matlab二分法代码

在MATLAB中,可以编辑一个函数脚本文件(例如:`bisection_method.m`)来实现二分法(bisection method)。二分法是一种求解非线性方程在某区间内根的数值方法。以下是一个简单的实现:

% bisection_method.m

function [root, n_iterations] = bisection_method(func, a, b, tol, max_iterations)

% func: 要求解的非线性方程的函数句柄

% a: 区间的左端点

% b: 区间的右端点

% tol: 容差,当相邻两次迭代的结果小于容差时停止迭代

% max_iterations: 最大迭代次数

if nargin < 5

max_iterations = 100;

end

if nargin < 4

tol = 1e-6;

end

fa = func(a);

fb = func(b);

if sign(fa) == sign(fb)

error('区间两端点上函数值的符号相同,请检查输入的区间。');

end

n_iterations = 0;

while (b - a) / 2 > tol

n_iterations = n_iterations + 1;

if n_iterations > max_iterations

error('已达到最大迭代次数,但仍未满足容差要求。');

end

c = (a + b) / 2;

fc = func(c);

if fc == 0

break;

elseif sign(fc) == sign(fa)

a = c;

fa = fc;

else

b = c;

end

end

root = (a + b) / 2;

接下来,创建一个脚本来测试这个二分法函数:

% test_bisection_method.m

func = @(x) x^3 - x - 1; % 定义要求解的函数

a = 1;

b = 2;

tol = 1e-6;

max_iterations = 100;

[root, n_iterations] = bisection_method(func, a, b, tol, max_iterations);

fprintf('求得的根是:%f\n', root);

fprintf('迭代的次数是:%d\n', n_iterations);

运行`test_bisection_method.m`脚本,你将得到二分法求解的根和迭代次数。当然,你可以根据需要修改区间、容差和最大迭代次数等参数。

MATLAB用二分法求解双组份精馏操作型计算

实用数值方法(Matlab) 小论文题目:用二分法求解双组份精馏操作型计算 小组成员

1.叙述问题 在化工生产过程中,为了达到更好的生产效率,往往要进行设备的改良,改变其各项参数。在这种情况下,为了对进行精馏的产品产物有一个直观的了解,往往需要先进行改变参数后结果的测算。 如以下情况: 某精馏塔具有10块塔板,分离原料组成为摩尔分数0.25的苯-甲苯混合液,物系相对挥发度为2.47.已知在回流比为5,泡点进料时98 .0'=D x , 085.0'=W x 。今改用回流比8,塔顶采出率D/F 及物料热状态均不变,求塔顶,塔底产品组成有何变化? 2.分析问题 此时的已知量为:全塔总板数 N ;相对挥发度或者相平衡曲线;原料组成 F x 与热状态q ;回流比R ;并规定塔顶馏出液的采出率D/F 。待求的未知量为精馏操作的最终产果——产品组成D x , W x 以 及逐板的组成分布。 在这一题中,可以得到方程式()??? ? ? ? ? ???? +--++= +++=-+=++提馏段操作线方程精馏段操作线方程相平衡方程 ____111____11____1111W n n D n n n n n x R D F x R D F R y R x x R R y x x y αα 在方程中,由于众多变量间的非线性关系,使操作型计算一般均通过试差法求解,即先假设一个塔 顶(或塔底)组成,再用物料衡算及逐板计算予以校核的方法来解决。 3.建立模型 根据方程组()??? ? ? ? ? ???? +--++= +++=-+=++提馏段操作线方程精馏段操作线方程相平衡方程 ____111____11____1111W n n D n n n n n x R D F x R D F R y R x x R R y x x y αα可以得到一个关于预设值W x 与校核值W x 之间的关系式W W x x f =)(,将左边的式子右移,可以得到0)(=-W W x x f 。又 因为加大回流比时,精馏段液气比重增加,操作线斜率变大;提馏段气液比增大,操作线斜率变小。当操作达到平衡稳定时馏出组成D x 必然提高,W x 必然降低。 所以在有限区间(a ,b )内必定有0))((*))((<--Wb Wb Wa Wa x x f x x f 由此可以用二分法求得结果。

matlab中的迭代算法

matlab中的迭代算法 迭代算法在matlab中的应用 迭代算法是一种通过多次重复计算来逼近解的方法,它在matlab中得到了广泛的应用。在本文中,我们将介绍一些常见的迭代算法,并探讨它们在matlab中的实现和应用。 1. 二分法 二分法是一种简单而直观的迭代算法,它通过将问题的解空间一分为二,并根据中间点的取值来确定解所在的子空间。在matlab中,可以使用while循环来实现二分法。首先,需要指定解空间的上下界,然后通过计算中间点的值来判断解所在的子空间,并更新解空间的上下界。重复这个过程,直到解的精度满足要求为止。 2. 牛顿迭代法 牛顿迭代法是一种用于求解方程的迭代算法,它利用函数的局部线性近似来逼近方程的解。在matlab中,可以使用while循环来实现牛顿迭代法。首先,需要给定一个初始点,然后根据函数的一阶和二阶导数来计算下一个点的值。重复这个过程,直到解的精度满足要求为止。 3. 高斯-赛德尔迭代法 高斯-赛德尔迭代法是一种用于求解线性方程组的迭代算法,它通过不断更新近似解来逼近方程的解。在matlab中,可以使用while循

环和矩阵运算来实现高斯-赛德尔迭代法。首先,需要给定一个初始解向量,然后根据方程组的系数矩阵和常数向量来计算下一个解向量的值。重复这个过程,直到解的精度满足要求为止。 4. 迭代法求特征值 迭代法也可以用于求解矩阵的特征值和特征向量。在matlab中,可以使用while循环和矩阵运算来实现迭代法求特征值。首先,需要给定一个初始特征向量,然后根据矩阵的幂来计算下一个特征向量的值。重复这个过程,直到特征向量的变化小于某个阈值为止。 5. 迭代法求最优化问题 除了求解方程和矩阵相关的问题,迭代算法还可以用于求解最优化问题。在matlab中,可以使用while循环和梯度计算来实现迭代法求最优化问题。首先,需要给定一个初始解向量,然后根据目标函数的梯度来计算下一个解向量的值。重复这个过程,直到解的精度满足要求为止。 总结起来,迭代算法在matlab中的应用非常广泛。通过使用while 循环和相应的数学运算,我们可以实现各种迭代算法来求解不同类型的问题。这些迭代算法对于解决复杂的数学和工程问题非常有用,可以提供高效且准确的解决方案。因此,掌握和应用迭代算法是每个matlab用户都应该具备的技能。

matlab二分法代码

在MATLAB中,可以编辑一个函数脚本文件(例如:`bisection_method.m`)来实现二分法(bisection method)。二分法是一种求解非线性方程在某区间内根的数值方法。以下是一个简单的实现: % bisection_method.m function [root, n_iterations] = bisection_method(func, a, b, tol, max_iterations) % func: 要求解的非线性方程的函数句柄 % a: 区间的左端点 % b: 区间的右端点 % tol: 容差,当相邻两次迭代的结果小于容差时停止迭代 % max_iterations: 最大迭代次数 if nargin < 5 max_iterations = 100; end if nargin < 4 tol = 1e-6; end fa = func(a); fb = func(b); if sign(fa) == sign(fb) error('区间两端点上函数值的符号相同,请检查输入的区间。'); end n_iterations = 0; while (b - a) / 2 > tol n_iterations = n_iterations + 1; if n_iterations > max_iterations error('已达到最大迭代次数,但仍未满足容差要求。'); end c = (a + b) / 2; fc = func(c); if fc == 0 break; elseif sign(fc) == sign(fa) a = c;

MATLAB源代码

埃特金插值 function f=Atken(x,y,x0) syms t; if(length(x)==length(y)) n=length(x); else disp; return; end y1(1:n)=t; for(i=1:n-1) for(j=i+1:n) y1(j)=y(j)*(t-x(i))/(x(j)-x(i))+y(i)*(t-x(j))/(x(i)-x(j)); end y=y1 simplify(y1); end if(nargin==3) f=subs(y1(n),'t',x0); else simplify(y1(n)); f=collect(y1(n)); f=vpa(f,6); end 特征多项式法 function l=Chapoly(A) %特征多项式法求矩阵特征值 %已知矩阵:A %求得的矩阵特征值:l syms t; N=size(A); n=N(1,1); y=det(A-t*eye (n,n)); l=solve(y); l=vpa(1,5); % function f = Chebyshev(y,k,x0) syms t; T(1:k+1) = t; T(1) = 1; T(2) = t;

c(1:k+1) = 0.0; c(1)=int(subs(y,findsym(sym(y)),sym('t'))*T(1)/sqrt(1-t^2),t,-1,1)/pi; c(2)=2*int(subs(y,findsym(sym(y)),sym('t'))*T(2)/sqrt(1-t^2),t,-1,1)/pi; f = c(1)+c(2)*t; for i=3:k+1 T(i) = 2*t*T(i-1)-T(i-2); c(i) = 2*int(subs(y,findsym(sym(y)),sym('t'))*T(i)/sqrt(1-t^2),t,-1,1)/2; f = f + c(i)*T(i); f = vpa(f,6); if(i==k+1) if(nargin == 3) f = subs(f,'t',x0); else f = vpa(f,6); end end end 弦割法求解非线性方程 function [x k t]=ChordsecantToEquation(f,x0,x1,eps) %弦割法求解非线性方程 %[x k t]=ChordsecantToEquation(f,x0,x1,eps) %x:近似解 %k:迭代次数 %t:运算时间 %f:原函数,定义为内联函数 %x0,x1:初始值 %eps:误差限 % %应用举例: %f=inline('x^3+4*x^2-10'); %x=ChordsecantToEquation(f,1,2,0.5e-6) %[x k]=ChordsecantToEquation(f,1,2,0.5e-6) %[x k t]=ChordsecantToEquation(f,1,2,0.5e-6) %函数的最后一个参数也可以不写,默认情况下,eps=0.5e-6 %[x k t]=ChordsecantToEquation(f,1,2) if nargin==3 eps=0.5e-6; end

二分法matlab

二分法matlab 二分法是一种常见的数值计算方法,也称为折半查找法。它的主要思想是将一个区间分成两个部分,判断目标值在哪个部分,然后继续对该部分进行二分处理,直到最后找到目标值为止。在Matlab中,可以用以下代码实现二分法: function [x] = binary_search(f, a, b, tol) % f: 待求解函数 % a,b: 初始区间 % tol: 精度要求 while abs(b-a) > tol x = (a + b) / 2; if f(x) == 0 return; elseif f(x) * f(a) < 0 b = x; else a = x; end end

x = (a + b) / 2; 其中,f表示待求解的函数,a和b表示初始的区间,tol表示精度要求。在每次循环中,先计算出当前区间的中点x,并判断f(x)与0的大小关系。如果f(x)=0,则直接返回x;如果f(x)*f(a)<0,则说明目标值在左半部分区间内,则将右端点b更新为x;否则说明目标值在右半部分区间内,则将左端点a更新为x。循环直到满足精度要求为止。 下面是一个简单的例子:假设我们要求解方程sin(x)=0.5在[0, pi/2]内的一个近似解。可以定义函数f(x)=sin(x)-0.5,然后调用 binary_search函数求解。 function [x] = f(x) x = sin(x) - 0.5; end x = binary_search(@f, 0, pi/2, 1e-6); 最终得到的近似解为x=0.523599。 二分法是一种简单而有效的数值计算方法,在Matlab中也很容易实

数值分析作业MATLAB

1.用二分法解方程 x-lnx=2 在区间【2 ,4】内的根方法: 二分法 算法: f=inline('x-2-log(x)'); a=2;b=4;er=b-a; ya=f(a); er0=.00001; while er>er0 x0=.5*(a+b); y0=f(x0); if ya*y0<0 b=x0; else a=x0; ya=y0; end disp([a,b]);er=b-a;k=k+1; end 求解结果: >> answer1 3 4 3.0000 3.5000 3.0000 3.2500 3.1250 3.2500 3.1250 3.1875 3.1250 3.1563 3.1406 3.1563 3.1406 3.1484

3.1445 3.1484 3.1445 3.1465 3.1455 3.1465 3.1460 3.1465 3.1460 3.1462 3.1461 3.1462 3.1462 3.1462 3.1462 3.1462 3.1462 3.1462 3.1462 3.1462 最终结果为: 3.1462 2.试编写MATLAB 函数实现Newton 插值,要求能输出插值多项式。对函数 1 41)(2+=x x f 在区间[-5,5]上实现10次多项式插值。 Matlab 程序代码如下: %此函数实现y=1/(1+4*x^2)的n 次Newton 插值,n 由调用函数时指定 %函数输出为插值结果的系数向量(行向量)和插值多项式 算法: function [t y]=func5(n) x0=linspace(-5,5,n+1)'; y0=1./(1.+4.*x0.^2); b=zeros(1,n+1); for i=1:n+1 s=0; for j=1:i t=1; for k=1:i if k~=j

matlab解方程数值解

matlab解方程数值解 一、前言 MATLAB是一款强大的数学软件,可以用于解决各种数学问题,包括 解方程。在本文中,我们将详细介绍如何使用MATLAB进行方程的数值解。 二、MATLAB中的方程求解函数 MATLAB中有多种函数可以用于求解方程,例如fzero、fsolve和vpasolve等。这些函数的使用方法略有不同,但都可以用于求解方程。 1. fzero函数 fzero函数是用于寻找单个变量非线性函数的根。该函数需要输入一个函数句柄和一个初始猜测值,并返回根的估计值。 例如,要求解方程x^2-2=0,在MATLAB中可以使用以下代码: ``` f = @(x) x^2 - 2;

x0 = 1; x = fzero(f,x0); ``` 其中,@符号表示创建一个匿名函数句柄f,x0为初始猜测值,x为返回的根的估计值。 2. fsolve函数 fsolve函数是用于求解多个非线性方程组的根。该函数需要输入一个包含多个非线性方程的匿名函数句柄和一个初始猜测向量,并返回根向量。 例如,要求解以下非线性方程组: ``` x^2 + y^2 - 4 = 0 exp(x) + y - 1 = 0 ``` 在MATLAB中可以使用以下代码: ```

f = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 4; exp(x(1)) + x(2) - 1]; x0 = [1;1]; x = fsolve(f,x0); ``` 其中,f为一个包含两个非线性方程的匿名函数句柄,x0为初始猜测向量,x为返回的根向量。 3. vpasolve函数 vpasolve函数是用于求解符号方程的数值解。该函数需要输入一个符号方程和一个变量,并返回该变量的数值解。 例如,要求解方程sin(x) + x^2 = 0,在MATLAB中可以使用以下代码: ``` syms x eqn = sin(x) + x^2 == 0; sol = vpasolve(eqn,x); ``` 其中,syms关键字表示将变量x声明为符号变量,eqn为符号方程,

二分法和牛顿迭代法求解方程的比较

二分法和牛顿迭代法求解方程的比较 200822401018 徐小良 一、问题叙述 求解1232cos 0x x -+=的解;通过编写matlab 程序分别用分析二分法和牛顿迭代法求解方程,通过两种方法的比较,分析二者求解方程的快慢程度。 二、问题分析 由matlab 画图命令,容易得到此方程解的范围为(2,4);两种迭代方法,在使用相同的误差(0.00001)的情况下,得出matlab 迭代次数,通过次数的比较得出二者求解速度快慢比较。 三、实验程序及注释 (1)、二分法程序: clear; %清除所有内存数据; f=inline('12-3*x+2*cos(x)'); format long %数据显示格式设为长型; a=2;b=4; %求解区间; er=b-a;ya=f(a);k=0;er0=0.00001; %误差分析; while er>er0 x0=.5*(a+b); y0=f(x0); if ya*y0<0 b=x0; %二分法求解程序; else a=x0; ya=y0; end disp([a,b]);er=b-a;k=k+1 %显示各个区间值和求解次数; end disp([a,b]); %显示最后一个区间值; (2)、牛顿迭代法程序: clear; %清除所有内存数据; f=inline('12-3*x+2*cos(x)'); format long %数据显示格式设为长型; b=3;a=4;k=0; %求解区间; y0=f(b);y=f(a); while abs(b-a)>0.00001 t=a-y*(a-b)/(y-y0); b=a;y0=y; %牛顿迭代法求解程序; a=t;y=f(a); k=k+1; disp([b,a]);k %显示各个区间值和求解次数; end disp([b,a]); %显示最后一个区间值;

matlab二分法

matlab二分法 MATLAB二分法是一种常用的求解非线性方程的数值解法,它通过不断地将定义域分成若干个子区间,从而找到近似解。与梯形法和牛顿迭代法相比,MATLAB 二分法又称为“分治法”,是一种简单、直观、快速和有效的求解非线性方程的数值解法。 1. 二分法原理 MATLAB 二分法是根据“分而治之”的思想来求解非线性方程的数值解的。它的基本思想是,将定义域分成两个子区间,其中一个子区间的函数值的符号一定是固定的,另一个子区间的函数值的符号也是固定的,只有当它们的符号相反时,才能确定解存在于这两个子区间之间。然后,再对缩小的子区间重复以上操作,进而确定非线性方程的近似解,也就是所谓的“黄金分割法”。 2. MATLAB 二分法的步骤 (1)始条件 首先,要将定义域分成两个子区间,在每一个子区间内,假定函数值的符号是固定的;确定迭代初值 $x_0,比如$x_0=0.5; (2)代计算 求出迭代第二值 $x_1,即 $x_1=x_0+frac{b-x_0}{2},计算出$x_1$值,计算函数值的符号; (3)晕条件 当求得的函数值的符号与定义域中一边的函数值的符号相反时,认为解存在于此子区间之间,继续将所取得的子区间继续缩小,直到

定义域中的某两个端点接近,或者函数值的绝对值小于指定的误差范围,此时称为收敛; (4)的输出 将收敛时的根 $x_n$ 作为解的输出。 3. MATLAB 二分法的优缺点 (1) MATLAB 二分法的优点 MATLAB 二分法具有简单、直观、快速和有效的特点,只要能够确定函数在定义域中的一边的函数值的符号,就可以求出近似解。 (2) MATLAB 二分法的缺点 MATLAB 二分法容易收敛到局部极小值,而无法收敛到全局最优值;同时,它也不适用于函数值在定义域内不连续或周期变化的情况。 4. MATLAB 二分法的应用 MATLAB 二分法在实际工程中广泛应用,主要用于求解非线性方程、解决二次规划问题、求解非线性最小化问题、结构优化问题等。 以上就是关于 MATLAB 二分法的介绍,本文介绍了 MATLAB 二分法的原理、步骤、优缺点和应用,希望能够为大家带来一些帮助。

《基于MATLAB的高等数学问题求解》学习笔记

第六章:函数,极限与连续的MATLAB 1 映射与函数。 (1)集合(更多的是用于数组间的运算):ismember(一个个元素判断是否是子集,返回一个数组);intersect(求交集,返回结果数组);setdiff(a,b)(求差集,属于a不属于b的数组);union (求并集)。 (2)函数:定义方法:y=@(x)f(x);syms x y=f(x);y=sym(‘f(x)’); 求反函数:finverse(f,t);求复合函数f(g(x)):y=compose(f,g); 2 求极限。 (1)求数列极限:limit(xn, n, inf);limit(xn, inf)。 (2)求函数极限:limit(fx, x, x0(, ‘left’) );limit(fx, x, inf)。 3 函数的连续性与间断点。 (1)判断连续性的函数代码:P144。 (2)判断x0是否是函数f(x)的间断点的函数代码:(P146,文件夹MATLAB学习中的程序储存里)。 实际应用中,可以根据绘图来判定是否是间断点。

(3)求函数区间的方法:P215。 第七章:导数与微分的MATLAB求解 1 导数求解: diff(fx,x,n)后面2个可以省略,则是求导函数; 隐函数的导数求解见P156的2个例子;稍微总结就是把y定义为y=sym(‘y(x)’),然后定义隐函数的表达式为F=…,把表达式等号右侧置为0,左侧为F函数表达式,之后:diff(F,x)。 参数方程确定的函数的导数P157。 2 洛必达法则:P168. 3 泰勒公式: P172.另外,MATLAB有taylor(fx,x,n,a)。MATLAB提供了泰勒级数逼近分析界面:taylortool, 4 函数的凹凸性与曲线的单调性: 求函数单调区间及各个区间单调性的判定:P175。 求凹凸性与拐点的程序:P179。 求方程实根从而可以进行一些特殊数值表达式的求解(比如(-8)

二分法matlab程序 (2)

二分法matlab程序 简介 二分法(Bisection Method)是一种用来寻找函数方程的根(即零点)的方法。它通常用于连续且单调的函数,并且在初始区间内存在一个根。二分法通过将初始区间一分为二,并根据函数值的符号确定新的区间,反复迭代直到满足预设的精度要求。 在本文档中,我们将使用Matlab编程语言实现二分法算法,并提供一个完整 的程序示例。 算法步骤 1.确定初始区间[a, b],其中函数在区间两端点a和b的函数值异号, 即f(a) * f(b) < 0。 2.计算初始区间的中点c,即c = (a + b) / 2。 3.计算函数在中点处的函数值f(c)。 4.如果f(c)接近零,则中点c就是函数的根,终止算法。 5.如果f(c)与f(a)异号,则根位于[a, c]区间内,令b = c,并返 回步骤2。 6.如果f(c)与f(b)异号,则根位于[c, b]区间内,令a = c,并返 回步骤2。

7.重复步骤2~6,直到达到预设的迭代次数或满足预设的精度要求。 Matlab程序示例 下面是一个使用Matlab语言实现二分法算法的程序示例: function root = bisectionMethod(f, a, b, maxIterations, precision) for i = 1:maxIterations c = (a + b) / 2; fa = f(a); fc = f(c); if abs(fc) < precision root = c; return; end if fa * fc < 0 b = c; else a = c; end end error('Failed to converge within the maximum number of iterations'); end % 示例:求解函数 f(x) = x^3 - x - 2 的根 f = @(x) x^3 - x - 2; a = 1; b = 2; maxIterations = 1000;

MATLAB计算方法迭代法牛顿法二分法实验报告

完美WORD格式 姓名实验报告成绩 评语: 指导教师(签名) 年月日

说明:指导教师评分后,实验报告交院(系)办公室保存。 实验一 方程求根 一、 实验目的 用各种方法求任意实函数方程0)(=x f 在自变量区间[a ,b]上,或某一点附近的实根。并比较方法的优劣。 二、 实验原理 (1)、二分法 对方程0)(=x f 在[a ,b]内求根。将所给区间二分,在分点2a b x -= 判 断是否0)(=x f ;若是,则有根 2a b x -= 。否则,继续判断是否0)()(<∙x f a f , 若是,则令x b =,否则令x a =。否则令x a =。重复此过程直至求出方程 0)(=x f 在[a,b]中的近似根为止。 (2)、迭代法 将方程0)(=x f 等价变换为x =ψ(x )形式,并建立相应的迭代公式 = +1k x ψ(x )。 (3)、牛顿法 若已知方程 的一个近似根0x ,则函数在点0x 附近可用一阶泰勒多项式))((')()(0001x x x f x f x p -+=来近似,因此方程0)(=x f 可近似表示为 +)(0x f 0 ))(('0=-x x x f 设0)('0≠x f ,则=x -0x )(') (00x f x f 。取x 作为原方程新的近 似根1x ,然后将1x 作为0x 代入上式。迭代公式为:=+1k x -0x ) (') (k k x f x f 。 三、 实验设备:MATLAB 7.0软件

四、 结果预测 (1)11x =0.09033 (2)5x =0.09052 (3)2x =0,09052 五、 实验内容 (1)、在区间[0,1]上用二分法求方程0210=-+x e x 的近似根,要求误差不 超过 3 105.0-⨯。 (2)、取初值00=x ,用迭代公式=+1k x -0x ) (')(k k x f x f ,求方程0210=-+x e x 的 近似根。要求误差不超过3 105.0-⨯。 (3)、取初值0 0=x ,用牛顿迭代法求方程0210=-+x e x 的近似根。要求误 差不超过 3 105.0-⨯。 六、 实验步骤与实验程序 (1) 二分法 第一步:在MATLAB 7.0软件,建立一个实现二分法的MATLAB 函数文件agui_bisect.m 如下: function x=agui_bisect(fname,a,b,e) %fname 为函数名,a,b 为区间端点,e 为精度 fa=feval(fname,a); %把a 端点代入函数,求fa fb=feval(fname,b); %把b 端点代入函数,求fb if fa*fb>0 error('两端函数值为同号'); end %如果fa*fb>0,则输出两端函数值为同号 k=0 x=(a+b)/2

matlab多项式求根

matlab多项式求根 Matlab多项式求根 Matlab是一种常用的数学软件,可以用来进行计算、绘图和模拟等操作。在Matlab中,求解多项式的根是一个常见的问题。多项式根是数学领域中非常重要的一个问题,因为它与众多科学和工程应用有关。本文将介绍如何在Matlab中求解多项式的根。 一、多项式求根的基本概念 多项式是一类非常重要的数学函数,可以表示出许多实际问题的数学模型。多项式求根是求解多项式函数f(x) = 0的所有实数和复数解的问题。多项式求根的解法包括牛顿法、二分法、割线法等多种方法。在Matlab中,可以使用poly函数来对多项式进行求解。例如,给定多项式1x^2+2x+1,可以使用Matlab的root函数来求得多项式的根,代码如下: p = [1 2 1]; r = roots(p); 其中,p表示多项式的系数向量,roots函数返回多项式的所有根。

二、多项式求根的应用 多项式求根在科学和工程领域中有着广泛的应用,如控制工程、信号处理、图像处理、机器学习和统计分析等领域。以下是一些多项式求根在实际应用中的例子。 1.图像处理 在图像处理中,多项式求根可以用来对图像进行模糊处理和去噪,以提高图像的质量。例如,给定多项式f(x) = 4x^3-13x^2+16x-5,可以使用Matlab的roots函数来求出多项式的根,从而得到图像的模糊程度和噪声的大小。 2.机器学习 在机器学习中,多项式求根可以用来进行回归分析,以确定各个变量之间的关系。例如,给定多项式f(x) = 3x^2+2x+1,可以使用Matlab的roots函数来求解多项式的根,从而得出变量之间的关系。 3.统计分析 在统计分析中,多项式求根可以用来计算多项式回归的系数,以确定变量之间的关系和相关系数。例如,给定多项式f(x) = 2x^2+4x+1,可以使用Matlab的roots函数来计算多项式回归的系数,从而得出变量之

二分法matlab程序

二分法 二分法基本思路 一般地,对于函数f(x),如果存在实数c,当x=c 时,若f(c)=0,那么把x=c 叫做函数f(x)的零点。 解方程即要求f(x)的所有零点。 假定f(x)在区间(x ,y )上连续 先找到a 、b 属于区间(x ,y ),使f(a),f(b)异号,说明在区间(a,b)内一定有零点,然后求f[(a+b)/2], 现在假设f(a)<0,f(b)>0,a=a ,从①开始继续使用 ② 中点函数值判断。 如果f[(a+b)/2]>0,则在区间(a,(a+b)/2)内有零点,(a+b)/2<=b ,从①开始继续使用 中点函数值判断。 这样就可以不断接近零点。 通过每次把f(x)的零点所在小区间收缩一半的方法,使区间的两个端点逐步迫近函数的零点,以求得零点的近似值,这种方法叫做二分法。 从以上可以看出,每次运算后,区间长度减少一半,是线形收敛。另外,二分法不能计算复根和重根。 二分法步骤 用二分法求方程()0f x =的根* x 的近似值k x 的步骤 ① 若对于a b <有()()0f a f b <,则在(,)a b 内()0f x =至少有一个根。 ② 取,a b 的中点12 a b x +=计算1()f x ③ 若1()0f x =则1x 是()0f x =的根,停止计算,

运行后输出结果*1x x = 若1()()0f a f x <则在1(,)a x 内()0f x =至少有一个根。取111,a a b x ==; 若1()()0f a f x >,则取111,a x b b ==; ④ 若12 k k b a ε-≤(ε为预先给定的要求精度)退出计算,运行后输出结果*2 k k a b x +≈,反之,返回步骤1,重复步骤1,2,3 二分法Mtalab 程序 syms x; fun=input('(输入函数形式)fx='); a=input('(输入二分法下限)a='); b=input('(输入二分法上限)b='); d=input('输入误差限 d=')%二分法求根 %f=inline(x^2-4*x+4); %修改需要求解的inline 函数的函数体 f=inline(fun);%修改需要求解的inline 函数的函数体 e=b-a; k=0 ; while e>d c=(a+b)/2; if f(a)*f(c)<0 b=c; elseif f(a)*f(c)>0 a=c; else

matlab找零点函数

matlab找零点函数 在MATLAB中,要寻找函数的零点,可以使用几种不同的方法,包括 二分法、牛顿法、割线法和方程迭代法等。下面将介绍这些方法的原理和MATLAB中的实现。 1. 二分法(Bisection Method):对于一个已知的连续函数 f(x), 如果在区间 [a, b] 内 f(a) 和 f(b) 异号,则函数在该区间内至少存在 一个零点。二分法的基本思想是不断将区间二分,直到找到零点的近似解。可以使用MATLAB内置函数 fzero 来实现二分法。例如,对于函数 f(x) = x^2 - 4,在区间 [1, 3] 内寻找零点的代码如下: ```matlab x = fzero(f, [1, 3]); disp(x); ``` 2. 牛顿法(Newton's Method):牛顿法基于函数的泰勒级数近似, 通过迭代逼近函数的零点。其基本思想是在当前估计值 x0 处,通过函数 f(x) 的导数 f'(x) 来计算下一个估计值 x1、可以使用MATLAB内置函数fzero 来实现牛顿法。例如,对于函数 f(x) = x^2 - 4,在初始估计值 x0 = 2 处寻找零点的代码如下: ```matlab x0=2; x = fzero(f, x0);

disp(x); ``` 3. 割线法(Secant Method):割线法是在牛顿法的基础上做了改进,使用两个初始估计值 x0 和 x1 来逼近函数的零点。割线法的迭代公式为 x(n+1) = x(n) - f(x(n)) * (x(n) - x(n-1)) / (f(x(n)) - f(x(n-1)))。同样,可以使用MATLAB内置函数 fzero 来实现割线法。例如,对 于函数 f(x) = x^2 - 4,在初始估计值 x0 = 1 和 x1 = 2 处寻找零点 的代码如下: ```matlab x0=1; x1=2; x = fzero(f, [x0, x1]); disp(x); ``` 4. 方程迭代法(Fixed-Point Iteration Method):方程迭代法是 将原方程 f(x) = 0 转化为等价的迭代方程 x = g(x),通过不断迭代 g(x) 来逼近函数的零点。可以使用MATLAB中的迭代函数来实现方程迭代法。例如,对于函数 f(x) = x^2 - 4,构造迭代方程为 g(x) = sqrt(4 + x)。可以选择一个初始值 x0 并进行迭代,直到满足收敛条件为止。代 码示例如下: ```matlab

matlab程序设计例题及答案

1.编写程序:计算1/3+2/5+3/7+……+10/21 法一: s=0; for i=1:10 s=s+i/(2*i+1); end s s = 4.4096 法二: sum((1:10)./(3:2:21)) ans = 4.4096 2.编写程序:计算1~100中即能被3整除,又能被7整除的所有数之和。 s=0; for i=1:100 if mod(i,3)==0&&mod(i,7)==0 s=s+i; end,end s s = 210 3.画出y=n!的图(1<=n<=10),阶乘的函数自己编写,禁用MATLAB自带的阶乘函数。 x=1:10; for i=1:10 try y(i)=y(i-1)*i; catch y(i)=1; end,end plot(x,y)

12345678910 0.511.522.533.54 6 4.一个数恰好等于它的因子之和,这个数就称为完数。例如,6的因子为1,2,3,而6=1+2+3,因此6就是一个完数。编程找出2000以内的所有完数。 g=[]; for n=2:2000 s=0; for r=1:n-1 if mod(n,r)==0 s=s+r; end end if s==n g=[g n]; end end g g =6 28 496

5.编写一个函数,模拟numel函数的功能,函数中调用size函数。 function y=numelnumel(x) m=size(x); y=m(1)*m(2); numelnumel([1 2 3;4 5 6]) ans = 6 6. 编写一个函数,模拟length函数的功能,函数中调用size函数。 function y=lengthlength(x) m=size(x); y=max(m(1),m(2)); lengthlength([1 2 3;4 5 6]) ans = 3 7.求矩阵rand(5)的所有元素和及各行平均值,各列平均值。 s=rand(5); sum=sum(sum(s)) mean2=mean(s,2) mean1=mean(s) sum = 13.8469

MATLAB计算方法迭代法牛顿法二分法实验报告

姓名 实验报告成绩 评语: 指导教师(签名) 年 月 日 说明:指导教师评分后,实验报告交院(系)办公室保存。 实验一 方程求根 一、 实验目的 用各种方法求任意实函数方程0)(=x f 在自变量区间[a ,b]上,或某一点附近的实根。并比较方法的优劣。 二、 实验原理 (1)、二分法 对方程0)(=x f 在[a ,b]内求根。将所给区间二分,在分点 2a b x -=判断是否0)(=x f ;若是,则有根2a b x -=。否则,继续判断是否0)()(<∙x f a f , 若是,则令x b =,否则令x a =。否则令x a =。重复此过程直至求出方程0)(=x f 在[a,b]中的近似根为止。 (2)、迭代法 将方程0)(=x f 等价变换为x =ψ(x )形式,并建立相应的迭代公式=+1k x ψ(x )。 (3)、牛顿法 若已知方程 的一个近似根0x ,则函数在点0x 附近可用一阶泰勒多项式))((')()(0001x x x f x f x p -+=来近似,因此方程0)(=x f 可近似表示为

+)(0x f 0))(('0=-x x x f 设0)('0≠x f ,则=x -0x )(') (00x f x f 。取x 作为原方程新的近似根1x ,然后将1x 作为0x 代入上式。迭代公式为:=+1 k x -0x )(')(k k x f x f 。 三、 实验设备:MATLAB 7.0软件 四、 结果预测 (1)11x =0.09033 (2)5x =0.09052 (3)2x =0,09052 五、 实验内容 (1)、在区间[0,1]上用二分法求方程0210=-+x e x 的近似根,要求误差不 超过3105.0-⨯。 (2)、取初值00=x ,用迭代公式=+1 k x -0x )(') (k k x f x f ,求方程0210=-+x e x 的近似根。要求误差不超过3105.0-⨯。 (3)、取初值00=x ,用牛顿迭代法求方程0210=-+x e x 的近似根。要求误 差不超过3105.0-⨯。 六、 实验步骤与实验程序 (1) 二分法 第一步:在MATLAB 7.0软件,建立一个实现二分法的MATLAB 函数文件agui_bisect.m 如下: function x=agui_bisect(fname,a,b,e) %fname 为函数名,a,b 为区间端点,e 为精度 fa=feval(fname,a); %把a 端点代入函数,求fa fb=feval(fname,b); %把b 端点代入函数,求fb