵活应用Matlab进行各种计算和数值分析,同时也能够深入理解相关的数学原理和算法。
这些知识和技能对我未来的学习和工作都将有着重要的帮助。
MATLAB实验报告

v1.0 可编辑可修改实验一 MATLAB 环境的熟悉与基本运算一、实验目的及要求1.熟悉MATLAB 的开发环境; 2.掌握MATLAB 的一些常用命令;3.掌握矩阵、变量、表达式的输入方法及各种基本运算。
二、实验内容1.熟悉MATLAB 的开发环境: ① MATLAB 的各种窗口:命令窗口、命令历史窗口、工作空间窗口、当前路径窗口。
②路径的设置:建立自己的文件夹,加入到MATLAB 路径中,并保存。
设置当前路径,以方便文件管理。
2.学习使用clc 、clear ,了解其功能和作用。
3.矩阵运算:已知:A=[1 2;3 4]; B=[5 5;7 8]; 求:A*B 、A.*B ,并比较结果。
4.使用冒号选出指定元素:已知:A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; 求:A 中第3列前2个元素;A 中所有列第2,3行的元素; 5.在MATLAB 的命令窗口计算: 1) )2sin(π2) 5.4)4.05589(÷⨯+ 6.关系及逻辑运算1)已知:a=[5:1:15]; b=[1 2 8 8 7 10 12 11 13 14 15],求: y=a==b ,并分析结果 2)已知:X=[0 1;1 0]; Y=[0 0;1 0],求: x&y+x>y ,并分析结果 7.文件操作1)将0到1000的所有整数,写入到D 盘下的文件 2)读入D 盘下的文件,并赋给变量num8.符号运算1)对表达式f=x 3-1 进行因式分解2)对表达式f=(2x 2*(x+3)-10)*t ,分别将自变量x 和t 的同类项合并 3)求3(1)xdz z +⎰三、实验报告要求完成实验内容的3、4、5、6、7、8,写出相应的程序、结果实验二 MATLAB 语言的程序设计一、实验目的1、熟悉 MATLAB 程序编辑与设计环境2、掌握各种编程语句语法规则及程序设计方法3、函数文件的编写和设计4、了解和熟悉变量传递和赋值二、实验内容1.编写程序,计算1+3+5+7+…+(2n+1)的值(用input 语句输入n 值)。
南华大学《MATLAB及应用》实验报告2

核科学技术学院实验报告实验项目名称MATLAB符号计算所属课程名称MATLAB及应用实验类型上机实验实验日期12月日指导教师谢芹班级学号姓名成绩一、实验名称MATLAB符号计算二、实验目的(1)掌握定义符号对象的方法(2)掌握符号表达式的运算法则以及符号矩阵运算(3)掌握求符号函数极限及导数的方法(4)掌握求符号函数定积分和不定积分的方法三、实验原理1. 函数极限及导数的方法(1)函数极限:limit(F,x,a) 求符号函数f(x)的极限值。
即计算当变量x趋近于常数a时,f(x)函数的极限值。
(2)limit(f):求符号函数f(x)的极限值。
符号函数f(x)的变量为函数findsym(f)确定的默认变量;没有指定变量的目标值时,系统默认变量趋近于0,即a=0的情况。
(3)limit(f,x,a,'right'):求符号函数f的极限值。
'right'表示变量x从右边趋近于a。
(4)limit(f,x,a,‘left’):求符号函数f的极限值。
‘left’表示变量x从左边趋近于a。
2. 微分:diff(s):没有指定变量和导数阶数,则系统按findsym函数指示的默认变量对符号表达式s求一阶导数。
diff(s,'v'):以v为自变量,对符号表达式s求一阶导数。
diff(s,n):按findsym函数指示的默认变量对符号表达式s求n阶导数,n为正整数。
diff(s,'v',n):以v为自变量,对符号表达式s求n阶导数。
3. 函数定积分和不定积分的方法:int(s):没有指定积分变量和积分阶数时,系统按findsym函数指示的默认变量对被积函数或符号表达式s求不定积分。
int(s,v):以v为自变量,对被积函数或符号表达式s求不定积分。
int(s,v,a,b):求定积分运算。
a,b分别表示定积分的下限和上限。
梯形法:trapz(x,y):x为分割点构成的向量,y为被积函数在分割点上的函数值构成的向量;抛物线法:quad(f,a,b,tol),f 是被积函数,[a,b]是积分区间,tol 是精度。
实验二:MATLAB编程单纯形法求解

北京联合大学实验报告工程名称:运筹学专题实验报告学院:自动化专业:物流工程班级:1201B 学号:姓名:管水城成绩:2021 年 5 月 6 日 实验二:MATLAB 编程单纯形法求解一、实验目的:(1)使学生在程序设计方面得到进一步的训练;,掌握Matlab (C 或VB)语言进展程序设计中一些常用方法。
(2)使学生对线性规划的单纯形法有更深的理解. 二、实验用仪器设备、器材或软件环境 计算机, Matlab R2006三、算法步骤、计算框图、计算程序等本实验主要编写如下线性规划问题的计算程序:⎩⎨⎧≥≥≤0,0..min b x b Ax t s cx 其中初始可行基为松弛变量对应的列组成. 对于一般标准线性规划问题:⎩⎨⎧≥≥=0,0..min b x b Ax t s cx 1.求解上述一般标准线性规划的单纯形算法〔修正〕步骤如下: 对于一般的标准形式线性规划问题(求极小问题),首先给定一个初始根本可行解。
设初始基为B,然后执行如下步骤: (1).解B Bx b=,求得1Bx B b -=,0,N B B x f c x ==令计算目标函数值 1(1,2,...,)i m B b i -=i 以b 记的第个分量(2).计算单纯形乘子w, B wB C =,得到1B wC B -=,对于非基变量,计算判别数1i i i B i i z c c B p c σ-=-=-,可直接计算σ=1B A c c B --令max{}k i Rσσ∈=,R 为非基变量集合假设判别数0k σ≤ ,那么得到一个最优根本可行解,运算完毕;否那么,转到下一步(3).解k k By p =,得到1k k y B p -=;假设0k y ≤,即k y 的每个分量均非正数, 那么停顿计算,问题不存在有限最优解,否那么,进展步骤(4).确定下标r,使{}:0min ,0t rrktktk b b tk y y t y y >=>且rB x 为离基变量,,r k B x p k 为进基变量,用p 替换得到新的基矩阵B,还回步骤(1);2、计算框图为:⎭⎬⎫⎩⎨⎧>=0|min ik ik i rk ry y b y b图13.计算程序(Matlab):A=input('A=');b=input('b='); c=input('c=');format rat %可以让结果用分数输出 [m,n]=size(A);E=1:m;E=E'; F=n-m+1:n;F=F';D=[E,F]; %创立一个一一映射,为了结果能够标准输出 X=zeros(1,n); %初始化Xif (n<m) %判断是否为标准型 fprintf('不符合要求需引入松弛变量') flag=0; elseflag=1;B=A(:,n-m+1:n); %找基矩阵cB=c(n-m+1:n); %基矩阵对应目标值的c while flagw=cB/B; %计算单纯形乘子,cB/B=cB*inv(B),用cB/B 的目的是,为了提高运行速度。
MATLAB实验报告。张磊涛

789
>>A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9],[i,j]=find(A>=5), for n=1:length(i)
m(n)=A(i(n),j(n)) end M
程序运行结果: m=7 5 8 6 9
a11 a12
5求矩阵A=
的行列式值,逆和特征值。
a21 a22
>> a11=input('a11='),a12=input('a12='),
p1 = 16 12
A = Empty matrix: 1-by-0
ans = 0
3 建立一个字符串矢量,删除其中的大写字母。
>> ch='ABcdefGHd',k=find(ch>='A'&ch<='Z'),ch(k)=[]
ch =ABcdefGHd
k1 2 7 8
ch =Cdefd
123
4 输入矩阵 A= 4 5 6 ,并找出 A 中大于或等于 5 的元素(用行列式表示)。
0.5457*exp(-0.75*x2^2-3.75*x1^2-1.5*x1) x1+x2>1
P(x1,x2)= 0.5457*exp(-0.75*x2^2-3.75*x1^2+1.5*x1) -1<x1+x2<=1
0.7575*exp(-x2^2-6.*x1^2)
x1+x2<=-1
程序: function[p]=ff(x1,x2) if x1+x2>1
实验三
一 实验目地: 1.掌握 if 语句,Switch 语句,try 语句的使用。 2.掌握利用 for 语句,which 语句实现循环结构的方法. 二 实验内容: 1 根据 1+1/3+1/5+……+1/(2n-1),求(1)y<3 时的最大 n 值;(2)与(1)的 n 值对应的 y 值。 程序(1)用 for 循环:
matlab程序设计实验报告

matlab程序设计实验报告《MATLAB程序设计实验报告》摘要:本实验报告旨在介绍MATLAB程序设计的基本原理和实践操作,通过实验演示和分析,展示了MATLAB在工程领域的应用和重要性。
本报告详细介绍了MATLAB程序设计的基本语法和常用函数,以及如何利用MATLAB进行数据处理、图像处理、信号处理等工程应用。
通过本报告的学习,读者将能够掌握MATLAB程序设计的基本技能,为工程实践提供有力的支持。
1. 引言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高级技术计算语言和交互式环境。
它具有强大的数学计算功能和丰富的绘图工具,广泛应用于工程、科学和金融等领域。
本实验报告将介绍MATLAB程序设计的基本原理和实践操作,帮助读者快速掌握MATLAB的基本技能。
2. 实验目的本实验的主要目的是让读者了解MATLAB程序设计的基本语法和常用函数,掌握MATLAB在工程领域的应用和重要性。
通过实验演示和分析,展示MATLAB 在数据处理、图像处理、信号处理等方面的应用。
3. 实验内容(1)MATLAB程序设计的基本语法和常用函数(2)利用MATLAB进行数据处理的实验演示(3)利用MATLAB进行图像处理的实验演示(4)利用MATLAB进行信号处理的实验演示4. 实验步骤(1)学习MATLAB程序设计的基本语法和常用函数(2)编写MATLAB程序,实现数据处理、图像处理、信号处理等功能(3)进行实验演示和分析,展示MATLAB在工程领域的应用和重要性5. 实验结果与分析通过本实验的学习,读者将能够掌握MATLAB程序设计的基本技能,包括数据处理、图像处理、信号处理等方面的应用。
通过实验演示和分析,读者将了解MATLAB在工程领域的重要性,为工程实践提供有力的支持。
6. 结论MATLAB程序设计是一种强大的工程工具,具有广泛的应用前景。
通过本实验报告的学习,读者将能够掌握MATLAB程序设计的基本技能,为工程实践提供有力的支持。
实验二MATLAB程序设计含实验报告

实验二 MATLAB 程序设计一、 实验目的1.掌握利用if 语句实现选择结构的方法。
2.掌握利用switch 语句实现多分支选择结构的方法。
3.掌握利用for 语句实现循环结构的方法。
4.掌握利用while 语句实现循环结构的方法。
5.掌握MATLAB 函数的编写及调试方法。
二、 实验的设备及条件计算机一台(带有MATLAB7.0以上的软件环境)。
M 文件的编写:启动MATLAB 后,点击File|New|M-File ,启动MATLAB 的程序编辑及调试器(Editor/Debugger ),编辑以下程序,点击File|Save 保存程序,注意文件名最好用英文字符。
点击Debug|Run 运行程序,在命令窗口查看运行结果,程序如有错误则改正三、 实验内容1.编写求解方程02=++c bx ax 的根的函数(这个方程不一定为一元二次方程,因c b a 、、的不同取值而定),这里应根据c b a 、、的不同取值分别处理,有输入参数提示,当0~,0,0===c b a 时应提示“为恒不等式!”。
并输入几组典型值加以检验。
(提示:提示输入使用input 函数)2.输入一个百分制成绩,要求输出成绩等级A+、A 、B 、C 、D 、E 。
其中100分为A+,90分~99分为A ,80分~89分为B ,70分~79分为C ,60分~69分为D ,60分以下为E 。
要求:(1)用switch 语句实现。
(2)输入百分制成绩后要判断该成绩的合理性,对不合理的成绩应输出出错信息。
(提示:注意单元矩阵的用法)3.数论中一个有趣的题目:任意一个正整数,若为偶数,则用2除之,若为奇数,则与3相乘再加上1。
重复此过程,最终得到的结果为1。
如:2?13?10?5?16?8?4?2?16?3?10?5?16?8?4?2?1运行下面的程序,按程序提示输入n=1,2,3,5,7等数来验证这一结论。
请为关键的Matlab 语句填写上相关注释,说明其含义或功能。
MATLAB实验报告第二章

第二章作业M2_1.利用MATLAB实现下列连续时间信号。
(1)x(t)=u(t)-u(t-2)function y=heaviside(t);y=(t>0);endt=-10:0.001:10;>>xt=heaviside(t)-heaviside(t-2);>>plot(t,xt)>>axis([-10,10,-2,2])(2) x(t)=u(t)function y=heaviside(t);y=(t>0);endt=-10:0.001:10;>>xt=heaviside(t);>>plot(t,xt)>>axis([-10,10,-2,2])(3)xt=10exp(-t)-5exp(-2t)>> A=10;a=-1;>> t=0:0.001:10;>> x1t=A*exp(a*t);>> A=5;a=-2;>> t=0:0.001:10;>> x2t=A*exp(a*t);>>xt=x1t-x2t;>>plot(t,xt)(4)xt=tu(t)>> t=-10:0.001:10;>>xt=t.*heaviside(t);>>plot(t,xt)(5)xt=2|sin(10pit+pi/3)| >> A=2;w0=10*pi;phi=pi/3; >> t=0:0.001:1;>>xt=A*abs(sin(w0*t+phi)); >>plot(t,xt)>>axis([0,1,-4,4])Xt=cost+sin(2pit)>> A=1;w0=1;phi=0; >> t=0:0.002:10;>> x1t=A*cos(w0*t+phi); >> A=2;w0=2*pi;phi=0; >> t=0:0.002:10;>> x2t=A*sin(w0*t+phi); >>xt=x1t+x2t;>>plot(t,xt)(7)xt=4exp(-0.5t)cos(2pit) >> A=5;a=-0.5;>> t=0:0.001:10;>> x1t=A*exp(a*t);>> A=1;w0=2*pi;phi=0; >> t=0:0.001:10;>> x2t=A*cos(w0*t+phi); >>xt=x1t.*x2t;>>plot(t,xt)(8)Sa(pit)cos(30t)A=1;w0=30;phi=0;>> t=0:0.001:3;>> x1t=A*cos(w0*t+phi);>> t=0:0.001:3;>> x2t=sinc(t);>>xt=x1t.*x2t;>>plot(t,xt)M2-3,写出书中图示波形函数,并画出xt,x0.5t,x(2-0.5t)的图像function yt=x2_3(t)yt=t.*(t>=0&t<2)+2*(t>=2&t<3)+(-1)*(t>=3&t<=5); end>> t=0:0.001:5;>>xt=x2_3(t);>>title('x(t)');>>plot(t,xt)>>axis([0,6,-2,3])>> t=0:0.001:10;xt=x2_3(0.5*t); >>plot(t,xt)>>title('x(0.5t)')>>axis([0,10,-2,3])x(0.5t)>> t=-10:0.001:10;>>xt=x2_3(2-0.5*t);>>plot(t,xt)>>title('x(2-0.5t)')>>axis([-10,10,-2,3])M2-4画出图示的奇分量和偶分量。
MATLAB实验报告

实验二MATLAB语言基础一、实验目的基本掌握MA TLAB向量矩阵数组的生成及基本运算(区分数组运算和矩阵预算)、常用的数学函数。
了解字符串的操作。
二、实验内容(1)向量的生成和运算。
(2)矩阵的创建、引用和运算。
(3)多维数组的创建和运算。
(4)字符创的操作。
三、实验步骤1.向量的生成和运算1)向量的生成<1>、直接输入法<2> 冒号表达式法<3> 函数法:Linspace()是线性等分函数,logspace()是对数等分函数。
2)向量的运算1>维数相同的行、列向量之间可以相加减,标量可以与向量直接相乘除。
2>向量的点积与叉积运算E1和E2虽然表达式相同,但E1是标量,E2是矩阵。
2.矩阵的创建、引用和运算1)矩阵的创建和引用矩阵是由m*n元素构成的矩形结构,行向量和列向量是矩阵的特殊形式。
1>直接输入法:2>抽取法:包括单下标抽取和全下表抽取两种方式,且两种方式抽取的元素都必须以小括号括起来。
3>函数法:利用ones(m;n)创建全1矩阵,zeros()创建全0矩阵,eyes()创建单位矩阵等等。
4>拼接法:纵向拼接横向拼接5>利用拼接函数cat()repmat()和变形函数reshape()>> A1=[1 2 3;9 8 7 ;4 5 6];A2=A1.';>> cat(1,A1,A2) 沿行向拼接ans =1 2 39 8 74 5 61 9 42 8 53 7 6>> cat(2,A1,A2) 沿列向拼接ans =1 2 3 1 9 49 8 7 2 8 54 5 6 3 7 6>> repmat(A1,2,2)ans =1 2 3 1 2 39 8 7 9 8 74 5 6 4 5 61 2 3 1 2 39 8 7 9 8 74 5 6 4 5 6> A=linspace(2,18,9)A =2 4 6 8 10 12 14 16 18 >> reshape(A,3,3)ans =2 8 144 10 166 12 182)矩阵的运算练习(1)用矩阵除法求下列方程组的解x=[x1;x2;x3]>> A=[6 3 4;-2 5 7;8 -1 -3];B=[3;-4;-7];X=A\BX =1.0200-14.00009.7200(2)求矩阵的秩A=[6 3 4;-2 5 7;8 -1 -3];>> rank(A)ans =3[X,lamda]=eig(A)X =0.8013 -0.1094 -0.16060.3638 -0.6564 0.86690.4749 0.7464 -0.4719lamda =9.7326 0 00 -3.2928 00 0 1.5602(3)矩阵的开方>> B=sqrtm(A)B =2.2447 + 0.2706i 0.6974 - 0.1400i 0.9422 - 0.3494i -0.5815 + 1.6244i 2.1005 - 0.8405i 1.7620 - 2.0970i1.9719 - 1.8471i -0.3017 + 0.9557i 0.0236 +2.3845i (4)矩阵的指数与对数:> C=expm(A)C =1.0e+004 *1.0653 0.5415 0.63230.4830 0.2465 0.28760.6316 0.3206 0.3745>> logm(C)ans =6.0000 3.0000 4.0000-2.0000 5.0000 7.00008.0000 -1.0000 -3.0000(6)矩阵的转置D=A'D =6 -2 83 5 -14 7 -3(7)矩阵的提取与翻转:通过各种特定函数如triu(A)、tril(A),diag(A)、flipud (A)、fliplr(A)等等。
matlab实验报告

实验一:MATLAB基本操作一、实验目的1、学习掌握MA TLAB语言的基本操作方法2、掌握命令窗口的使用3、熟悉MA TLAB的数据表示、基本运算和程序控制语句4、熟悉MA TLAB程序设计的基本方法二、实验内容和要求2.b.帮助命令的使用,查找SQRT函数的使用方法按Start-help-search,输入sqrtc.矩阵运算(1)已知A=[1 2;3 4];B=[5 5;7 8];求A^2*B输入A=[1 2;3 4];B=[5 5;7 8];A^2*B结果为:ans =105 115229 251(2)矩阵除法已知A=[1 2 3 ;4 5 6;7 8 9];B=[1 0 0;0 2 0;0 0 3];求A/B,A\BA/B=1.0000 1.0000 1.00004.0000 2.5000 2.00007.0000 4.0000 3.0000A\B=1.0e+016 *0.3152 -1.2609 0.9457-0.6304 2.5218 -1.89130.3152 -1.2609 0.9457(3)矩阵的转置及共轭转置已知A=[15+i,2-i,1;6*i,4,9-i];求A.',A'A=15.0000 + 1.0000i 2.0000 - 1.0000i 1.00000 + 6.0000i 4.0000 9.0000 - 1.0000iA.'=15.0000 + 1.0000i 0 + 6.0000i2.0000 - 1.0000i 4.00001.0000 9.0000 - 1.0000iA'=15.0000 - 1.0000i 0 - 6.0000i2.0000 + 1.0000i 4.00001.0000 9.0000 + 1.0000i(4)使用冒号选出指定元素已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];求A中第三列前两个元素;A中所有第二行的元素A =1 2 34 5 67 8 9求A中第三列前两个元素:A([1,2],3)ans =36求A中所有第二行的元素:A(2,1:1:end)ans =4 5 6(5)方括号[]用magic函数生成一个4阶魔方矩阵,删除该矩阵的第四列magic(4)ans =16 2 3 135 11 10 89 7 6 124 14 15 1a=ans;a(:,[1,2,3])ans =16 2 35 11 109 7 64 14 153..多项式(1)求多项式p(X)=x^3-2x-4的根(2)已知A=[1.2 3 5 0.9;5 1.7 5 6;3 9 0 1;1 2 3 4]求矩阵A的特征多项式;求矩阵多项式中未知数为20时的值;把矩阵A作为未知数代入到多项式中;(1)a=[1,0,-2,-4]x=roots(a)x =2.0000-1.0000 + 1.0000i-1.0000 - 1.0000i(2)求特征多项式系数:A=[1.2 3 5 0.9;5 1.7 5 6;3 9 0 1;1 2 3 4]p=poly(A)p =1.0000 -6.9000 -77.2600 -86.1300 604.5500求矩阵多项式中未知数为20时的值:c=polyval(p,20)c =7.2778e+004把矩阵A作为未知数代入到多项式中:c=polyval(p,A)c =1.0e+003 *0.3801 -0.4545 -1.9951 0.4601-1.9951 0.2093 -1.9951 -2.8880-0.4545 -4.8978 0.6046 0.43530.4353 0.0840 -0.4545 -1.16174、基本程序设计(1)编写命令文件:计算1+2+3+……+n<2000;n=0;s=0;while s<2000n=n+1;s=s+n;endn=n-1n =62(2)编写函数文件:分别用for和while循环结构编写程序,求2的0到n次幂的和。
(完整word)Matlab实验报告

实验一:Matlab操作环境熟悉一、实验目的1.初步了解Matlab操作环境.2.学习使用图形函数计算器命令funtool及其环境。
二、实验内容熟悉Matlab操作环境,认识命令窗口、内存工作区窗口、历史命令窗口;学会使用format 命令调整命令窗口的数据显示格式;学会使用变量和矩阵的输入,并进行简单的计算;学会使用who和whos命令查看内存变量信息;学会使用图形函数计算器funtool,并进行下列计算:1.单函数运算操作。
求下列函数的符号导数(1)y=sin(x);(2) y=(1+x)^3*(2-x);求下列函数的符号积分(1)y=cos(x);(2)y=1/(1+x^2);(3)y=1/sqrt(1—x^2);(4)y=(x1)/(x+1)/(x+2)求反函数(1)y=(x-1)/(2*x+3); (2) y=exp(x);(3) y=log(x+sqrt(1+x^2));代数式的化简(1)(x+1)*(x-1)*(x-2)/(x-3)/(x—4);(2)sin(x)^2+cos(x)^2;(3)x+sin(x)+2*x—3*cos(x)+4*x*sin(x);2.函数与参数的运算操作。
从y=x^2通过参数的选择去观察下列函数的图形变化(1)y1=(x+1)^2(2)y2=(x+2)^2(3) y3=2*x^2 (4) y4=x^2+2 (5) y5=x^4 (6) y6=x^2/2 3.两个函数之间的操作求和(1)sin(x)+cos(x) (2) 1+x+x^2+x^3+x^4+x^5乘积(1)exp(—x)*sin(x) (2) sin(x)*x商(1)sin(x)/cos(x); (2) x/(1+x^2); (3) 1/(x—1)/(x—2); 求复合函数(1)y=exp(u) u=sin(x) (2) y=sqrt(u) u=1+exp(x^2)(3) y=sin(u) u=asin(x) (4) y=sinh(u) u=-x实验二:MATLAB基本操作与用法一、实验目的1.掌握用MATLAB命令窗口进行简单数学运算。
MATLAB第二章实验报告

MATLAB数据及基本操作班级:11电信一班姓名:何得中学号:20111060108实验目的:1.熟悉MATLAB的组体成体系及工作环境;2.了解MATLAB的帮助系统;3.掌握MATLAB的数据类型及变量的基本操作;4.掌握矩阵建立的基本方法及其运算;5.掌握矩阵索引与分析方法;6.熟悉字符串单元及结构数据的建立及基本操作。
实验仪器:MA TLAB软件,电脑实验数据:>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]A = 1 2 34 5 67 8 9>> A=[1 2 34 5 67 8 9]A = 1 2 34 5 67 8 9>> x=0:pi/8:2*pi;>> y=cos(x)y = Columns 1 through 101.0000 0.9239 0.7071 0.3827 0.0000 -0.3827 -0.7071 -0.9239 -1.0000 -0.9239Columns 11 through 17-0.7071 -0.3827 -0.0000 0.3827 0.7071 0.9239 1.0000>> B=ones(3,5)B = 1 1 1 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1>> zeros(3)ans = 0 0 00 0 00 0 0>> C=rand(3,4)C = 0.9501 0.4860 0.4565 0.44470.2311 0.8913 0.0185 0.61540.6068 0.7621 0.8214 0.7919>> D=randn(2,3)D = -0.4326 0.1253 -1.1465-1.6656 0.2877 1.1909>> eye(3)ans = 1 0 00 1 00 0 1>> M=magic(4)M = 16 2 3 135 11 10 89 7 6 124 14 15 1>> T=toeplitz(1:5,1:6)T = 1 2 3 4 5 62 1 234 53 2 1 2 3 44 3 2 1 2 35 4 3 2 1 2>> H=hilb(5)H = 1.0000 0.5000 0.33330.2500 0.20000.5000 0.3333 0.2500 0.2000 0.16670.3333 0.2500 0.2000 0.1667 0.14290.2500 0.2000 0.1667 0.1429 0.12500.2000 0.1667 0.1429 0.1250 0.1111>> a=3:18a =3 4 5 6 7 8 9 10 1112 13 14 15 16 17 18>> b=1:0.2:6b =Columns 1 through 91.0000 1.2000 1.4000 1.600 1.80002.0000 2.2000 2.4000 2.6000 Columns 10 through 182.80003.0000 3.2000 3.40003.6000 3.80004.0000 4.2000 4.4000 Columns 19 through 264.6000 4.80005.0000 5.20005.4000 5.6000 5.80006.0000>> linspace(1,15,10)ans =Columns 1 through 91.00002.5556 4.1111 5.6667 7.2222 8.7778 10.3333 11.8889 13.4444Column 1015.0000>> y=[0.9 0.3 0.4 0.1 0.5 0.6 0.2 ]; >> [sorted,index]=sort(y)sorted =0.1000 0.2000 0.3000 0.4000 0.5000 0.6000 0.9000 index =4 7 2 3 5 6 1>> A=rand(4,5)A = 0.9218 0.9355 0.0579 0.13890.27220.7382 0.9169 0.3529 0.2028 0.19880.1763 0.4103 0.8132 0.1987 0.01530.4057 0.8936 0.0099 0.6038 0.7468>> [a,b]=min(A)a =0.1763 0.4103 0.0099 0.13890.0153b = 3 3 4 1 3>> min(A(:))ans = 0.0099>> V=[1 2 3 4]V = 1 2 3 4>> norm(V,2)ans =5.4772>> norm(V,1)ans = 10>> norm(V,inf)ans = 4>> V=[2 5 6 8 4 9]V = 2 5 6 8 4 9>> min(V)ans = 2>> V=[4 9 6;7 8 9;4 5 6]V = 4 9 67 8 94 5 6>> min(V)ans = 4 5 6>> max(V)ans = 7 9 9>> mean(V)ans = 5.0000 7.3333 7.0000>> median(V)ans = 4 8 6>> std(V)ans = 1.7321 2.0817 1.7321>> diff(V)ans =3 -1 3-3 -3 -3>> sort(V)ans =4 5 64 8 67 9 9>> length(V)ans = 3>> norm(V)ans =19.9125>> sum(V)ans = 15 22 21>> prod(V)ans =112 360 324>> cumsum(V)ans = 4 9 611 17 1515 22 21 >> cumprod(V)ans = 4 9 628 72 54112 360 324>> V=[1 2 8]V = 1 2 8>> U=[3; 4;7]U = 347>> dot(V,U)ans =67>> cross(V,U)ans =-18 17 -2>> A=[5 6 4;7 8 9;4 5 6]A = 5 6 47 8 94 5 6>> B=[6 2 7 ;7 5 8;4 6 8]B = 6 2 77 5 84 6 8>> C=A-BC = -1 4 -30 3 10 -1 -2>> C=A*BC = 88 64 115134 108 18583 69 116>> C1=A\BC1 =0.6667 -6.4444 -7.66670.6667 4.8889 7.3333-0.3333 1.2222 0.3333>> C2=B/AC2 = -3.0000 8.3333 -9.3333-1.6667 5.5556 -5.88890.0000 -1.3333 3.3333>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]A = 1 2 34 5 67 8 9>> D=A^2D = 30 36 4266 81 96102 126 150>> E=A^0.1E = 0.8466 + 0.2270i 0.3599 + 0.0579i -0.0967 - 0.1015i0.4015 + 0.0216i 0.4525 + 0.0133i 0.4432 - 0.0146i-0.0134 - 0.1740i 0.4848 - 0.0509i 1.0132 + 0.0820i>> A=[1+2*i 3;4 2+i]A =1.0000 + 2.0000i 3.00004.0000 2.0000 + 1.0000i>> A'ans = 1.0000 - 2.0000i 4.00003.0000 2.0000 - 1.0000i>> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]A = 1 2 34 5 67 8 9>> B=[3 4 6;7 9 8;5 2 01]B = 3 4 67 9 85 2 1>> C=A.*BC = 3 8 1828 45 4835 16 9>> D=A./BD = 0.3333 0.5000 0.50000.5714 0.5556 0.75001.4000 4.0000 9.0000>> E=A.\BE = 3.0000 2.0000 2.00001.7500 1.8000 1.33330.7143 0.2500 0.1111>> A=[1+2*i 3;4 2+i]A = 1.0000 + 2.0000i 3.00004.0000 2.0000 + 1.0000i>> A.^2ans = -3.0000 + 4.0000i 9.000016.0000 3.0000 + 4.0000i>> A.'ans = 1.0000 + 2.0000i 4.00003.0000 2.0000 + 1.0000i>> x=0.1:0.1:0.8x =0.1000 0.2000 0.3000 0.4000 0.5000 0.6000 0.7000 0.8000>> y=sin(2*x).*cos(2*x)y =0.1947 0.3587 0.4660 0.4998 0.4546 0.3377 0.1675 -0.0292>> y=sin(x)y =0.0998 0.1987 0.2955 0.3894 0.4794 0.5646 0.6442 0.7174>> y=cos(x)y =0.9950 0.9801 0.9553 0.9211 0.8776 0.8253 0.7648 0.6967>> y=tan(x)y =0.1003 0.2027 0.3093 0.4228 0.5463 0.6841 0.8423 1.0296>> y=cot(x)y =9.9666 4.9332 3.2327 2.3652 1.8305 1.4617 1.1872 0.9712>> y=sec(x)y = 1.0050 1.0203 1.0468 1.0857 1.1395 1.2116 1.3075 1.4353>> y=csc(x)y = 10.0167 5.0335 3.3839 2.5679 2.0858 1.7710 1.5523 1.3940>> y=asin(x)y = 0.1002 0.2014 0.3047 0.4115 0.5236 0.6435 0.7754 0.9273>> y=acos(x)y = 1.4706 1.3694 1.2661 1.1593 1.0472 0.9273 0.7954 0.6435>> y=atan(x)y =0.0997 0.1974 0.2915 0.3805 0.4636 0.5404 0.6107 0.6747>> y=acot(x)y = 1.4711 1.3734 1.2793 1.1903 1.1071 1.0304 0.9601 0.8961>> y=asec(x)y =Columns 1 through 60 + 2.9932i 0 + 2.2924i0 + 1.8738i 0 + 1.5668i 0 +1.3170i 0 + 1.0986iColumns 7 through 80 + 0.8956i 0 + 0.6931i>> y=sinh(x)y =0.1002 0.2013 0.3045 0.4108 0.5211 0.6367 0.7586 0.8881>> y=cosh(x)y =1.0050 1.0201 1.0453 1.0811 1.1276 1.1855 1.2552 1.3374>> y=tanh(x)y = 0.0997 0.1974 0.2913 0.3799 0.4621 0.5370 0.6044 0.6640>> y=coth(x)y = 10.0333 5.0665 3.4327 2.6319 2.1640 1.8620 1.6546 1.5059>> y=sech(x)y = 0.9950 0.9803 0.9566 0.9250 0.8868 0.8436 0.7967 0.7477>> y=csch(x)y = 9.9834 4.9668 3.2839 2.4346 1.9190 1.5707 1.3182 1.1260>> y=asinh(x)y = 0.0998 0.1987 0.2957 0.3900 0.4812 0.5688 0.6527 0.7327>> y=acosh(x)y =Columns 1 through 60 + 1.4706i 0 + 1.3694i0 + 1.2661i 0 + 1.1593i 0 +1.0472i 0 + 0.9273iColumns 7 through 80 + 0.7954i 0 + 0.6435i>> y=atanh(x)y = 0.1003 0.2027 0.3095 0.4236 0.5493 0.6931 0.8673 1.0986>> y=acoth(x)y = Columns 1 through 60.1003 + 1.5708i 0.2027 + 1.5708i 0.3095 + 1.5708i 0.4236 + 1.5708i 0.5493 + 1.5708i 0.6931 + 1.5708i Columns 7 through 80.8673 + 1.5708i 1.0986 + 1.5708i >> y=asech(x)y = 2.9932 2.2924 1.8738 1.5668 1.3170 1.0986 0.8956 0.6931>> y=acsch(x)y = 2.9982 2.3124 1.9189 1.6472 1.4436 1.2838 1.1545 1.0476>> y=log(x)y =-2.3026 -1.6094 -1.2040 -0.9163 -0.6931 -0.5108 -0.3567 -0.2231>> y=log10(x)y = -1.0000 -0.6990 -0.5229 -0.3979 -0.3010 -0.2218 -0.1549 -0.0969>> y=log2(x)y =-3.3219 -2.3219 -1.7370 -1.3219 -1.0000 -0.7370 -0.5146 -0.3219>> c=complex(a,b)c = 0.1763 + 3.0000i 0.4103 + 3.0000i0.0099 + 4.0000i 0.1389 + 1.0000i 0.0153 + 3.0000i>> zc=conj(x)zc =0.1000 0.2000 0.3000 0.4000 0.5000 0.6000 0.7000 0.8000>> b=imag(x)b = 0 0 0 0 0 00 0>> a=real(x)a = 0.1000 0.2000 0.3000 0.40000.5000 0.6000 0.7000 0.8000>> y=fix(x)y = 0 0 0 0 0 0 0 0>> y=floor(x)y =0 0 0 0 0 0 0 0 >> y=ceil(x)y = 1 1 1 1 1 1 1 1>> y=round(x)y = 0 0 0 0 1 1 1 1>> y=sign(x)y = 1 1 1 1 1 1 1 1>> S=rats(x)S =1/10 1/5 3/10 2/5 1/2 3/5 7/10 4/5>> [N,D]=rat(x)N = 1 1 3 2 1 37 4D = 10 5 10 5 2 510 5>> A=[2 4 6;3 5 7;8 10 9]A = 2 4 63 5 78 10 9>> B=[4 1 5;7 5 0;9 3 6]B = 4 1 57 5 09 3 6>> A>Bans = 0 1 10 0 10 1 1>> A<Bans = 1 0 01 0 01 0 0>> A>=Bans = 0 1 10 1 10 1 1>> A<=Bans = 1 0 01 1 01 0 0>> A==Bans = 0 0 00 1 00 0 0>> A~=Bans =1 1 11 0 11 1 1>> A&Bans = 1 1 11 1 01 1 1>> A|Bans = 1 1 11 1 11 1 1>> ~Aans = 0 0 00 0 00 0 0>> ~Bans = 0 0 00 0 10 0 0>> x=0:pi/100:3*pi;>> y=sin(x);>> plot(x,y);>> y1=(x<pi|x>2*pi).*y;>> figure,plot(x,y1);>> r=(x>pi/3&x<2*pi/3)|(x>7*pi/3&8*pi/3);>> rn=~r;>> y2=r*sin(pi/3)+rn.*y1;>> figure,plot(x,y2)>> x=[0 4 5 9 8 6 74 85 7 4 85 8 4 5 8]x =0 4 5 9 8 6 74 85 7 4 85 8 4 5 8>> all(x)ans =0>> any(x)ans = 1>> find(x)ans =2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15>> isempty(x)ans =>> isglobal(x)Warning: isglobal is obsolete and will be discontinued. Type "help isglobal" for more details.ans =0>> isinf(x)ans =0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0>> isnan(x)ans =0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0>> isfinite(x)ans =1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1>> issparse(x)ans = 0>> isstr(x)ans =0>> not(x)ans =1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0>> y=[59 46 78 2 3 98 1 2 3 57 9 5 66 8 900 5]y =59 46 78 2 3 98 1 2 3 57 9 5 66 8 900 5>> y=[59 46 78 2 3 98 1 2 3 57 9 5 66 8 900 5]y = 59 46 78 2 3 98 1 2 3 57 9 5 66 8 900 5>> x=[0 4 5 9 8 6 74 85 7 4 85 8 4 5 8]x = 0 4 5 9 8 6 74 85 7 4 85 8 4 5 8>> A=[4 -40 2; 23 50 17;18 29 14]A = 4 -40 223 50 1718 29 14>> [r,c]=find(A>=20&A<=30)r = 23c = 12>> bitand(12,6)ans = 4>> bitshift(12,1)ans = 24>> bitxor(12,1)ans =13>> bitset(12,1)ans = 13 >> bitget(12,1)ans =0>> A =[ 87 59 56 85 66 21 12 35 62 64 69 88 99 81]A =87 59 56 85 66 21 1235 62 64 69 88 99 81>> A(2)ans =59>> A([1,2,8])ans =87 59 35>> A([9,6,2])ans =62 21 59>> A([end-4:end])ans =64 69 88 99 81>> A([1:5,5:-1:1])ans = 87 59 56 85 66 66 85 56 59 87>> A(3)=-1A = 87 59 -1 85 66 2112 35 62 64 69 88 99 81>> A(15)=-8A =87 59 -1 85 66 2112 35 62 64 69 88 99 81 -8>> A(20)=-1A = Columns 1 through 1687 59 -1 85 66 21 12 35 62 64 69 88 99 81 -8 0Columns 17 through 200 0 0 -1>> A=rand(8)A = 0.9501 0.8214 0.9355 0.13890.4451 0.8381 0.3046 0.37840.2311 0.4447 0.9169 0.2028 0.9318 0.0196 0.1897 0.86000.6068 0.6154 0.4103 0.1987 0.4660 0.6813 0.1934 0.85370.4860 0.7919 0.8936 0.6038 0.4186 0.3795 0.6822 0.59360.8913 0.9218 0.0579 0.2722 0.8462 0.8318 0.3028 0.49660.7621 0.7382 0.3529 0.1988 0.5252 0.5028 0.5417 0.89980.4565 0.1763 0.8132 0.0153 0.2026 0.7095 0.1509 0.82160.0185 0.4057 0.0099 0.7468 0.6721 0.4289 0.6979 0.6449>> A(3,3)ans =0.4103>> A(8)ans =0.0185>> sub2ind(size(A),3,3)ans =19>> [i,j]=ind2sub(size(A),19)i =3j =3>> A(:,4)ans =0.13890.20280.19870.60380.27220.19880.01530.7468>> A(3,:)ans =0.6068 0.6154 0.4103 0.1987 0.4660 0.6813 0.1934 0.8537>> A(end,:)ans =0.0185 0.4057 0.0099 0.7468 0.6721 0.4289 0.6979 0.6449>> A(3:4,5:6)ans =0.4660 0.68130.4186 0.3795>> A(2:2:4,1:2:5)ans =0.2311 0.9169 0.93180.4860 0.8936 0.4186>> A=reshape(A,5,5)A = 1 6 11 16 212 7 12 17 223 8 13 18 234 9 14 19 245 10 15 20 25>> A(:)'ans =Columns 1 through 161 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16Columns 17 through 2517 18 19 20 21 22 23 24 25>> A(:,1:2:5)=[]A = 6 167 178 189 1910 20>> A=[9 8 7;6 5 4;3 2 1];>> D=diag(A)D =951>> D1=diag(A,1)D1 =84>> D2=diag(A,-1)D2 =62>> V=[1 2 3 4];>> diag(V)ans = 1 0 0 00 2 0 00 0 3 00 0 0 4>> diag(1:3,-1)ans = 0 0 0 01 0 0 00 2 0 00 0 3 0>>A=[17,1,0,15;5,7,14,16;4,0,13,0;10,12,19,21]; >> D=diag(4:-1:1);>> D*Aans = 68 4 0 6015 21 42 488 0 26 010 12 19 21>> triu(A)ans =17 1 0 150 7 14 160 0 13 00 0 0 21>> triu(A,1)ans = 0 1 0 150 0 14 160 0 0 00 0 0 0>> B=A'B =17 5 4 101 7 0 120 14 13 1915 16 0 21>> rot90(A)ans =15 16 0 210 14 13 191 7 0 1217 5 4 10>> rot90(A,3)ans =10 4 5 1712 0 7 119 13 14 021 0 16 15>> B=fliplr(A)B = 15 0 1 1716 14 7 50 13 0 421 19 12 10>> B=flipud(A)B = 10 12 19 214 0 13 05 7 14 1617 1 0 15>> A=[4 5 6 9;7 8 9 5;4 5 6 9;7 8 9 5]; >> det(A)ans =0>> rank(A)ans =2>> cond(A)ans =1.0968e+017>> inv(A)Warning: Matrix is singular to working precision.ans = Inf Inf Inf InfInf Inf Inf InfInf Inf Inf InfInf Inf Inf Inf>> A=[4 8 9;8 2 7;6 3 8];>> inv(A)ans = 0.0568 0.4205 -0.43180.2500 0.2500 -0.5000-0.1364 -0.4091 0.6364>> [V,D]=eig(A)V = -0.6438 -0.7444 -0.5061-0.5467 0.6392 -0.5515-0.5354 0.1931 0.6631D = 18.2776 0 00 -5.2030 00 0 0.9254>> [U,S,D]=svd(A)U = -0.6378 0.7375 -0.2220-0.5426 -0.6348 -0.5500-0.5465 -0.2304 0.8051S = 18.9278 0 00 5.2884 00 0 0.8791D = -0.5374 -0.6639 -0.5200-0.4135 0.7449 -0.5236-0.7350 0.0663 0.6749>> [L,U]=lu(A)L = 0.5000 1.0000 01.0000 0 00.7500 0.2143 1.0000U = 8.0000 2.0000 7.00000 7.0000 5.50000 0 1.5714>> [Q,R]=qr(A)Q = -0.3714 0.9114 -0.1774-0.7428 -0.4063 -0.5322-0.5571 -0.0659 0.8278 R =-10.7703 -6.1279 -12.99870 6.2808 4.83140 0 1.3009>> a=1234a = 1234>> class(a)ans =double>> size(a)ans = 1 1>> b='1234'b =1234>> class(b)ans =char>> size(b)ans = 1 4>> 'I am astudent'ans =I am astudent>> a='This is No.2.23 Example!'a =This is No.2.23 Example!>> b=a(1:7)b =This is>> c=a(12:end)c =2.23 Example!>> a='Good';>> b='Noon';>> length(a)==length(b)ans = 1>> c=[a,'',b]c =GoodNoon>> d=[a;b]d =GoodNoon>> size(c)ans = 1 8>> size(d)ans = 2 4>> a='Good Noon';>> b=double(a)b = 71 111 111 100 32 78 111 111 110>> c='再见!'c =再见!>> c='再见!'>> d=double(c)d = 20877 35265 65281>> char(d)ans =再见!>> a='The first string';>> b='The second string';>> c=strcmp(a,b)c =0>> d=strncmp(a,b,4)d =1>> X='A friend in need is a friend indeed'; >> Y='friend';>> a=findstr(Y,X)a = 3 23>> b=strfind(Y,X)b = []>> S=['1 2 3';'2 3 4'];>> A=str2num(S)A = 1 2 32 3 4>> B=str2num('6-8i')B = 6.0000 - 8.0000i>> D=num2str(rand(2,3),6)D =0.950129 0.606843 0.8912990.231139 0.485982 0.762097>> d=189;>> h=dec2hex(d)h =BD>> c=dec2base(d,7)c =360>> b=dec2bin(d)b =10111101>> bin2dec(b)ans = 189>> A={ones(3,3,3),'Welcome';30.34,1:200} A = [3x3x3 double] 'Welcome'[ 30.3400] [1x200 double]>>B=[{ones(3,3,3)},{'Welcome'};{30.34},{1:20 0}]B = [3x3x3 double] 'Welcome'[ 30.3400] [1x200 double]>> C={5}C = [5]>> C(2,3)={7}C = [5] [] [][] [] [7]>> isequal(A,B)ans =1>> A={ones(3,3,3),'Welcome';30.34,1:200}; >> b=A(1,2)b = 'Welcome'>> class(B)ans =cell>> C=A{1,2}C =Welcome>> class Cans =char>> D=A{1,2}(6)D =m>> E=A{2,2}([end:-1:190])E =200 199 198 197 196 195 194 193 192 191 190>> class(E)ans =double>> N=A{3}([1 3 5 7])N =Wloe>> A={ones(3,3,3),'Welcome';30.34,1:200}; >> B=cell(2);>> B(:,1)={char('Good','Morning');1:10}B = [2x7 char ] [][1x10 double] []>> C=[A,B]C = [3x3x3 double] 'Welcome' [2x7 char ] [][ 30.3400] [1x200 double] [1x10 double] []>> D=[A,B;C]D = [3x3x3 double] 'Welcome' [2x7 char ] [][ 30.3400] [1x200 double] [1x10 double] [][3x3x3 double] 'Welcome' [2x7 char ] [][ 30.3400] [1x200 double] [1x10 double] []>> D(4,:)=[]D = [3x3x3 double] 'Welcome' [2x7 char ] [][ 30.3400] [1x200 double] [1x10 double] [][3x3x3 double] 'Welcome' [2x7 char ] []>> E=reshape(D,2,3,2)E(:,:,1) = [3x3x3 double] [3x3x3 double] [1x200 double][ 30.3400] 'Welcome' 'Welcome'E(:,:,2) = [2x7 char ] [2x7 char] [][1x10 double] [] []>>A={randn(3,3,2),'Good',pi;29,4+7*i,zeros(4)} A = [3x3x2 double] 'Good' [ 3.1416][ 29] [4.0000+ 7.0000i] [4x4 double]>> B=cellfun('isreal',A)B = 1 1 11 0 1>> C=cellfun('length',A)C = 3 4 11 1 4>> Member.code='09021';>> ='Liu';>> Member.age=22;>> Member.grade=uint16(3);>> MemberMember =code: '09021'name: 'Liu'age: 22grade: 3>> Member(4).name='Wang';>> Member(4).grade=2;>> Member(2)ans = code: []name: []age: []grade: []>>Memebr=struct('code','09021','name','Liu','a ge',22,'grade',uint16(3))Memebr = code: '09021'name: 'Liu'age: 22grade: 3>>Member=struct('code',{'09021','09034'},'name' ,{'Liu','Wamg'},'age',{22,24},'grade',{2,3}) Member = 1x2 struct array with fields:codenameagegrade>>Member=struct('code',{},'name',{},'age',{},'gr ade',{})Member = 0x0 struct array with fields:codenameagegrade>>Member=struct('code',{'09021','09034'},'na me',{'Liu','Wang'},'age',{22,24},'grade',{2,3},' score',{[78 89;90 68],[91 76;89 97]}) Member = 1x2 struct array with fields:codenameagegradescore>> Member(1).scoreans =78 8990 68>> Member(2).score(2,:)ans =89 97>> Member.codeans =09021ans =09034>> Member.('name')ans =Liuans =Wang>> ='Liu';M.ID=1;>> M(2,2).name='Wang';M(2,2).ID=2; >> M2=setfield(M,{2,1},'name','Zhang'); >> ans =Liuans =[]ans = []ans =Wang>> ans =Liuans =Zhangans = []ans =Wang>> fieldnames(M)ans = 'name''ID'>> M3=orderfields(M)M3 = 2x2 struct array with fields:IDname。
matlab实验报告

matlab实验报告《matlab 实验报告》一、实验目的通过本次实验,熟悉 MATLAB 软件的基本操作和功能,掌握使用MATLAB 进行数学计算、数据处理、图形绘制等方面的方法和技巧,提高运用 MATLAB 解决实际问题的能力。
二、实验环境1、计算机:_____2、操作系统:_____3、 MATLAB 版本:_____三、实验内容及步骤(一)矩阵运算1、创建矩阵在 MATLAB 中,可以通过直接输入元素的方式创建矩阵,例如:`A = 1 2 3; 4 5 6; 7 8 9`,创建了一个 3 行 3 列的矩阵 A。
还可以使用函数来创建特定类型的矩阵,如全零矩阵`zeros(m,n)`、全 1 矩阵`ones(m,n)`、单位矩阵`eye(n)`等。
2、矩阵的基本运算加法和减法:两个矩阵相加或相减,要求它们的维度相同,对应元素进行运算。
乘法:矩阵乘法需要满足前一个矩阵的列数等于后一个矩阵的行数。
转置:使用`A'`来获取矩阵 A 的转置。
(二)函数的使用1、自定义函数可以在 MATLAB 中自定义函数,例如定义一个计算两个数之和的函数:```matlabfunction s = add_numbers(a,b)s = a + b;end```2、调用函数在命令窗口中输入`add_numbers(3,5)`即可得到结果 8。
(三)数据的读取和写入1、读取数据使用`load`函数可以读取数据文件,例如`load('datatxt')`。
2、写入数据使用`save`函数可以将数据保存到文件中,例如`save('resulttxt',A)`,将矩阵 A 保存到`resulttxt`文件中。
(四)图形绘制1、二维图形绘制折线图:使用`plot(x,y)`函数,其中 x 和 y 分别是横坐标和纵坐标的数据。
绘制柱状图:使用`bar(x,y)`函数。
2、三维图形绘制三维曲线:使用`plot3(x,y,z)`函数。
matlab 实验报告

matlab 实验报告Matlab实验报告引言:Matlab是一种强大的数值计算和可视化软件,广泛应用于科学、工程和经济等领域。
本实验报告将介绍我在使用Matlab进行实验过程中的一些经验和结果。
实验一:矩阵运算在这个实验中,我使用Matlab进行了矩阵运算。
首先,我创建了一个3x3的矩阵A和一个3x1的矩阵B,并进行了矩阵相乘运算。
通过Matlab的矩阵乘法运算符*,我得到了一个3x1的结果矩阵C。
接着,我对矩阵C进行了转置操作,得到了一个1x3的矩阵D。
最后,我计算了矩阵C和矩阵D的点积,并将结果输出。
实验二:数据可视化在这个实验中,我使用Matlab进行了数据可视化。
我选择了一组实验数据,包括时间和温度两个变量。
首先,我将数据存储在一个矩阵中,并使用Matlab的plot函数将时间和温度之间的关系绘制成曲线图。
接着,我使用Matlab的xlabel、ylabel和title函数添加了横轴、纵轴和标题。
最后,我使用Matlab的legend函数添加了图例,以便更好地理解图表。
实验三:数值积分在这个实验中,我使用Matlab进行了数值积分。
我选择了一个函数f(x)进行积分计算。
首先,我使用Matlab的syms函数定义了符号变量x,并定义了函数f(x)。
接着,我使用Matlab的int函数对函数f(x)进行积分计算,并将结果输出。
为了验证结果的准确性,我还使用了Matlab的diff函数对积分结果进行了求导操作,并与原函数f(x)进行了比较。
实验四:信号处理在这个实验中,我使用Matlab进行了信号处理。
我选择了一个音频文件,并使用Matlab的audioread函数读取了该文件。
接着,我使用Matlab的fft函数对音频信号进行了傅里叶变换,并将结果绘制成频谱图。
为了进一步分析信号的特征,我还使用了Matlab的spectrogram函数绘制了信号的时频图。
通过对信号的频谱和时频图的观察,我可以更好地理解信号的频率和时域特性。
matlab程序设计实验报告

matlab程序设计实验报告Matlab程序设计实验报告引言:Matlab(Matrix Laboratory)是一种强大的高级编程语言和环境,广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。
本实验报告旨在介绍我在Matlab程序设计实验中的学习和实践经验。
一、Matlab基础知识1.1 Matlab的安装与配置在实验开始前,我们首先需要安装Matlab并进行相应的配置。
Matlab的安装过程相对简单,只需按照官方指引进行操作即可。
配置方面,我们可以设置工作目录、界面风格、字体大小等,以提高工作效率。
1.2 Matlab的基本语法Matlab的语法类似于其他编程语言,但也有一些特殊之处。
例如,Matlab中的变量名不区分大小写,函数名则区分大小写。
此外,Matlab还具有丰富的数学函数库,可以方便地进行各种数值计算。
二、Matlab程序设计实践2.1 数值计算Matlab以其强大的数值计算能力而闻名,我们可以使用Matlab进行各种数学运算和数值计算。
例如,我们可以使用Matlab求解线性方程组、计算矩阵的特征值和特征向量等。
2.2 图像处理Matlab提供了丰富的图像处理函数,可以对图像进行各种操作和处理。
例如,我们可以使用Matlab读取图像文件、调整图像的亮度和对比度、进行图像滤波等。
此外,Matlab还支持图像的显示和保存,方便我们进行结果的展示和分析。
2.3 数据可视化Matlab提供了强大的数据可视化功能,可以将数据以图表的形式直观地展示出来。
我们可以使用Matlab绘制各种类型的图表,如折线图、散点图、柱状图等。
此外,Matlab还支持对图表的样式、标签、标题等进行自定义,以满足不同的需求。
三、实验心得与体会通过这次Matlab程序设计实验,我深刻体会到了Matlab在科学计算和工程设计中的重要性。
Matlab不仅提供了丰富的数学函数库和工具箱,还具备直观的图形界面和友好的交互环境,使得我们能够快速、高效地进行各种计算和分析。
matlab实验报告实验二

matlab实验报告实验二Matlab实验报告实验二引言Matlab是一种功能强大的数学软件,广泛应用于科学研究和工程实践中。
在实验二中,我们将探索Matlab的图像处理功能,并通过实际案例来展示其应用。
图像处理基础图像处理是指对图像进行数字化处理的过程,其目的是改善图像质量、提取有用信息或实现特定的应用需求。
在Matlab中,我们可以利用各种函数和工具箱来实现图像处理的各种任务,如图像增强、滤波、分割和特征提取等。
实验步骤1. 图像读取与显示在Matlab中,我们可以使用imread函数读取图像文件,并使用imshow函数将图像显示在屏幕上。
例如,我们可以读取一张名为"lena.jpg"的图像,并显示出来:```matlabimg = imread('lena.jpg');imshow(img);```2. 图像灰度化图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在Matlab中,我们可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
例如,我们可以将上一步读取的图像转换为灰度图像:```matlabgray_img = rgb2gray(img);imshow(gray_img);```3. 图像二值化图像二值化是将灰度图像转换为二值图像的过程,其中只包含黑色和白色两种颜色。
在Matlab中,我们可以使用imbinarize函数将灰度图像二值化。
例如,我们可以将上一步得到的灰度图像二值化:```matlabbinary_img = imbinarize(gray_img);imshow(binary_img);```4. 图像平滑图像平滑是指去除图像中的噪声或细节,使得图像更加平滑和清晰。
在Matlab 中,我们可以使用imfilter函数对图像进行平滑处理。
例如,我们可以对上一步得到的二值图像进行平滑处理:```matlabsmooth_img = imfilter(binary_img, fspecial('average'));imshow(smooth_img);```5. 图像边缘检测图像边缘检测是指提取图像中物体边缘的过程,常用于目标检测和图像分割。
MATLAB第二章实验报告

深 圳 大 学 实 验 报 告课程名称: MATLAB实验名称: MATLAB 的数值计算学 院:指导教师:报告人: 组号:学号 实验地点实验时间: 年 月 日提交时间:二、内容和步骤1.创建矩阵(1)直接输入(2)用from:step:to方式(3)用linspace函数:(4)使用特殊矩阵函数,并修改元素(5)获取子矩阵块:.练习:b=logspace(0,4*3.14,20)b =1.0e+12 *1 至17 列0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0004 0.0018 0.0082 0.037718 至20 列0.1729 0.7924 3.63082.矩阵运算:(1)利用矩阵除法解线性方程组(2)利用矩阵的基本运算求解矩阵方程练习:(3)计算矩阵的特征值和特征向量。
验证特征值和特征向量与该矩阵的关系练习:将矩阵的乘除运算改为数组的点乘和点除运算:(4)利用数学函数进行矩阵运算w=logspace(-2,1,10)w =0.0100 0.0215 0.0464 0.1000 0.2154 0.4642 1.0000 2.1544 4.6416 10.0000LW=-20*log10(sqrt((2*w).^2 + 1))LW =-0.0017 -0.0081 -0.0373 -0.1703 -0.7396 -2.6993 -6.9897 -12.9151 -19.4040 -26.0314FW=-atan(2*w)*180/piFW =-1.1458 -2.4673 -5.3037 -11.3099 -23.3106 -42.8711 -63.4349 -76.9341 -83.8517 -87.13763.生成多维数组:c(18)=[]c =1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8练习:使用数组c编辑窗口查看变量a,b和c。
MATLAB实验报告二

实验二 Matlab语言程序设计一、实验内容:1、编写命令文件:计算 1+2+…+n<2000 时的最大 n 值;>> n=1; %将变量初值设为1sum=0;while((sum+n)<2000) %若s<2000成立,则执行下一条语句,否则结束本循环sum=sum+n; %求和运算n=n+1;endsum,n-1 %显示最终s和nsum =1953ans =622、编写函数文件:分别用 for 和 while 循环结构编写程序,求 2 的 0 到 15 次幂的和。
function xunhuan(x)sum=0;for(i=0:x)sum=sum+2^i;endy=sum>> xunhuan(15)y =65535function whilexun(x)sum=0;i=0;while(i<x)sum=sum+2^i;i=i+1;endy=sum>> whilexun(16)y =655353、如果想对一个变量 x 自动赋值。
当从键盘输入 y 或 Y 时(表示是),x 自动赋为 1;当从键盘输入 n 或 N 时(表示否),x 自动赋为 0;输入其他字符时终止程序。
a=input('输入一个字符:');switch acase 'y'x=1case 'Y'x=1case 'n'x=0case 'N'x=0otherwiseend输入一个字符:'Y'x =1二、实验思考题1.用FOR和WHILE语句有何要求?答:for语句的基本命令格式为for 循环变量=表达式1表达式3表达式2循环语句组End表达式1、表达式3、表达式2的定义和C语言相似即首先执行循环变量的初始值赋成表达式1的值然后判断循环变量的值介于表达式1和表达式2的值之间则执行循环体中的语句否则结束循环语句的执行。
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实验二 MATLAB 程序设计一、 实验目的1.掌握利用if 语句实现选择结构的方法。
2.掌握利用switch 语句实现多分支选择结构的方法。
3.掌握利用for 语句实现循环结构的方法。
4.掌握利用while 语句实现循环结构的方法。
5.掌握MATLAB 函数的编写及调试方法。
二、 实验的设备及条件计算机一台(带有MATLAB7.0以上的软件环境)。
M 文件的编写:启动MATLAB 后,点击File|New|M-File ,启动MATLAB 的程序编辑及调试器(Editor/Debugger ),编辑以下程序,点击File|Save 保存程序,注意文件名最好用英文字符。
点击Debug|Run 运行程序,在命令窗口查看运行结果,程序如有错误则改正三、 实验内容1.编写求解方程02=++c bx ax 的根的函数(这个方程不一定为一元二次方程,因c b a 、、的不同取值而定),这里应根据c b a 、、的不同取值分别处理,有输入参数提示,当0~,0,0===c b a 时应提示“为恒不等式!”。
并输入几组典型值加以检验。
(提示:提示输入使用input 函数)2.输入一个百分制成绩,要求输出成绩等级A+、A 、B 、C 、D 、E 。
其中100分为A+,90分~99分为A ,80分~89分为B ,70分~79分为C ,60分~69分为D ,60分以下为E 。
要求:(1)用switch 语句实现。
(2)输入百分制成绩后要判断该成绩的合理性,对不合理的成绩应输出出错信息。
(提示:注意单元矩阵的用法)3.数论中一个有趣的题目:任意一个正整数,若为偶数,则用2除之,若为奇数,则与3相乘再加上1。
重复此过程,最终得到的结果为1。
如:2?13?10?5?16?8?4?2?16?3?10?5?16?8?4?2?1运行下面的程序,按程序提示输入n=1,2,3,5,7等数来验证这一结论。
请为关键的Matlab 语句填写上相关注释,说明其含义或功能。
4. 编写一个函数,计算下面函数的值,给出标量x 的值,调用该函数后,返回y 的值。
function [y]=myfun1(x)选择一些数据测试你编写的函数。
5. 编写一个函数求向量x 中元素的平均值、最大值、最小值、均方根值。
function [m_x,max_x,min_x,rms_x]=myfun2(x)方均根值(Root Mean Square)的计算公式为: 用下面数据测试你写的函数: (1)x=sin(0:0.01:6*pi) (2)x=rand(1,200),得到的x 为200个(0,1)之间均匀分布的随机数。
6.根据222221......3121116n++++=π,求π的近似值。
当n 分别取100、1000、10000时,结果是多少?思考题:有一分数序列:编写一段程序,求前16项的和。
四、实验报告要求(包含预习报告要求和最终报告要求)%classic "3n+1" problem from number theory.while 1n=input('Enter n,negative quits:');if n<=0breakend a=n;while n>1if rem(n,2)==0 n=n/2;elsen=3*n+1;enda=[a,n];endaend1.实验名称2.实验目的3.实验设备及条件4.实验内容及要求5.实验程序设计 指程序代码。
6.实验结果及结果分析实验结果要求必须客观,有数据的可以记录数据,没有数据的简单描述实验现象。
结果分析是对实验结果的理论评判。
7.实验中出现的问题及解决方法8. 思考题的回答四、 实验报告的提交方式Word 文档,命名方式:实验号_你的学号_姓名!!!例如本次实验:实验一_000000001_张三.doc(信息101提交报告邮箱):E_mail:(网络工程101提交作业邮箱):E_mail: M (注意网络班的M 是大写的)下一次课前提交,过期不收!五、 参考文献参考教材和Matlab 帮助文件。
1.实验名称MATLAB程序设计2.实验目的1.掌握利用if 语句实现选择结构的方法。
2.掌握利用switch 语句实现多分支选择结构的方法。
3.掌握利用for 语句实现循环结构的方法。
4.掌握利用while 语句实现循环结构的方法。
5.掌握MATLAB 函数的编写及调试方法。
3.实验设备及条件 预习报告最终报告计算机一台(带有MATLAB7.0以上的软件环境)。
4.实验内容及要求把实验内容的应用题,用MATLAB的语法编写出来,并运行成功,注意题与题之间用相应注释分割。
5.实验程序设计%1disp('一元二次方程计算器,请输入下列数值进行计算:');a=input('a=');b=input('b=');c=input('c=');if a==0 & b==0 & c~=0disp('此为恒不等式');elsed=b*b-4*a*c;x=[(-b+sqrt(d))/(2*a),(-b-sqrt(d))/(2*a)];disp(['x1=',num2str(x(1)),',x2=',num2str(x(2))]);end%2scores=input('成绩等级划分——请输入一个百分制成绩,查询划分等级:');switch scorescase {100}rate='A+';case num2cell(90:99)rate='A';case num2cell(80:89)rate='B';case num2cell(70:79)rate='C';case num2cell(60:69)rate='D';case num2cell(0:59)rate='E';otherwisedisp('输出出错');enddisp(rate)%3%classic "3n+1" problem from number theory.while 1n=input('Enter n,negative quits:'); %输入一个非负整数if n<=0 %如果输入的数为负数,则不做操作breakenda=n; %将n的值赋值给awhile n>1 %满足条件n>1时循环下列语句if rem(n,2)==0 %当n能被2整除则n除以2n=n/2;else %如果不能被整除,则n乘以3加1n=3*n+1;enda=[a,n]; %输出数组[a,n],并对比n是否>1,大于则继续上诉循环enda %输出最后的结果aend%4 myfun1.m%-------------------clcformat compactformat long gx=input('请输入x的值:');y=tran1(x);disp('y=')disp(y)%4 tran.m%--------------------function y=myfun1(x)%当 x<=0 y=sin(x);%当 3>x>0 y=x;%当 x>3 y=-x+6;if x<=0y=sin(x);elseif 3>x>0y=x;else x>3y=-x+6;end%5 tran.m%------------------------function [m_x,max_x,min_x,rms_x]=myfun2(x)%分别是平均值,最大值,最小值,均方根值m_x=mean(mean(x))max_x=max(max(x))min_x=min(min(x))a=sqrt(mean(x.^2));rms_x=sqrt(mean(a.^2))%5 myfun2.m%----------------------x=input('平均值、最大值、最小值、均方根值的计算,请输入x的值,:'); [m_x,max_x,min_x,rms_x]=tran(x);disp('平均值为')m_xdisp('最大值为')max_xdisp('最小值为')min_xdisp('均方根值为')rms_x%6disp('(pi^2)/6 = (1/1^2)+(1/2^2)+(1/3^2)+……+(1/n^2),求pi的近似值') approximation=0;n=input('请输出n值:');approximation=sqrt(sum(1./(1:n).^2)*6);approximation6.实验结果及结果分析第一题一元二次方程(ax^2+bx+c=0)计算器,请输入下列数值进行计算:a=2b=1c=3x1=-0.25+1.199i,x2=-0.25-1.199i--------------------------------------一元二次方程(ax^2+bx+c=0)计算器,请输入下列数值进行计算:a=0b=0c=>> 2此为恒不等式第二题成绩等级划分——请输入一个百分制成绩,查询划分等级:111输出出错成绩等级划分——请输入一个百分制成绩,查询划分等级:55E_____________________________________________________________________ 第三题%classic "3n+1" problem from number theory.while 1n=input('Enter n,negative quits:'); %输入一个非负整数if n<=0 %如果输入的数为负数,则不做操作breakenda=n; %将n的值赋值给awhile n>1 %满足条件n>1时循环下列语句if rem(n,2)==0 %当n能被2整除则n除以2n=n/2;else %如果不能被整除,则n乘以3加1n=3*n+1;enda=[a,n]; %输出数组[a,n],并对比n是否>1,大于则继续上诉循环enda %输出最后的结果aend第四题请输入x的值:-1y=---------------------------请输入x的值:2y=2--------------------------请输入x的值:9ans =1y=-3 ——————————————————————————————第五题请输入x的值:sin(0:0.01:6*pi)平均值为m_x =-1.1256e-007最大值为max_x =1.0000最小值为min_x =-1.0000均方根值为rms_x =0.7071请输入x的值:rand(1,200)平均值为m_x =0.4969最大值为max_x =0.9943最小值为min_x =0.0099均方根值为rms_x =0.5707 ——————————————————————————————第六题(pi^2)/6 = (1/1^2)+(1/2^2)+(1/3^2)+……+(1/n^2),求pi的近似值请输出n值:100approximation =3.1321(pi^2)/6 = (1/1^2)+(1/2^2)+(1/3^2)+……+(1/n^2),求pi的近似值请输出n值:1000approximation =3.1406(pi^2)/6 = (1/1^2)+(1/2^2)+(1/3^2)+……+(1/n^2),求pi的近似值请输出n值:10000approximation =3.14157.实验中出现的问题及解决方法对函数的嵌套关系理解混乱解决:反复尝试,得出正确的嵌套关系。