随机过程matlab程序

精心整理基本操作

-5/(4.8+5.32)^2

area=pi*2.5^2

x1=1+1/2+1/3+1/4+1/5+1/6

exp(acos(0.3))

arr2(:,1:2:3)

arr3=[12345678]

arr3(5:end)arr3(end)

绘图

x=[0:1:10];

y=x.^2-10*x+15;

plot(x,y)

x=0:pi/20:2*pi

y1=sin(x);y2=cos(x);

plot(x,y1,'b-');

holdon;

plot(x,y2,‘k--’);

legend(‘sinx’,‘cosx’);

x=0:pi/20:2*pi;

y=sin(x);

figure(1)

plot(x,y,'r-')

gridon

平面的ya=xa;

建立M

function

if

disp(

else

if grade>86.0

disp('ThegradeisB.');

else

if grade>76.0

disp('ThegradeisC.');

else

if grade>66.0

disp('ThegradeisD.');

else

disp('ThegradeisF.');

end

end

end

end

end

function y=func(x)

if abs(x)<1

y=sqrt(1-x^2);

else y=x^2-1;

end

function summ(n)

i=1;

sum=0;

while

i=i+1;

end

str=[

end

symsx

diff(f)

diff((x^2+y^2+z^2)^(1/2),x,2)

重积分

int(int(x*y,y,2*x,x^2+1),x,0,1)

级数

symsn;

symsum(1/2^n,1,inf)

Taylor展开式

求y=exp(x)在x=0处的5阶Taylor展开式

taylor(exp(x),0,6)

矩阵求逆

A=[0-6-1;62-16;-520-10]

det(A)

inv(A)

特征值、特征向量和特征多项式

A=[0-6-1;62-16;-520-10];

lambda=eig(A)

[v,d]=eig(A)

poly(A)

多项式的根与计算

p=[10-2-5];

r=roots(p)

p2=poly(r)

y1=polyval(p,4)

例子：

例子

设

设

Ex=symsum(k*p*(1-p)^(k-1),k,1,inf)

symsxy;

f=x+y;

Ex=int(int(x*y*f,y,0,1),0,1)

参数估计

例：对某型号的20辆汽车记录其5L汽油的行驶里程（公里），

观测数据如下：

29.827.628.327.930.128.729.928.027.928.7

28.427.229.528.528.030.029.129.829.626.9

设行驶里程服从正态分布，试用最大似然估计法求总体的均值和方差。

x1=[29.827.628.327.930.128.729.928.027.928.7];

x2=[28.427.229.528.528.030.029.129.829.626.9];

x=[x1x2]';

p=mle('norm',x);

muhatmle=p(1),

sigma2hatmle=p(2)^2

[m,s,mci,sci]=normfit(x,0.5)

假设检验

例：下面列出的是某工厂随机选取的20只零部件的装配时间（分）：

9.810.410.69.69.79.910.911.19.610.2

10.39.69.911.210.69.810.510.110.59.7

设装配时间总体服从正态分布，标准差为0.4，是否认定装配时间的均值在0.05的水平下不小于10。

解：：

%PPT例2

symsxy;

s=1;t=2;

%P34例

[p1,p2]

%输出

ans=0.06710.0000

%P40例3.2.1

p3=poisspdf(9,12)

%输出

p3=0.0874

%P40例3.2.2

p4=poisspdf(0,12)

%输出

p4=6.1442e-006

%P35-37(Th3.1.1)解微分方程

%输入：

symsp0p1p2;

S=dsolve('Dp0=-lamda*p0','Dp1=-lamda*p1+lamda*p0','Dp2=-lamda*p2+lamda*p1', 'p0(0)=1','p1(0)=0','p2(0)=0');

[S.p0,S.p1,S.p2]

%输出：

ans=

[exp(-lamda*t),exp(-lamda*t)*t*lamda,1/2*exp(-lamda*t)*t^2*lamda^2]

%P40泊松过程仿真

%simulate10times

clear;

m=10;lamda=1;x=[];

fori=1:m

%seed

end

[x',t1']

%输出：

ans=

%输入：

N=[];

N=[N,0];

N=[N,1];

elseift

N=[N,2];

elseift

N=[N,3];

elseift

N=[N,4];

elseift

N=[N,5];

elseift

N=[N,6];

elseift