习题2-数值数组及向量化运算

习题2-数值数组及向量化运算
习题2-数值数组及向量化运算

习题2

1.请读者先运行以下指令

a=0;b=pi;

t1=a:pi/9:pi;

t2=linspace(a,b,10);

T=t1*t2';

F=find(T<0);

然后,请回答变量a、t1、T、F的维度、规模、长度分别是多少t1完全等于t2吗为什么

1)产生数据

a=0;b=pi;

t1=a:pi/9:pi;

t2=linspace(a,b,10);

T=t1*t2';

F=find(T<0);

2)罗列各变量的特征

Na=ndims(a);Nt1=ndims(t1);NT=ndims(T);NF=ndims(F);

Sa=size(a);St1=size(t1);ST=size(T);SF=size(F);

La=length(a);Lt1=length(t1);LT=length(T);LF=length(F);

fprintf('数组%7s%8s%8s%8s\n','a','t1','T','F')

fprintf('维度数%5d%8d%8d%8d\n',Na,Nt1,NT,NF)

fprintf('规模%5d%3d%5d%3d%5d%3d%5d%3d\n',Sa,St1,ST,SF)

fprintf('长度%7d%8d%8d%8d\n',La,Lt1,LT,LF)

数组 a t1 T F

维度数 2 2 2 2

规模 1 1 1 10 1 1 0 0

长度 1 10 1 0

3)判断数组相等

P=t1==t2 %对不同浮点计算方法获得的数进行比较的本指令,不推荐使用

E=max(abs(t1-t2))

P =

1 1 1 1 1 1 0 1 1

1

E =

可见2个数组中的元素不完全相等。应记住:这种现象在数值计算中常常会遇到;并且,若想检验同一个量的不同方法、途

径算得的结果,应尽量不用“==”符判断,而应借助“两个量间

的(相对)误差水平是否小于某个容差”进行判断。比如

pp=abs(t1-t2)<1e-14

pp =

1 1 1 1 1 1 1 1 1

1

2.对于指令A=reshape(1:18,3,6)产生的数组

A =

1 4 7 10 13 16

2 5 8 11 14 17

3 6 9 12 15 18

先请你用一条指令,使A数组中取值为2、4、8、16的元素都被重新赋值为NaN。然后,再请你用一条指令,把A数组的第4、

5两列元素都被重新赋值为Inf。

1)产生数组A

A=reshape(1:18,3,6)

A =

1 4 7 10 13 16

2 5 8 11 14 17

3 6 9 12 15 18

2)利用单序号实现对2、4、8、16的元素的重新赋值

A([2,4,8,16])=NaN %这些位置元素的重赋值不可能采用

“全下标”一次性实现

A =

1 NaN 7 10 13 NaN

NaN 5 NaN 11 14 17

3 6 9 12 15 18

3)利用全下标和冒号对第4、5列元素进行重赋值

A(:,[4,5])=Inf

A =

1 NaN 7 Inf Inf NaN

NaN 5 NaN Inf Inf 17

3 6 9 Inf Inf 18

3.由指令rng('default'),A=rand(3,5)生成二维数组A,试求该数组中所有大于的元素的位置,分别求出它们的“全

下标”和“单下标”。

1)产生试验数组

rng('default')

A=rand(3,5)

A =

2)寻找数值大于的所有元素的全下标

[ri,cj]=find(A>;

disp(' ')

disp('大于的元素的全下标')

disp(['行号 ',int2str(ri')])

disp(['列号 ',int2str(cj')])

大于的元素的全下标

行号 1 2 1 2 2 3 1 3 1 3

列号 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5

3)寻找数值大于的所有元素的单序号

id=find(A>;

disp(' ')

disp('大于的元素的单序号')

disp(id')

大于的元素的单序号

1 2 4 5 8 9 10 12 13 15

4. 已知A=magic(3),B=rand(3),请回答以下问题:

(1)A.*B 和B.*A 的运行结果相同吗请说出理由。

(2)A*B 和A.*B 的运行结果相同吗请说出理由。

(3)A*B 和B*A 的运行结果相同吗请说出理由。

(4)A.\B 和B./A 的运行结果相同吗请说出理由。

(5)A\B 和B/A 的运行结果相同吗请说出理由。

(6)A*A\B-B 和A*(A\B)-B 的运行结果相同吗它们中那个结果的元素都十分接近于0

(7)A\eye(3)和eye(3)/A 的运行结果相同吗为什么

(1)相同。数组对应元素间相乘运算,服从交换律。

(2)不同。前者是矩阵乘积,后者是数组对应元素的乘积。

(3)不同。矩阵乘运算不服从交换律。

(4)相同。因为在两个指令中,数组A 始终是“除数组”,而B 是“被除数组”。

(5)一般不同。前者是B 左除A ,后者是B 右除A 。

(6)后者结果接近于全0元素阵。A*(A\B)-B 相当于A*(inv(A)*B)-B ,所以几乎为0阵。

(7)相同。实际上得到的就是A 的逆阵。

5. 已知矩阵??

????=4321A ,(1)运行指令B1=A.^, B2=.^A, B3=A^, B4=^A 可以观察到不同运算方法所得结果不同。(2)请分别写出根据B1, B2, B3, B4恢复原矩阵A 的M 码。

1)生成四个指数运算结果

A=[1,2;3,4];

B1=A.^

B2=.^A %等式两边进行若进行对数操作,可得

B3=A^

B4=^A %等式两边进行若进行矩阵对数操作,可得 B1 =

B2 =

B3 =

+ -

- +

B4 =

2)逆运算

A1=B1.^2

A2=log(B2)/log

A3=B3^2

A4=logm(B4)/logm

A1 =

A2 =

1 2

3 4

A3 =

+ +

- +

A4 =

6.先运行指令x=-3*pi:pi/15:3*pi; y=x; [X,Y]=meshgrid(x,y); warning off; Z=sin(X).*sin(Y)./X./Y; 产生矩阵Z。(1)请问矩阵Z中有多少个“非数”数据(2)用指令surf(X,Y,Z); shading interp 观察所绘的图形。(3)请写出绘制相应的“无裂缝”图形的全部指令。(提示:isnan用于判断是否非数;可借助sum求和;realmin是最小正数。)

〖解答〗

x=-3*pi:pi/15:3*pi;

y=x;

[X,Y]=meshgrid(x,y);

warning off

Z=sin(X).*sin(Y)./X./Y;

NumOfNaN=sum(sum(isnan(Z))) %计算“非数”数目

%NumOfNaN2=length(find(isnan(Z)==1))

subplot(1,2,1),surf(X,Y,Z),shading interp,title('有缝图')

%产生无缝图

XX=X+(X==0)*realmin;

YY=Y+(Y==0)*realmin;% realmin返回指定浮点数类型所能表示的最小值ZZ=sin(XX).*sin(YY)./XX./YY;

subplot(1,2,2),surf(XX,YY,ZZ),shading interp,title('无缝图')

NumOfNaN =

181

7.在时间区间 [0,10]中,绘制t

-

=曲线。要

15.0-

cos

e

y t2求分别采取“非向量化编程”和“向量化编程”编写两段程序绘图。

〖解答〗

%标量循环运算法

t=linspace(0,10,200);

N=length(t);

y1=zeros(size(t));

for k=1:N

y1(k)=1-exp*t(k))*cos(2*t(k));

end

subplot(1,2,1),plot(t,y1),xlabel('t'),ylabel('y1'),gri d on

%数组运算法

y2=1-exp*t).*cos(2*t);

subplot(1,2,2),plot(t,y2),xlabel('t'),ylabel('y2'),gri d on

matlab2011教程之二数值数组及向量化运算

第 2 章 数值数组及向量化运算本章集中讲述两个数据类型(数值数组和逻辑数组)、两个特有概念变量(非数和空)、 以及MATLAB的数组运算和向量化编程。值得指出:本章内容是读者今后编写各种科学计 算M码的基本构件。 数值数组(Numeric Array)是MATLAB最重要的数据类型数组。在各种维度的数值数 组中,二维数组为最基本、最常用。本章对二维数组创建、标识、寻访、扩充、收缩等方 法进行了详尽细腻的描述,并进而将这些方法推广到高维数组。 本章讲述的逻辑数组主要产生于逻辑运算和关系运算。它是MATLAB 援引寻访数据、 构成数据流控制条件、、编写复杂程序所不可或缺的重要构件。 数组运算是MATLAB区别于其它程序语言的重要特征,是MATLAB绝大多数函数指 令、Simulink许多库模块的本性,是向量化编程的基础。为此,本章专辟第2.2节用于阐述MATLAB的这一重要特征。 在此提醒读者注意:随书光盘mbook目录上保存着本章相应的电子文档“ch02_数值数 组及向量化运算.doc”。该文档中有本章全部算例的可执行指令,以及相应的运算结果。 2.1数值数组的创建和寻访 2.1.1一维数组的创建 1递增/减型一维数组的创建 (1)“冒号”生成法 (2)线性(或对数)定点法 2其他类型一维数组的创建 (1)逐个元素输入法 (2)运用MATLAB函数生成法 【例2.1-1】一维数组的常用创建方法举例。 a1=1:6 a2=0:pi/4:pi a3=1:-0.1:0 a1 = 1 2 3 4 5 6 a2 = 0 0.7854 1.5708 2.3562 3.1416 a3 = Columns 1 through 8 1.0000 0.9000 0.8000 0.7000 0.6000 0.5000 0.4000 0.3000 Columns 9 through 11 0.2000 0.1000 0 b1=linspace(0,pi,4) b2=logspace(0,3,4) b1 = 0 1.0472 2.0944 3.1416 b2 =

习题2-数值数组及向量化运算

习题2 1.请读者先运行以下指令 a=0;b=pi; t1=a:pi/9:pi; t2=linspace(a,b,10); T=t1*t2'; F=find(T<0); 然后,请回答变量a、t1、T、F的维度、规模、长度分别是多少? t1完全等于t2吗?为什么? 1)产生数据 a=0;b=pi; t1=a:pi/9:pi; t2=linspace(a,b,10); T=t1*t2'; F=find(T<0); 2)罗列各变量的特征 Na=ndims(a);Nt1=ndims(t1);NT=ndims(T);NF=ndims(F) ; Sa=size(a);St1=size(t1);ST=size(T);SF=size(F); La=length(a);Lt1=length(t1);LT=length(T);LF=lengt h(F); fprintf('数组%7s%8s%8s%8s\n','a','t1','T','F') fprintf('维度数%5d%8d%8d%8d\n',Na,Nt1,NT,NF) fprintf('规模%5d%3d%5d%3d%5d%3d%5d%3d\n',Sa,St1,ST,SF) fprintf('长度%7d%8d%8d%8d\n',La,Lt1,LT,LF) 数组 a t1 T F 维度数2 2 2 2 规模 1 1 1 10 1 1 0 0 长度 1 10 1 0 3)判断数组相等 P=t1==t2 %对不同浮点计算方法获得的数进行比较的本指令,不推荐使用 E=max(abs(t1-t2)) P =

1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 E = 4.4409e-16 可见2个数组中的元素不完全相等。应记住:这种现象在数值计算中常常会遇到;并且,若想检验同一个量的不同方法、途径算得的结果,应尽量不用“==”符判断,而应借助“两个量间的(相对)误差水平是否小于某个容差”进行判断。比如 pp=abs(t1-t2)<1e-14 pp = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2.对于指令A=reshape(1:18,3,6)产生的数组 A = 1 4 7 10 13 16 2 5 8 11 14 17 3 6 9 12 15 18 先请你用一条指令,使A数组中取值为2、4、8、16的元素都被重新赋值为NaN。然后,再请你用一条指令,把A数组的第4、5两列元素都被重新赋值为Inf。 1)产生数组A A=reshape(1:18,3,6) A = 1 4 7 10 13 16 2 5 8 11 14 17 3 6 9 12 15 18 2)利用单序号实现对2、4、8、16的元素的重新赋值 A([2,4,8,16])=NaN %这些位置元素的重赋值不可能采用“全下标”一次性实现 A = 1 NaN 7 10 13 NaN NaN 5 NaN 11 14 17 3 6 9 12 15 18 3)利用全下标和冒号对第4、5列元素进行重赋值 A(:,[4,5])=Inf A = 1 NaN 7 InfInfNaN

实验二 数组及其运算

实验二 数组及其运算 一、实验目的 1.熟练矩阵、数组的创建; 2. 熟悉Matlab 的基本矩阵操作,运算符和字符串处理; 3. 熟悉矩阵的逻辑运算和关系运算; 二、实验设备 1.方正电脑 2.MATLAB 软件 三、实验内容 1.在指令窗中输入:x=1:0.2:2和y=2:-0.2:1,观察所生成的数组。 x = 1.0000 1.2000 1.4000 1.6000 1.8000 2.0000 y = 2.0000 1.8000 1.6000 1.4000 1.2000 1.0000 2.要求在[]π20上产生50个等距采样数据的一维数组,试用两种不同的指令实现。 X=linspace(0,2*pi,50) X=0:(2*pi)/49:(2*pi) 2.设x=-74o ,y=27 o ,22 的值。 x=-74/180*pi; y=27/180*pi; d=sin(x^2+y^2)/(sqrt(tan(abs(x+y)))+pi) d = 0.2273 3. 当a 取-3.0,-2.9,-2.8,…,2.8,2.9,3.0时,求0.3sin(0.3)a e a -+在各点的函 数值。 a=-3.0:0.1:3.0; y=exp(-0.3*a).*sin(a+0.3) Columns 1 through 10

-1.0512 -1.2305 -1.3863 -1.5184 -1.6267 -1.7116 -1.7734 -1.8129 -1.8309 -1.8285 Columns 11 through 20 -1.8069 -1.7675 -1.7117 -1.6411 -1.5572 -1.4617 -1.3564 -1.2428 -1.1228 -0.9978 Columns 21 through 30 -0.8696 -0.7397 -0.6095 -0.4804 -0.3538 -0.2308 -0.1126 0.0000 0.1060 0.2047 Columns 31 through 40 0.2955 0.3779 0.4515 0.5160 0.5714 0.6174 0.6543 0.6821 0.7010 0.7115 Columns 41 through 50 0.7138 0.7085 0.6959 0.6768 0.6516 0.6210 0.5856 0.5460 0.5030 0.4572 Columns 51 through 60 0.4093 0.3597 0.3093 0.2586 0.2080 0.1582 0.1097 0.0628 0.0180 -0.0245 Column 61 -0.0641 4. 已知 ??????=??????=5051 3501 ,05314320B A 求下列表达式的值: (1) A&B ans = 0 0 1 1 1 1 0 0 (2) A|B ans = 1 1 1 1 1 1 1 1 (3) ~A ans = 1 0 0 0 0 0 0 1 (4) A==B

(完整版)实验2基本数据类型与数组

民族学院实验报告 计算机科学系级班指导教师 报告人20 年月日成绩 课程 名称JAVA语言程序设计 实验名称实验二基本数据类型与数组实验 目的 1.掌握基本数据类型及其相互之间的转换 2.掌握JAVA中数组的使用 实验仪器 和器材 具有JDK环境的计算机一台 实验内容 和要求 一、输出希腊字母表 1.请按模板要求,将【代码】替换为Java程序代码,运行该程序时在命令窗 口中输出希腊字母表。其运行效果如图2.1所示。 图2.1 输出希腊字母表 GreekAlphabet.java public class GreekAlphabet { public static void main(String[] args) { int startPosition=0,endPosition=0; char cStart='α',cEnd='ω'; startPosition=(int)cStart; //cStart做int型数据转换,并将结果赋值给startPosition endPosition=(int)cEnd; //cEnd做int型数据转换,并将结果赋值给EndPosition System.out.println("希腊字母\'α\'在Unicode表中的顺序位置:"+(int)cStart); System.out.println("希腊字母表:"); for (int i=startPosition;i<=endPosition;i++){ char c='\0'; cStart=(char)i; //i做char型转换运算,并将结果赋值给c System.out.print(" "+c); if ((i-startPosition+1)%10==0) System.out.println(); } } } 2.实验后练习 (1)将一个double型数据直接赋值给float型变量,程序编译时提示怎样的 错误? 答:程序提示的内容为:“可能损失精度”。 (2)在应用程序的main方法中增加语句:

数值数组及向量化运算

第 3 章 数值数组及向量化运算 MATLAB 的核心内容:数值数组和数组运算 ● 二维数值数组的创建和寻访 ● 数组运算和向量化编程 ● 实现数组运算的基本函数 ● 常用标准数组生成函数和数组构作技法 ● 非数NaN 、“空”数组概念和应用 ● 关系和逻辑操作 3.1 数值计算的特点和地位 符号计算的局限性:有很多问题1)无法解,2)求解时间过长 数值计算:适用范围广,能处理各种复杂的函数关系,计算速度快,容量大。 【例3.1-1】已知t t t f cos )(2=,求dt t f x s x ?= 0 )()(。 (1)符号计算解法 syms t x ft=t^2*cos(t) sx=int(ft,t,0,x) ezplot(sx,0,5) hold on dt=0.05; t=0:dt:5; Ft=t.^2.*cos(t); Sx=dt*cumtrapz (Ft); % 小梯形面积的累加求Ft 曲线下的面积,由一个个宽度为dt 的小梯形面积累加得到的 t(end-4:end) % end 指示最后一个元素的位置 %Sx(end-4:end) %plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',12) (2)数值计算解法 dt=0.05; t=0:dt:5; Ft=t.^2.*cos(t); Sx=dt*cumtrapz (Ft); % 小梯形面积的累加求Ft 曲线下的面积,由一个个宽度为dt 的小梯形面积累加得到的 t(end-4:end) % end 指示最后一个元素的位置 Sx(end-4:end) plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',12) xlabel('x'),ylabel('Sx'),grid on ans = 4.8000 4.8500 4.9000 4.9500 5.0000 ans = -20.1144 -19.9833 -19.7907 -19.5345 -19.2131 图 3.1-1 在区间[0, 5]采样点上算得的定积分值 【例3.1-2】已知)sin()(t e t f -=,求?=4 0 )()(dt t f x s 。 (1)符号计算解法 syms t x ft=exp(-sin(t)) sx=int(ft,t,0,4) (2)数值计算解法 dt=0.05; t=0:dt:4; Ft=exp(-sin(t));

matlab数值数组及向量化运算

第2章 数值数组及向量化运算 数值数组(Numeric Array )和数组运算(Array Operations )始终是MATLAB 的核心内容。 本章教学内容:数组浮点算法的特点;一、二维数值数组的创建和寻访;常用标准数组生成函数和数组构作技法;数组运算和向量化编程;实现数组运算的基本函数;关系和逻辑操作。 2.1 数值计算的特点和地位 【例2.1-1】已知t t t f cos )(2 =,求dt t f x s x ? = )()(。 (1)符号计算解法 syms t x %定义符号变量 ft=t^2*cos(t) sx=int(ft,t,0,x) ft = t^2*cos(t) sx = x^2*sin(x)-2*sin(x)+2*x*cos(x) (2)数值计算解法 dt=0.05; t=0:dt:5; %取一些离散点 Ft=t.^2.*cos(t); Sx=dt*cumtrapz(Ft); %梯形法求定积分 t(end-4:end) %end 表示最后一个元素 Sx(end-4:end) %Sx 的最后5个元素 plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',12) xlabel('x'),ylabel('Sx'),grid on ans = 4.8000 4.8500 4.9000 4.9500 5.0000 ans = -20.1144 -19.9833 -19.7907 -19.5345 -19.2131

图 2.1-1 在区间[0, 5]采样点上算得的定积分值 【例2.1-2】已知 ) sin( )(t e t f- =,求?=4 )( ) (dt t f x s。 本例演示:被积函数没有“封闭解析表达式”,符号计算无法解题!(1)符号计算解法 syms t x ft=exp(-sin(t)) sx=int(ft,t,0,4) ft = exp(-sin(t)) Warning: Explicit integral could not be found. > In sym.int at 58 sx = int(exp(-sin(t)),t = 0 .. 4) (2)数值计算解法 dt=0.05; t=0:dt:4; Ft=exp(-sin(t)); Sx=dt*cumtrapz(Ft); Sx(end) plot(t,Ft,'*r','MarkerSize',4) hold on plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',15) hold off xlabel('x') legend('Ft','Sx') ans = 3.0632

实验2 数值数组及运算

实验2 数值数组及运算 一、实验目的 (1)掌握一维数组、二维数组、多项式和高维数组的创建 (2)掌握对数组操作的常用函数 二、实验内容 1.使用冒号运算符创建下面各表达式对应的向量。 a) x=linspace(1,10,5); x=1:2.25:10 b) x=linspace(-5,5); x=-5:0.1:5 c) x=logspace(1,3,3); x=10.^[1;3] d) x=logspace(1,3,5); 2.利用MATLAB 内置函数计算下面的值。 a) cosh(5) cosh(5) b) sinh(-2) sinh(-2) c) (e 5+e -5)/2 (exp(5)+exp(-5))/2 d) erf(1.2) ,其中,ηηd e x erf x ?-=02 )((提示:用help 查一下erf 的调用格式) erf(1.2) 3.用linspace 函数创建下面表达式的对应向量 a) x=0:10; x=linspace(0,10,11) b) x=0:0.2:10; x=linspace(0,10,51) c) x=-12:12; x=linspace(-12,12,25) d) x=10:-1:1; x=linspace(10,1,10) 4.给定行向量[]78910=x 和列向量???? ? ???????=4321y ,至少使用两种不同的方法求行向量z 。其中i i i y x z -= x=[10 9 8 7]; y=[1 2 3 4]’; z=x-y ’ 5.在MATLAB 中输入下列矩阵,再求出他们的乘积矩阵C ,并将C 矩阵的右下角的2×3子矩阵赋给D 矩阵。 ??????? ?????????=49819323753175323321A ,????????????++=3498143576255332763441i i B

matlab数值数组及向量化运算

第 3 章 数值数组及向量化运算 MATLAB 的核心内容:数值数组和数组运算 3.1 数值计算的特点和地位 符号计算的局限性:有很多问题1)无法解,2)求解时间过长 数值计算:适用范围广,能处理各种复杂的函数关系,计算速度快,容量大。 【例3.1-1】已知t t t f cos )(2 =,求dt t f x s x ? = 0 )()(。 (1)符号计算解法 syms t x ft=t^2*cos(t) sx=int(ft,t,0,x) ezplot(sx,0,5) hold on ft = t^2*cos(t) sx = (2)数值计算解法 dt=0.05; t=0:dt:5; Ft=t.^2.*cos(t); Sx=dt*cumtrapz (Ft); % 小梯形面积的累加求Ft 曲线下的面积,由一个个宽度为dt 的小梯形面积累加得到的 t(end-4:end) % end 指示最后一个元素的位置 Sx(end-4:end) plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',12) xlabel('x'),ylabel('Sx'),grid on 图 3.1-1 在区间[0, 5]采样点上算得的定积分值

【例3.1-2】已知 ) sin( )(t e t f- =,求?=4 )( ) (dt t f x s。 (1)符号计算解法无解 syms t x ft=exp(-sin(t)) sx=int(ft,t,0,4) (2)数值计算解法 dt=0.05; t=0:dt:4; Ft=exp(-sin(t)); Sx=dt*cumtrapz(Ft); Sx(end) plot(t,Ft,'*r','MarkerSize',4) hold on plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',15) hold off xlabel('x') legend('Ft','Sx') 3.2数值数组的创建和寻访 3.2.1一维数组的创建 x=[1,3,5,7,9] 逐个元素输入法 x=a:inc:b 步长生成法,inc缺省时步长为1 x=linspace(a,b,n) 线性采样法,以a,b为左右端点,产生1*n行数组 x=logspace(a,b,n) 对数采样法,以a,b为左右端点,产生1*n行数组运用diag, eye等标准数组生成函数。 【例3.2-1】一维数组的常用创建方法举例。 a1=1:6 a2=0:pi/4:pi a3=1:-0.1:0 b1=linspace(0,pi,4) b2=logspace(0,3,4) %创建数组[100 101 102 103] c1=[2 pi/2 sqrt(3) 3+5i] 3.2.2二维数组的创建 一小规模数组的直接输入法

matlab 数值数组及其运算

matlab 数值数组及其运算 数值数组(Numeric Array)和数组运算(Array Operation)是Matlab的核心运算内容 一、导言 二、一维数组 (向量) 三、二维数组(矩阵) 四、高维数组 五、MATLAB 的运算符 一、导言 1、数组的定义 数组是指一组实数或复数排成的长方阵列(Array) 一维的行或列 ? 向量 二位数组 ? 矩阵 三维的“若干矩阵的堆叠” ? 体 四维 更高维 2、数组运算 无论在数组上施加什么运算(+, -, * ,/,或函数等),该运算对数组中的每个元素都实施同样的操作。 Matlab的数组运算 使计算程序简短、易读 提高程序的向量化程度、提高计算效率 示例 x=0:0.1:1 %定义自变量的采样点取值数组 y=x.*exp(-x) %利用数组运算计算各自变量采样点上的函数值 plot(x,y),xlabel('x'),ylabel('y'),title('y=x*exp(-x)') %绘图 4 矩阵的索引或下标 矩阵 A 中,位于第 i 横列、第 j 直行的元素可表示为 A(i, j) ,i 与 j 即是此元素的下标(Subscript)或索引(Index) MATLAB 中,所有矩阵的内部表示法都是以直行为主的一维向量 A(i, j) 和 A(i+(j-1)*m) 是完全一样的~m为矩阵A的列数 我们可以使用一维或二维下标来存取矩阵 矩阵的索引或下标 可以使用矩阵下标来进行矩阵的索引(Indexing) A(4:5,2:3) -取出矩阵 A 的第四、五横列与二、三直行所形成的部份矩阵A([9 14; 10 15]) - 用一维下标的方式来达到同样目的 用冒号(:), 取出一整列或一整行 A(:, 5) -取出矩阵 A 的第五个直行 用 end 这个保留字来代表某一维度的最大值 A(:, end) - 矩阵 A 的最后一个直行

matlab数值数组及向量化运算解析

第 3 章 数值数组及向量化运算 MATLAB 的核心内容:数值数组和数组运算 3.1 数值计算的特点和地位 符号计算的局限性:有很多问题1)无法解,2)求解时间过长 数值计算:适用范围广,能处理各种复杂的函数关系,计算速度快,容量大。 【例3.1-1】已知t t t f cos )(2 =,求dt t f x s x ? = 0 )()(。 (1)符号计算解法 syms t x ft=t^2*cos(t) sx=int(ft,t,0,x) ezplot(sx,0,5) hold on ft = t^2*cos(t) sx = (2)数值计算解法 dt=0.05; t=0:dt:5; Ft=t.^2.*cos(t); Sx=dt*cumtrapz (Ft); % 小梯形面积的累加求Ft 曲线下的面积,由一个个宽度为dt 的小梯形面积累加得到的 t(end-4:end) % end 指示最后一个元素的位置 Sx(end-4:end) plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',12) xlabel('x'),ylabel('Sx'),grid on 图 3.1-1 在区间[0, 5]采样点上算得的定积分值

【例3.1-2】已知 ) sin( )(t e t f- =,求?=4 )( ) (dt t f x s。 (1)符号计算解法无解 syms t x ft=exp(-sin(t)) sx=int(ft,t,0,4) (2)数值计算解法 dt=0.05; t=0:dt:4; Ft=exp(-sin(t)); Sx=dt*cumtrapz(Ft); Sx(end) plot(t,Ft,'*r','MarkerSize',4) hold on plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',15) hold off xlabel('x') legend('Ft','Sx') 3.2数值数组的创建和寻访 3.2.1一维数组的创建 x=[1,3,5,7,9] 逐个元素输入法 x=a:inc:b 步长生成法,inc缺省时步长为1 x=linspace(a,b,n) 线性采样法,以a,b为左右端点,产生1*n行数组 x=logspace(a,b,n) 对数采样法,以a,b为左右端点,产生1*n行数组运用diag, eye等标准数组生成函数。 【例3.2-1】一维数组的常用创建方法举例。 a1=1:6 a2=0:pi/4:pi a3=1:-0.1:0 b1=linspace(0,pi,4) b2=logspace(0,3,4) %创建数组[100 101 102 103] c1=[2 pi/2 sqrt(3) 3+5i] 3.2.2二维数组的创建 一小规模数组的直接输入法

实验二 MATLAB数值数组及其运算实验报告

实验二MATLAB数值数组及其运算 班级:电子信息工程2班学号:1004101049 姓名:王率率 实验目的 1.掌握数值数组的创建和寻访方法; 2.理解数组运算和矩阵运算的含义; 3.熟悉标准数组生成函数和数组操作函数的运用; 4.熟悉两类特殊数组的应用; 5.了解关系运算和逻辑运算及应用。 内容步骤 在计算机上完成以下各题并进行结果验证,并按各题要求完成实验报告。 1.用2种方法生成行向量[3 5 7 9 11 13 15 17 19],并将其赋值给变量C。写出其命令。 c=[3 5 7 9 11 13 15 17 19] %方法1 c=linspace(3,19,9) %方法2 c=[3:2:19] %方法3 2.输入A= [2 5 6; 7 1 5; 3 1 5],分别使用全下标和单下标取出元素“7”。写出其命令。 A=[2 5 6;7 1 5;3 1 5] A(2,1) %全下标 A(2) %单下标 3.求矩阵[1 3;2 4]的转置矩阵、逆矩阵、矩阵的秩、矩阵的行列式值、矩阵的特征值和特征向量。分别写出其命令和结果。 A=[1 3;2 4] B=A' %转置矩阵 B1=inv(A) %逆矩阵 C=rank(A) %矩阵的秩 C1=det(A) %矩阵的行列式值 [V,D]=eig(A) %特征值和特征向量 运行结果: A = 1 3 2 4 B = 1 2 3 4 B1 =-2.0000 1.5000 1.0000 -0.5000 C =2 C1=-2 V =-0.9094 -0.5658 0.4160 -0.8246 D =-0.3723 0 0 5.3723

第三章 Matlab数值数组及向量化运算

第 3 章 数值数组及向量化运算 数值数组(Numeric Array )和数组运算(Array Operations )始终是MATLAB 的核心内容。本书从第3章起,全部注意力将集中于数值数组及其运算。 本章系统阐述:数组浮点算法的特点;一、二维数值数组的创建和寻访;数组运算和向量化编程;实现数组运算的基本函数;常用标准数组生成函数和数组构作技法;非数NaN 、“空”数组概念和应用;关系和逻辑操作。 3.1 数值计算的特点和地位 【例3.1-1】已知t t t f cos )(2 =,求dt t f x s x ? = 0 )()(。 (1)符号计算解法 syms t x ft=t^2*cos(t) sx=int(ft,t,0,x) ft = t^2*cos(t) sx = x^2*sin(x)-2*sin(x)+2*x*cos(x) (2)数值计算解法 dt=0.05; t=0:dt:5; Ft=t.^2.*cos(t); Sx=dt*cumtrapz(Ft); t(end-4:end) Sx(end-4:end) plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',12) xlabel('x'),ylabel('Sx'),grid on ans = 4.8000 4.8500 4.9000 4.9500 5.0000 ans = -20.1144 -19.9833 -19.7907 -19.5345 -19.2131 图 3.1-1 在区间[0, 5]采样点上算得的定积分值 【例3.1-2】已知 )sin()(t e t f -=,求?=4 )()(dt t f x s 。 (1)符号计算解法

数值数组及向量化运算

第 3 章数值数组及向量化运算 本章内容: 一、二维数值数组的创建、寻访、运算和向量化编程; 二、常用标准数组生成函数和数组构作技法; 三、非数NaN、“空”数组概念和应用;关系和逻辑操作。 符号——数值;连续——离散化 3.1数值计算的特点和地位 数值计算以有限精度数字为基本操作元素,所以它只能用有限长度的数据,以有限的精度,表现有限时间和范围内的函数关系。 ●进行数值计算,必须首先确定一组自变量采样点。把连续变量离散化。 ●执行数值计算的表达式都是在已知的数值点上进行,数值计算结果也是离散的。 ●一般说来,直接观察数据,难以抽象出这组数据的内涵;而离散数据的图形曲线可以 形象地体现数据间的函数关系。但要注意:图形展示的函数性状仅在自变量的取值区间有意义,任何对区间外的延伸和猜测都需特别谨慎。 【例3.1-2】已知 ) sin( )(t e t f- =,求?=4 )( ) (dt t f x s。 (1)符号计算解法 syms t x ft=exp(-sin(t)) sx=int(ft,t,0,4) sv=vpa(sx,6) ft = exp(-sin(t)) Warning: Explicit integral could not be found. > In sym.int at 58 sx = int(exp(-sin(t)),t = 0 .. 4) sv = 3.06267 (2)数值计算解法 dt=0.05; t=0:dt:4; Ft=exp(-sin(t)); Sx=dt*cumtrapz(Ft); Sx(end) plot(t,Ft,'*r','MarkerSize',4) hold on plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',15) hold off xlabel('x') legend('Ft','Sx') ans = 3.0632

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