cplex与matalb函数实例

cplex与matalb函数实例
cplex与matalb函数实例

function cplexbilpex

% Use the function cplexbilp to solve a binary integer programming problem %

% The bilp problem solved in this example is

% Maximize x1 + 2 x2 + 3 x3 + x4

% Subject to

% - x1 + x2 + x3 + 10 x4 <= 20

% x1 - 3 x2 + x3 <= 30

% x2 - 3.5x4 = 0

% Binary Integer

% x1 x2 x3 x4

%

---------------------------------------------------------------------------

% File: cplexbilpex.m

% Version 12.5

%

---------------------------------------------------------------------------

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

---------------------------------------------------------------------------

try

% Since cplexbilp solves minimization problems and the problem

% is a maximization problem, negate the objective

f = [-1 -2 -3 -1]';

Aineq = [-1 1 1 10;

1 -3 1 0];

bineq = [20 30]';

Aeq = [0 1 0 -3.5];

beq = 0;

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, fval, exitflag, output] = cplexbilp (f, Aineq, bineq, Aeq, beq, ... [ ], options);

fprintf ('\nSolution status = %s\n', output.cplexstatusstring);

fprintf ('Solution value = %d\n', fval);

disp ('Values = ');

disp (x');

catch m

disp(m.message);

end

end

function cplexlpex

% Use the function cplexlp to solve a linear programming problem

%

% The LP problem solved in this example is

% Maximize x1 + 2 x2 + 3 x3

% Subject to

% - x1 + x2 + x3 <= 20

% x1 - 3 x2 + x3 <= 30

% Bounds

% 0 <= x1 <= 40

% 0 <= x2

% 0 <= x3

%

---------------------------------------------------------------------------

% File: cplexlpex.m

% Version 12.5

%

---------------------------------------------------------------------------

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

---------------------------------------------------------------------------

try

% Since cplexlp solves minimization problems and the problem

% is a maximization problem, negate the objective

f = [-1 -2 -3]';

Aineq = [-1 1 1; 1 -3 1];

bineq = [20 30]';

lb = [0 0 0]';

ub = [40 inf inf]';

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, fval, exitflag, output] = cplexlp ...

(f, Aineq, bineq, [], [], lb, ub, [], options);

fprintf ('\nSolution status = %s\n', output.cplexstatusstring);

fprintf ('Solution value = %f\n', fval);

disp ('Values =');

disp (x');

catch m

disp(m.message);

end

end

function cplexlsqbilpex

% Use the function cplexlsqbilp to solve a constrained least squares

% problem Some variables are binary.

%

---------------------------------------------------------------------------

% File: cplexlsqbilpex.m

% Version 12.5

%

---------------------------------------------------------------------------

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

---------------------------------------------------------------------------

try

C = [0.9501 0.7620 0.6153 0.4057

0.2311 0.4564 0.7919 0.9354

0.6068 0.0185 0.9218 0.9169

0.4859 0.8214 0.7382 0.4102

0.8912 0.4447 0.1762 0.8936];

d = [0.0578

0.3528

0.8131

0.0098

0.1388];

Aineq = [0.2027 0.2721 0.7467 0.4659

0.1987 0.1988 0.4450 0.4186

0.6037 0.0152 0.9318 0.8462];

bineq = [0.5251

0.2026

0.6721];

lb = 0.0 * ones (4, 1);

ub = 1.0 * ones (4, 1);

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, resnorm, residual, exitflag, output] = ...

cplexlsqbilp (C, d, Aineq, bineq, ...

[ ], [ ], lb, ub, [ ], options);

fprintf ('\nSolution status = %s\n', output.cplexstatusstring);

disp ('Values =');

disp (x');

disp ('resnorm =');

disp (resnorm);

disp ('residual =');

catch m

throw (m);

end

end

function cplexlsqlinex

% Use the function cplexlsqlin to solve a constrained least squares problem %

---------------------------------------------------------------------------

% File: cplexlsqlinex.m

% Version 12.5

%

---------------------------------------------------------------------------

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

---------------------------------------------------------------------------

try

C = [0.9501 0.7620 0.6153 0.4057

0.2311 0.4564 0.7919 0.9354

0.6068 0.0185 0.9218 0.9169

0.4859 0.8214 0.7382 0.4102

0.8912 0.4447 0.1762 0.8936];

d = [0.0578

0.3528

0.8131

0.0098

0.1388];

Aineq = [0.2027 0.2721 0.7467 0.4659

0.1987 0.1988 0.4450 0.4186

0.6037 0.0152 0.9318 0.8462];

bineq = [0.5251

0.2026

0.6721];

lb = -0.1 * ones (4, 1);

ub = 2.0 * ones (4, 1);

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, resnorm, residual, exitflag, output] = ...

cplexlsqlin (C, d, Aineq, bineq, [ ], [ ], lb, ub, [], options);

fprintf ('\nSolution status = %s\n', output.cplexstatusstring);

disp ('Values =');

disp (x');

disp (resnorm);

disp ('residual =');

disp (residual');

catch m

disp(m.message);

end

end

function cplexlsqmilpex

% Use the function cplexlsqmilp to solve a constrained least squares problem % Some variables are binary.

%

---------------------------------------------------------------------------

% File: cplexlsqmilpex.m

% Version 12.5

%

---------------------------------------------------------------------------

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

---------------------------------------------------------------------------

try

C = [0.9501 0.7620 0.6153 0.4057

0.2311 0.4564 0.7919 0.9354

0.6068 0.0185 0.9218 0.9169

0.4859 0.8214 0.7382 0.4102

0.8912 0.4447 0.1762 0.8936];

d = [0.0578

0.3528

0.8131

0.0098

0.1388];

Aineq = [0.2027 0.2721 0.7467 0.4659

0.1987 0.1988 0.4450 0.4186

0.6037 0.0152 0.9318 0.8462];

bineq = [0.5251

0.2026

0.6721];

lb = [0.0 -0.1 0.0 -0.1];

ub = [1.0 2.0 1.0 2.0];

ctype = 'BCBC';

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, resnorm, residual, exitflag, output] = ...

cplexlsqmilp (C, d, Aineq, bineq, ...

[ ], [ ], [ ], [ ], [ ], lb, ub, ctype, [ ], options); fprintf ('\nSolution status = %s\n', output.cplexstatusstring);

disp ('Values =');

disp (x');

disp ('resnorm =');

disp (resnorm);

disp ('residual =');

disp (residual');

catch m

throw (m);

end

end

function cplexlsqmiqcpex

% Use the function cplexlsqmiqcp to solve a constrained least squares problem % Some variables are binary and one constraint is quadratic.

%

---------------------------------------------------------------------------

% File: cplexlsqmiqcpex.m

% Version 12.5

%

---------------------------------------------------------------------------

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

---------------------------------------------------------------------------

try

C = [0.9501 0.7620 0.6153 0.4057

0.2311 0.4564 0.7919 0.9354

0.6068 0.0185 0.9218 0.9169

0.4859 0.8214 0.7382 0.4102

0.8912 0.4447 0.1762 0.8936];

d = [0.0578

0.3528

0.8131

0.0098

0.1388];

Aineq = [0.2027 0.2721 0.7467 0.4659

0.1987 0.1988 0.4450 0.4186

0.6037 0.0152 0.9318 0.8462];

bineq = [0.5251

0.2026

0.6721];

lb = [0.0 -0.1 0.0 -0.1];

ub = [1.0 2.0 1.0 2.0];

l = [0 0 0 0]';

r = 1;

Q = [1 0 0 0

0 1 0 0

0 0 1 0

0 0 0 1];

ctype = 'BCBC';

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, resnorm, residual, exitflag, output] = ...

cplexlsqmiqcp (C, d, Aineq, bineq,[ ], [ ], l, Q, r, [ ], [ ], [ ], ... lb, ub, ctype, [ ], options);

fprintf ('\nSolution status = %s\n', output.cplexstatusstring);

disp ('Values =');

disp (x');

disp ('resnorm =');

disp (resnorm);

disp ('residual =');

disp (residual');

catch m

throw (m);

end

end

function cplexlsqnonneglinex

% Use the function cplexlsqnonneglin to solve a nonnegative least squares % problem

%

---------------------------------------------------------------------------

% File: cplexlsqnonneglinex.m

% Version 12.5

%

---------------------------------------------------------------------------

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

---------------------------------------------------------------------------

try

C = [0.0372 0.2869

0.6861 0.7071

0.6344 0.6170];

d = [0.8587

0.1781

0.0747

0.8405];

Aineq = [0.2027 0.2721

0.1987 0.1988

0.6037 0.0152];

bineq = [0.5251

0.2026

0.6721];

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, resnorm, residual, exitflag, output] = ...

cplexlsqnonneglin (C, d, Aineq, bineq, [], [], [], options);

fprintf ('\nSolution status = %s\n', output.cplexstatusstring);

disp ('Values =');

disp (x');

disp ('resnorm =');

disp (resnorm);

disp ('residual =');

disp (residual');

catch m

throw (m);

end

end

function cplexlsqnonnegmilpex

% Use the function cplexlsqnonnegmilp to solve a nonnegative least squares % problem. The variables are binary.

%

---------------------------------------------------------------------------

% File: cplexlsqnonnegmilpex.m

% Version 12.5

%

---------------------------------------------------------------------------

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

---------------------------------------------------------------------------

try

C = [0.0372 0.2869

0.6861 0.7071

0.6344 0.6170];

d = [0.8587

0.1781

0.0747

0.8405];

Aineq = [0.2027 0.2721

0.1987 0.1988

0.6037 0.0152];

bineq = [0.5251

0.2026

0.6721];

ctype = 'BB';

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, resnorm, residual, exitflag, output] = ...

cplexlsqnonnegmilp (C, d, Aineq, bineq, [], [], [], [], [], ctype, ... [], options);

fprintf ('\nSolution status = %s\n', output.cplexstatusstring);

disp ('Values =');

disp (x');

disp ('resnorm =');

disp (resnorm);

disp ('residual =');

disp (residual');

catch m

throw (m);

end

end

function cplexlsqnonnegmiqcpex

% Use the function cplexlsqnonnegmiqcp to solve a nonnegative least squares % problem. The variables are binary and one constraint is quadratic.

%

---------------------------------------------------------------------------

% File: cplexlsqnonnegmiqcpex.m

% Version 12.5

%

---------------------------------------------------------------------------

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

---------------------------------------------------------------------------

try

C = [0.0372 0.2869

0.6861 0.7071

0.6233 0.6245

0.6344 0.6170];

d = [0.8587

0.1781

0.0747

0.8405];

Aineq = [0.2027 0.2721

0.1987 0.1988

0.6037 0.0152];

bineq = [0.5251

0.2026

0.6721];

ctype = 'BB';

l = [0 0]';

r = 1;

Q = [1 0

0 1];

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, resnorm, residual, exitflag, output] = ...

cplexlsqnonnegmiqcp (C, d, Aineq, bineq, [], [], l, Q, r, ...

[], [], [], ctype, [], options);

fprintf ('\nSolution status = %s\n', output.cplexstatusstring);

disp ('Values =');

disp (x');

disp ('resnorm =');

disp (resnorm);

disp ('residual =');

disp (residual');

catch m

throw (m);

end

end

function cplexlsqnonnegqcpex

% Use the function cplexlsqnonnegqcp to solve a nonnegative least squares % problem. The variables are binary and one constraint is quadratic.

%

---------------------------------------------------------------------------

% File: cplexlsqnonnegmiqcpex.m

% Version 12.5

%

---------------------------------------------------------------------------

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

---------------------------------------------------------------------------

try

C = [0.0372 0.2869

0.6861 0.7071

0.6233 0.6245

0.6344 0.6170];

d = [0.8587

0.1781

0.0747

0.8405];

Aineq = [0.2027 0.2721

0.1987 0.1988

0.6037 0.0152];

bineq = [0.5251

0.2026

0.6721];

l = [0 0]';

r = 1;

Q = [1 0

0 1];

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, resnorm, residual, exitflag, output] = ...

cplexlsqnonnegqcp (C, d, Aineq, bineq, [], [], l, Q, r, [], options); fprintf ('\nSolution status = %s\n', output.cplexstatusstring);

disp ('Values =');

disp (x');

disp ('resnorm =');

disp (resnorm);

disp ('residual =');

disp (residual');

catch m

throw (m);

end

end

function cplexlsqqcpex

% Use the function cplexlsqqcp to solve a constrained least squares problem % Some variables are binary and one constraint is quadratic.

%

---------------------------------------------------------------------------

% File: cplexlsqqcpex.m

% Version 12.5

%

---------------------------------------------------------------------------

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

---------------------------------------------------------------------------

try

C = [0.9501 0.7620 0.6153 0.4057

0.2311 0.4564 0.7919 0.9354

0.6068 0.0185 0.9218 0.9169

0.4859 0.8214 0.7382 0.4102

0.8912 0.4447 0.1762 0.8936];

d = [0.0578

0.3528

0.8131

0.0098

0.1388];

Aineq = [0.2027 0.2721 0.7467 0.4659

0.1987 0.1988 0.4450 0.4186

0.6037 0.0152 0.9318 0.8462];

bineq = [0.5251

0.2026

0.6721];

lb = -0.1 * ones(4, 1);

ub = 2.0 * ones(4, 1);

l = [0 0 0 0]';

r = 1;

Q = [1 0 0 0

0 1 0 0

0 0 1 0

0 0 0 1];

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, resnorm, residual, exitflag, output] = ...

cplexlsqqcp (C, d, Aineq, bineq,[ ], [ ], l, Q, r, ...

lb, ub, [ ], options);

fprintf ('\nSolution status = %s\n', output.cplexstatusstring);

disp ('Values =');

disp (x');

disp ('resnorm =');

disp (resnorm);

disp ('residual =');

disp (residual');

catch m

throw (m);

end

end

function cplexmilpex

% Use the function cplexmilp to solve a mixed-integer linear programming problem

%

% The MILP problem solved in this example is

% Maximize x1 + 2 x2 + 3 x3 + x4

% Subject to

% - x1 + x2 + x3 + 10 x4 <= 20

% x1 - 3 x2 + x3 <= 30

% x2 - 3.5x4 = 0

% Bounds

% 0 <= x1 <= 40

% 0 <= x2

% 0 <= x3

% 2 <= x4 <= 3

% Integers

% x4

%

-----------------------------------------------------------------------

----

% File: cplexmilpex.m

% Version 12.5

%

-----------------------------------------------------------------------

----

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

-----------------------------------------------------------------------

----

try

% Since cplexmilp solves minimization problems and the problem

% is a maximization problem, negate the objective

f = [-1 -2 -3 -1]';

Aineq = [-1 1 1 10;

1 -3 1 0];

bineq = [20 30]';

Aeq = [0 1 0 -3.5];

beq = 0;

lb = [0; 0; 0; 2];

ub = [40; inf; inf; 3];

ctype = 'CCCI';

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, fval, exitflag, output] = cplexmilp (f, Aineq, bineq, Aeq, beq,... [ ], [ ], [ ], lb, ub, ctype, [ ], options);

fprintf ('\nSolution status = %s \n', output.cplexstatusstring);

fprintf ('Solution value = %f \n', fval);

disp ('Values =');

disp (x');

catch m

throw (m);

end

end

function cplexmiqpex

% Use the function cplexmiqp to solve a mixed-integer quadratic programming problem

%

% The MIQP problem solved in this example is

% Maximize x1 + 2 x2 + 3 x3 + x4

% - 0.5 ( 33x1*x1 + 22*x2*x2 + 11*x3*x3 - 12*x1*x2 - 23*x2*x3 ) % Subject to

% - x1 + x2 + x3 + 10 x4 <= 20

% x1 - 3 x2 + x3 <= 30

% x2 - 3.5x4 = 0

% Bounds

% 0 <= x1 <= 40

% 0 <= x2

% 0 <= x3

% 2 <= x4 <= 3

% Integers

% x4

%

-----------------------------------------------------------------------

----

% File: cplexmiqpex.m

% Version 12.5

%

-----------------------------------------------------------------------

----

% Licensed Materials - Property of IBM

% 5725-A06 5725-A29 5724-Y48 5724-Y49 5724-Y54 5724-Y55 5655-Y21

% Copyright IBM Corporation 2008, 2012. All Rights Reserved.

%

% US Government Users Restricted Rights - Use, duplication or

% disclosure restricted by GSA ADP Schedule Contract with IBM Corp.

%

-----------------------------------------------------------------------

----

try

% Since cplexmiqp solves minimization problems and the problem

% is a maximization problem, negate the objective

H = [33 6 0 0;

6 22 11.5 0;

0 11.5 11 0;

0 0 0 0];

f = [-1 -2 -3 -1]';

Aineq = [-1 1 1 10;

1 -3 1 0];

bineq = [20 30]';

Aeq = [0 1 0 -3.5];

beq = 0;

lb = [ 0; 0; 0; 2];

ub = [40; inf; inf; 3];

ctype = 'CCCI';

options = cplexoptimset;

options.Diagnostics = 'on';

[x, fval, exitflag, output] = cplexmiqp (H, f, Aineq, bineq, Aeq, beq,... [], [], [], lb, ub, ctype, [], options);

fprintf ('\nSolution status = %s \n', output.cplexstatusstring);

fprintf ('Solution value = %f \n', fval);

disp ('Values =');

disp (x');

catch m

disp(m.message);

end

end

高中数学常见函数图像

高中数学常见函数图像1. 2.对数函数:

3.幂函数: 定义形如αx y=(x∈R)的函数称为幂函数,其中x是自变量,α是常数. 图像 性质过定点:所有的幂函数在(0,) +∞都有定义,并且图象都通过点(1,1).单调性:如果0 α>,则幂函数的图象过原点,并且在[0,) +∞上为增函数.如果0 α<,则幂函数的图象在(0,) +∞上为减函数,在第一象限内,图象无限接近x轴与y轴.

函数 sin y x = cos y x = tan y x = 图象 定义域 R R ,2x x k k ππ??≠+∈Z ???? 值域 []1,1- []1,1- R 最值 当 22 x k π π=+ () k ∈Z 时, max 1y =; 当22 x k π π=- ()k ∈Z 时,min 1y =-. 当()2x k k π =∈Z 时, max 1y =; 当2x k π π=+ ()k ∈Z 时,min 1y =-. 既无最大值也无最小值 周期性 2π 2π π 奇偶性 奇函数 偶函数 奇函数 单调性 在 2,222k k ππππ? ?-+???? ()k ∈Z 上是增函数;在 32,222k k π πππ??++???? ()k ∈Z 上是减函数. 在[]() 2,2k k k πππ-∈Z 上 是 增 函 数 ; 在 []2,2k k πππ+ ()k ∈Z 上是减函数. 在,2 2k k π ππ π? ? - + ?? ? ()k ∈Z 上是增函数. 对称性 对称中心 ()(),0k k π∈Z 对称轴 ()2 x k k π π=+ ∈Z 对称中心 (),02k k ππ??+∈Z ?? ? 对称轴()x k k π =∈Z 对称中心(),02k k π?? ∈Z ??? 无对称轴

IF条件函数在Excel中的应用案例

IF条件函数在Excel中的应用案例 Excel基础知识练习题附参考答案 IF条件函数在Excel中的应用案例 大家好,今天我分享的内容是Excel函数中的IF条件函数,为什么选IF函数呢?首先它应用广泛,实用性强,其次这个函数的参数变化相对较大,学习起来有难度,如果通过自己的分享,能让更多人运用好这个函数是一件很开心的事。 1、IF函数的使用格式和功能 IF函数从属于Excel函数类别中的逻辑类函数,由于经常用于条件判断,人们习惯性称其为条件函数。 其格式:IF(Logical_test,Value_if_true,Value_if_false)。 参数Logical_test的英文意思是逻辑检测,实质是条件判断; 参数Value_if_true的英文意思是条件值为真,提示用户逻辑判断成立(真)时,在此处工作; 参数Value_if_false的英文意思是条件值为假,提示用户逻辑判断不成立(假)时,在此处工作。 翻译整理后,其格式:IF( 条件参数,执行参数1,执行参数2)。 功能:判断是否满足条件参数设置的条件,如果满足返回执行参数1运行后结果,如果不满足则返回执行参数2运行后的结果。如下图所示

说明:条件参数(Logical_test)是逻辑表达式或逻辑值。 执行参数1或执行参数2,可以是文本、数值、表达式或函数等多种形式,看下图中的“任意”就能说明问题。 2、IF函数使用的案例 执行参数为文本的案例:根据学生的身高进行判断,如果身高大于或等于160CM,在备注栏显示“身高正常,继续锻炼”,否则显示“身高不足,加强锻炼”。 =IF(C2>=160,”身高正常,继续锻炼”,”身高不足,加强锻炼”)

函数模型的应用实例 说课稿 教案 教学设计

函数模型的应用实例 课型:新授课 教学目标 能够利用给定的函数模型或建立确定性函数模型解决实际问题,进一步感受运用函数概念建立函数模型的过程和方法,对给定的函数模型进行简单的分析评价. 二、教学重点 重点:利用给定的函数模型或建立确定性质函数模型解决实际问题. 难点:将实际问题转化为数学模型,并对给定的函数模型进行简单的分析评价. 三、学法与教学用具 1.学法:自主学习和尝试,互动式讨论. 2.教学用具:多媒体 四、教学设想 (一)创设情景,揭示课题. 现实生活中有些实际问题所涉及的数学模型是确定的,但需我们利用问题中的数据及其蕴含的关系来建立.对于已给定数学模型的问题,我们要对所确定的数学模型进行分析评价,验证数学模型的与所提供的数据的吻合程度. (二)实例尝试,探求新知 例1.一辆汽车在某段路程中的行驶速度与时间的关系如图所示. 1)写出速度v关于时间t的函数解析式; 2)写出汽车行驶路程y关于时间t的函数关系式,并作图象; 3)求图中阴影部分的面积,并说明所求面积的实际含义; 4)假设这辆汽车的里程表在汽车行驶这段路程前的读数为2004km,试建立汽车行驶这段路程时汽车里程表读数s与时间t的函数解析式,并作出相应的图象. 本例所涉及的数学模型是确定的,需要利用问题中的数据及其蕴含的关系建立数学模型,此例分段函数模型刻画实际问题. 教师要引导学生从条块图象的独立性思考问题,把握函数模型的特征. 注意培养学生的读图能力,让学生懂得图象是函数对应关系的一种重要表现形式. 例2.人口问题是当今世界各国普遍关注的问题,认识人口数量的变化规律,可以为有效控制人口增长提供依据.早在1798,英国经济家马尔萨斯就提出了自然状态下的人口增长模型: 0rt y y e 其中t表示经过的时间, y表示t=0时的人口数,r表示人口的年均增长率.下表是1950~1959年我国的人口数据资料:(单位:万人) 年份1950 1951 1952 1953 1954 人数55196 56300 57482 58796 60266 年份1955 1956 1957 1958 1959

excel sumif函数用法和使用实例

数学和三角函数 ABS返回数字的绝对值 ACOS返回数字的反余弦值 ACOSH返回数字的反双曲余弦值 ASIN返回数字的反正弦值 ASINH返回数字的反双曲正弦值 ATAN返回数字的反正切值 ATAN2从 X 和 Y 坐标返回反正切 ATANH返回数字的反双曲正切值 CEILING将数字舍入为最接近的整数,或最接近的有效数字的倍数COMBIN返回给定数目对象的组合数 COS返回数字的余弦值 COSH返回数字的双曲余弦值 DEGREES将弧度转换为度 EVEN将数字向上舍入为最接近的偶型整数 EXP返回 e 的指定数乘幂 FACT返回数字的阶乘 FACTDOUBLE返回数字的双阶乘 FLOOR将数字朝着零的方向向下舍入 GCD返回最大公约数

INT将数字向下舍入为最接近的整数 LCM返回最小公倍数 LN返回数字的自然对数 LOG返回数字的指定底数的对数 LOG10返回数字的常用对数 MDETERM返回数组的矩阵行列式 MINVERSE返回数组的逆矩阵 MMULT返回两数组的矩阵乘积 MOD返回两数相除的余数 MROUND返回按指定倍数舍入后的数字MULTINOMIAL返回一组数字的多项式 ODD将数字向上舍入为最接近的奇型整数 PI返回 Pi 值 POWER返回数的乘幂结果 PRODUCT将所有以参数形式给出的数字相乘QUOTIENT返回商的整数部分 RADIANS将度转换为弧度 RAND返回 0 到 1 之间的随机数RANDBETWEEN返回指定数字之间的随机数ROMAN将阿拉伯数字转换为文本形式的罗马数字

ROUND将数字舍入到指定位数 ROUNDDOWN将数字朝零的方向舍入 ROUNDUP将数朝远离零的方向舍入SERIESSUM返回基于公式的幂级数的和 SIGN返回数字的符号 SIN返回给定角度的正弦值 SINH返回数字的双曲正弦值 SQRT返回正平方根 SQRTPI返回某数与 Pi 的乘积的平方根SUBTOTAL返回数据库列表或数据库中的分类汇总SUM将参数求和 SUMIF按给定条件将指定单元格求和SUMPRODUCT返回相对应的数组部分的乘积和SUMSQ返回参数的平方和 SUMX2MY2返回两个数组中相对应值的平方差之和SUMX2PY2返回两个数组中相对应值的平方和之和SUMXMY2返回两个数组中相对应值差的平方之和TAN返回数字的正切值 TANH返回数字的双曲正切值 TRUNC将数字截尾取整

2019-2020年高中数学 第三章函数的应用§3.2.2函数模型的应用实例(Ⅲ)教案 新人教A版必修1

2019-2020年高中数学第三章函数的应用§3.2.2函数模型的应用实例 (Ⅲ)教案新人教A版必修1 一、教学目标 1、知识与技能能够收集图表数据信息,建立拟合函数解决实际问题。 2、过程与方法体验收集图表数据信息、拟合数据的过程与方法,体会函数拟合的思想方法。 3、情感、态度、价值观深入体会数学模型在现实生产、生活及各个领域中的广泛应用及其重要价值。 二、教学重点、难点: 重点:收集图表数据信息、拟合数据,建立函数模解决实际问题。 难点:对数据信息进行拟合,建立起函数模型,并进行模型修正。 三、学学与教学用具 1、学法:学生自查阅读教材,尝试实践,合作交流,共同探索。 2、教学用具:多媒体 四、教学设想 (一)创设情景,揭示课题 2003年5月8日,西安交通大学医学院紧急启动“建立非典流行趋势预测与控制策略数学模型”研究项目,马知恩教授率领一批专家昼夜攻关,于5月19日初步完成了第一批成果,并制成了要供决策部门参考的应用软件。 这一数学模型利用实际数据拟合参数,并对全国和北京、山西等地的疫情进行了计算仿真,结果指出,将患者及时隔离对于抗击非典至关重要、分析报告说,就全国而论,菲非典病人延迟隔离1天,就医人数将增加1000人左右,推迟两天约增加工能力100人左右;若外界输入1000人中包含一个病人和一个潜伏病人,将增加患病人数100人左右;若4月21日以后,政府示采取隔离措施,则高峰期病人人数将达60万人。 这项研究在充分考虑传染病控制中心每日工资发布的数据,建立了非典流行趋势预测动力学模型和优化控制模型,并对非典未来的流行趋势做了分析预测。 本例建立教学模型的过程,实际上就是对收集来的数据信息进行拟合,从而找到近似度比较高的拟合函数。 (二)尝试实践探求新知 例1.某地区不同身高的未成年男性的体重平均值发下表 (身高:cm;体重:kg) 1)根据表中提供的数据,建立恰当的函数模型,使它能比较近似地反映这个地区未成年男性体重与身高ykg与身高xcm的函数模型的解析式。 2)若体重超过相同身高男性平均值的1.2倍为偏胖,低于0.8倍为偏瘦,那么这个地区一名身高为175cm ,体重为78kg的在校男生的体重是事正常? 探索以下问题:

IF函数的使用方法及操作实例

IF函数的使用方法及操作实例 分步阅读 IF函数:假设条件性的函数,即执行真假值的判断,根据逻辑计算的真假值,返回不同的结果。EXCEL中IF函数的使用非常广泛,特别是在单条件判断的时候,用好 IF函数可以帮我们完成很多功能。现结合具体的实例操作,进行说明:方法/步骤 1.一、IF函数的基本应用。 if(logical_test,value_if_true,value_if_false) IF是条件判断函数:=IF(测试条件,结果1,结果2),即如果满足“测试条件” 则显示“结果1”,如果不满足“测试条件”则显示“结果2”。 例一: 图1中,成绩结果60分以上(含60分)为及格,60分以下为不及格。执行IF 函数如下: 在C2单元格中输入:=IF(B2>=60,“及格”,“不及格”),再把此单元格格式往下拉动,即可。 注意:“及格”,“不及格”的双引号,要在英文输入法情况下输入的引号(" )。 如下图1。

2.二、IF函数的复杂应用。IF 函数条件带复合运算。 例二:股票佣金计算。在股票交易中,经常要考虑成本,而佣金占很大的成本。 佣金怎么计算?佣金:佣金费率最高千分之三,最低5元,不足5元,按5元收取。现在佣金费率以千分之三,运用IF函数进行计算。 图2中,红色单元格为佣金值。佣金 = 成交金额 * 佣金费率0.003 。在红色单元格D7中输入:=IF(D4*B7>=5,D4*B7,5) 就会自动计算佣金费。图 2.1为大于或等于5元时的情况,图2.2为不足5元时的情况,仍会显示5。 如下图2 3. 3 三、IF函数高级嵌套应用。

例三:IF函数嵌套运用。某公司销售提成的计算,销售额大于80万元(含80万),提成按40%计算;销售额为80-60万(含60万),提成按30%计算;销售额小于60万,提成按20%计算。计算方法:在C2单元格输入:=IF(B2>=800000,B2*0.4,IF(AND(B2<800000,B2>=600000),B2*0.3,IF(B2<600000,B2*0.2))) 如下图3。 END 注意事项 IF函数的嵌套,有几层IF条件,后面就有几个反括号。嵌套最多不要超过7层。

高中数学常见函数图像

高中数学常见函数图像 1.指数函数: 定义 函数 (0x y a a =>且1)a ≠叫做指数函数 图象 1a > 01a << 定义域 R 值域 (0,)+∞ 过定点 图象过定点(0,1),即当0x =时,1y =. 奇偶性 非奇非偶 单调性 在R 上是增函数 在R 上是减函数 2.对数函数: 定义 函数 log (0a y x a =>且1)a ≠叫做对数函数 图象 1a > 01a << 定义域 (0,)+∞ 值域 R 过定点 图象过定点(1,0),即当1x =时,0y =. 奇偶性 非奇非偶 单调性 在(0,)+∞上是增函数 在(0,)+∞上是减函数 x a y =x y (0,1) O 1 y =x a y =x y (0,1) O 1 y =x y O (1,0) 1 x =log a y x =x y O (1,0) 1 x =log a y x =

3.幂函数: 定义形如αx y=(x∈R)的函数称为幂函数,其中x是自变量,α是常数. 图像 性质过定点:所有的幂函数在(0,) +∞都有定义,并且图象都通过点(1,1).单调性:如果0 α>,则幂函数的图象过原点,并且在[0,) +∞上为增函数.如果0 α<,则幂函数的图象在(0,) +∞上为减函数,在第一象限内,图象无限接近x轴与y轴.

4. 函数 sin y x = cos y x = tan y x = 图象 定义域 R R ,2x x k k ππ??≠+∈Z ???? 值域 []1,1- []1,1- R 最值 当 22 x k π π=+ () k ∈Z 时, max 1y =; 当22 x k π π=- ()k ∈Z 时,min 1y =-. 当()2x k k π =∈Z 时, max 1y =; 当2x k ππ=+ ()k ∈Z 时,min 1y =-. 既无最大值也无最小值 周期性 2π 2π π 奇偶性 奇函数 偶函数 奇函数 单调性 在 2,222k k ππππ? ?-+???? ()k ∈Z 上是增函数;在 32,222k k π πππ? ?++??? ? ()k ∈Z 上是减函数. 在[]() 2,2k k k πππ-∈Z 上 是 增 函 数 ; 在 []2,2k k πππ+ ()k ∈Z 上是减函数. 在,2 2k k π ππ π? ? - + ?? ? ()k ∈Z 上是增函数. 对称性 对称中心 ()(),0k k π∈Z 对称轴 ()2 x k k π π=+ ∈Z 对称中心 (),02k k ππ??+∈Z ?? ? 对称轴()x k k π =∈Z 对称中心(),02k k π?? ∈Z ??? 无对称轴

(仅供参考)Matlab编写与调用函数

MATLAB 学习指南 第六章.编写与调用函数 在这一章中,我们讨论如何用多源代码文件来构造一个程序。首先,解释代码文件在MATLAB中如何工作。在编译语言中,例如FORTRAN,C ,或C++,代码被存储在一个或多个源文件中,在进行编译的时候,这些源文件组合在一起 形成了一个单独的可执行文件。作为一种解释型语言,MATLAB以一种更广泛的方式来处理多个源文件。MATLAB代码被放入带有扩展名.m的ASCII文件(或称m-文件)中。MATLAB 6 有一个集成字处理与调试应用程序,尽管会用到其它编辑程序如vi或emacs,集成字处理与调试应用程序仍是编译m-文件的首选程序。 有两种不同的m-文件。一种是脚本文件,它是一种最简单的文件,仅仅将MATLAB中的指令收集在一起。当在交互提示符处输入文件名执行脚本文件时,MATLAB在m-文件内读取并执行指令,就好像指令是我们输入的。而且,似乎我们能够削减m-文件的内容并将削减过的内容传到MATLAB指令窗口中。这种m-文件的用法将在6.1节中给予概述。 在6.2节中要讨论的第二种m-文件包含一个单一函数,此函数名与此m-文件名相同。这种m-文件包含一段独立的代码,这段代码具有一个明确规定的输入/输出界面;那就是说,传给这段代码一列空变量arg1,arg2,…,这段独立代码就能够被调用,然后返回输出值out1,out2,…。一个函数m-文件的第一个非注释行包含函数标头,其形式如下: 此m-文件以返回指令结束,将执行程序返回到函数被调用的位置。或者在交互指令提示符处或者在另一个m-文件内,无论何时用下列指令调用函数代码,函数代码都将被执行。 输入映射到空变量:arg1=var1,arg2=var2,等等。在函数主体内,输出值被分配给了变量out1,out2,等等。当遇到返回值时,当前值out1,out2,…在函数被调用处被映射到变量outvar1,outvar2,…。在用可变长度自变量和输出变量列表编写函数时,MATLAB允许更多的自由。例如,也可以使用下列指令来调用函数。 在此情况下,仅返回一个单一输出变量,这个变量在出口处包含函数变量out1的值。输入和输出自变量可能是字符串,数值,向量,矩阵,或者更高级的数据结构。 为什么使用函数呢?因为从每门计算机科学课程中可知,把一个大的程序分割 成多个可以单独执行一个被明确规定的和被注释过的任务的小程序会使大程序 易读,易于修改,不易于出错。在MATLAB中,先为程序编写一个主文件,或者是一个脚本文件或者更好的话,是一个能够返回一个单一整数的函数m-文件(返回1表示程序执行成功,0表示不完全程序执行,负值表示出现运行误差),这个主文件是程序的进入点。通过把m-文件当作函数来调用,此程序文件可以

Excel if函数用法及实例

Excel if函数用法及实例 Excel中IF函数是根据指定的条件来判断其“真”(TRUE)、“假”(FALSE),从而返回相应的内容。 我们下面给出一个实例——“快速判断给定值是否在指定区间”来讲解IF函数的用法。 在本例数据表的B列(上限)与C列(下限)中显示了一个数据区间。通过IF函数可以判断D列的值是否在B列与C列的数据之间。具体如下图: 选中E2单元格,在编辑栏输入公式:=IF(D2C2,"在","不在"),"不在") 按下回车键,即可判断D2单元格的值是否在C2与B2之间,并返回相应值。 选中E2单元格,双击右下角的自动填充柄,即可实现下面单元格的自动填充。 附:Excel if函数用法 1.IF函数的语法结构 IF函数的语法结构:IF(条件,结果1,结果2)。 2.IF函数的功能 对满足条件的数据进行处理,条件满足则输出结果1,不满足则输出结果2。可以省略结果1或结果2,但不能同时省略。 3.条件表达式

把两个表达式用关系运算符(主要有=,<>,>,<,>=,<=等6个关系运算符)连接起来就构成条件表达式。 4.IF函数嵌套的执行过程 如果按等级来判断某个变量,IF函数的格式如下: IF(E2>=85,"优",IF(E2>=75,"良",IF(E2>=60,"及格","不及格"))) 函数从左向右执行。首先计算E2>=85,如果该表达式成立,则显示“优”,如果不成立就继续计算E2>=75,如果该表达式成立,则显示“良”,否则继续计算E2>=60,如果该表达式成立,则显示“及格”,否则显示“不及格”。 下面表格中统计了两个卖场的销售金额。本文利用excel中ABS函数来比较两个卖场的销售金额,并相应的加上“多”或“少”字样。 如下图: 第一,选中F2单元格,在编辑栏输入公式:=IF(E2>C2,"多","少")&ABS(E2-C2),确定,即可比较出两个卖场的女式连衣裙的销售情况。 第二,选中F2单元格,并向下复制公式,就可以快速比较出两个卖场的产品销售情况。 我们在使用Excel制作表格整理数据的时候,常常要用到它的函数功能来统计处理表格中的数据。今天我们介绍下面七个常用函数:

第17讲 函数模型的应用实例(基础)

函数模型的应用实例 【学习目标】 1.能够找出简单实际问题中的函数关系式,应用指数函数、对数函数模型解决实际问题,并初步掌握数学建模的一般步骤和方法. 2.通过具体实例,感受运用函数建立模型的过程和方法,体会指数函数、对数函数模型在数学和其他学科中的应用. 3.通过函数应用的学习,体会数学应用的广泛性,树立事物间相互联系的辩证观,培养分析问题、解决问题的能力,增强数学的应用意识. 【要点梳理】 要点一、解答应用问题的基本思想和步骤 1.解应用题的基本思想 2.解答函数应用题的基本步骤 求解函数应用题时一般按以下几步进行: 第一步:审题 弄清题意,分清条件和结论,理顺数量关系,初步选择模型. 第二步:建模 在细心阅读与深入理解题意的基础上,引进数学符号,将问题的非数学语言合理转化为数学语言,然后根据题意,列出数量关系,建立函数模型.这时,要注意函数的定义域应符合实际问题的要求. 第三步:求模 运用数学方法及函数知识进行推理、运算,求解数学模型,得出结果. 第四步:还原 把数学结果转译成实际问题作出解答,对于解出的结果要代入原问题中进行检验、评判,使其符合实际背景. 上述四步可概括为以下流程: 实际问题(文字语言)?数学问题(数量关系与函数模型)?建模(数学语言)?求模(求解数学问题)?反馈(还原成实际问题的解答). 要点二、解答函数应用题应注意的问题 首先,要认真阅读理解材料.应用题所用的数学语言多为“文字语言、符号语言、图形语言”并用,往往篇幅较长,立意有创新脱俗之感.阅读理解材料要达到的目标是读懂题目所叙述的实际问题的意义,领悟其中的数学本质,接受题目所约定的临时性定义,理解题目中的量与量的位置关系、数量关系,确立解体思路和下一步的努力方向,对于有些数量关系较复杂、较模糊的问题,可以借助画图和列表来理清它. 其次,建立函数关系.根据前面审题及分析,把实际问题“用字母符号、关系符号”表达出来,建立函数关系.

最新Matlab中常见数学函数的使用

给自己看的----Matlab的内部常数(转) 2008/06/19 14:01[Ctrl C/V--学校 ] MATLAB基本知识 Matlab的内部常数 pi 圆周率 exp(1) 自然对数的底数e i 或j 虚数单位 Inf或inf 无穷大 Matlab的常用内部数学函数

如何用matlab进行多项式运算 (1)合并同类项 syms 表达式中包含的变量 collect(表达式,指定的变量) (2)因式分解 syms 表达式中包含的变量factor(表达式) (3)展开 syms 表达式中包含的变量 expand(表达式) 我们也可在matlab中调用maple的命令进行多项式的运算,调用格式如下: maple(’maple中多项式的运算命令’) 如何用matlab进行分式运算 发现matlab只有一条处理分式问题的命令,其使用格式如下: [n,d]=numden(f)把符号表达式f化简为有理形式,其中分子和分母的系数为整数且分子分母不含公约项,返回结果n为分子,d为分母。注意:f必须为符号表达式 不过我们可以调用maple的命令,调用方法如下: maple(’denom(f)’)提取分式f的分母 maple(’numer(f)’)提取分式f的分子 maple(’normal(f)’ ) 把分式f的分子与分母约分成最简形式 maple(’expand(f)’) 把分式f的分子展开,分母不变且被看成单项。 maple(’factor(f)’) 把分式f的分母和分子因式分解,并进行约分。 如何用Matlab进行因式分解 syms 表达式中包含的变量factor(表达式) 如何用Matlab展开 syms 表达式中包含的变量expand(表达式) 如何用Matlab进行化简 syms 表达式中包含的变量simplify(表达式) 如何用Matlab合并同类项 syms 表达式中包含的变量collect(表达式,指定的变量) 如何用Matlab进行数学式的转换 调用Maple中数学式的转换命令,调用格式如下: maple(‘Maple的数学式转换命令’) 即:maple(‘convert(表达式,form)’)将表达式转换成form的表示方式 maple(‘convert(表达式,form, x)’)指定变量为x,将依赖于变量x的函数转换成form的表示方式(此指令仅对form为exp与sincos的转换式有用) 如何用Matlab进行变量替换 syms 表达式和代换式中包含的所有变量subs(表达式,要替换的变量或式子,代换式) 如何用matlab进行复数运算 a+b*i 或 a +b*j表示复数a+bi 或a+bj real(z)求复数z的实部 imag(z)求复数z的虚部 abs(z)求复数z的模 angle(z)求复数z的辐角, conj(z)求复数z的共轭复数 exp(z)复数的指数函数,表示e^z 如何在matlab中表示集合 [a, b, c,…] 表示由a, b, c,…组成的集合(注意:元素之间也可用空格隔开) unique(A) 表示集合A的最小等效集合(每个元素只出现一次) 也可调用maple的命令,格式如下: maple('{a, b, c,…}')表示由a, b, c,…组成的集合 下列命令可以生成特殊的集合: maple(‘{seq(f(i),i=n..m)}’)生成集合{f(n), f(n+1), f(n+2), … , f(m)} 如何用Matlab求集合的交集、并集、差集和补集

matlab中s函数编写心得(转)(最新整理)

matlab中s函数编写心得(转) Part I: 所谓s函数是system Function的简称, 用它来写自己的simulink模块. s函数可以用matlab、C、C++、Fortran、Ada等语言来写,这儿我只介绍怎样用matlab语言来写吧(主要是它比较简单)< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas- microsoft-com:office:office" /> 先讲讲为什么要用s函数,我觉得用s函数可以利用matlab的丰富资源,而不仅仅局限于simulink提供的模块,而用c或c++等语言写的s函数还可以实现对硬件端口的操作,还可以操作windows API等 先介绍一下simulink的仿真过程(以便理解s函数),simulink 的仿真有两个阶段:一个为初始化,这个阶段主要是设置一些参数,像系统的输入输出个数、状态初值、采样时间等;第二个阶段就是运行阶段,这个阶段里要进行计算输出、更新离散状态、计算连续状态等等,这个阶段需要反复运行,直至结束. 在matlab的workspace里输入edit sfuntmpl(这是matlab自己提供的s函数模板),我们看它来具体分析s函数的结构.

1. 函数的函数头 函数的第一行:function [sys,x0,str,ts]=sfuntmpl(t,x,u,flag) , 先讲输入与输出变量的含义: t是采样时间, x是状态变量, u是输入(是做成simulink模块的输入) , flag是仿真过程中的状态标志(以它来判断当前是初始化还是运行等) sys输出根据flag的不同而不同(下面将结合flag来讲sys的含义) , x0是状态变量的初始值, str是保留参数(mathworks公司还没想好该怎么用它, 一般在初始化中将它置空就可以了, str=[]), ts是一个1×2的向量, ts(1)是采样周期, ts(2)是偏移量 2. 函数分析 下面结合sfuntmpl.m中的代码来讲具体的结构: switch flag, %判断flag,看当前处于哪个状态 case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; // 解释说明 flag=0表示当前处于初始化状态,此时调用函数mdlInitializeSizes进行初始化,此函数在该文件的第149行定义. 其中的参数sys是一个结构体,它用来设置模块的一些参数,各个参 数详细说明如下 size = simsizes;%用于设置模块参数的结构体用simsizes来生

《函数模型的应用实例》说课稿

《函数模型的应用实例》说课稿 一、教材分析 “加强数学应用,形成和发展学生的数学应用意识”是新课标数学教育教学的基本理念之一,为此,新课标实验教材(人教A版)特将“函数的应用”独立成章,其中“函数模型的应用实例”是本章教材的核心内容.从教材体系和内容分析,本小节教材内容彰显如下三个特点: (1)教材围绕具体实例展开研究,各例题涉及的实际问题既有社会性,又具有浓郁的生活气息,在情感上体现了一种亲和力,易于学生理解和接受. (2)在知识层面上本节教材没有新增内容,要求学生运用已有函数知识,体会建立函数模型的过程,感受函数在生产、生活、科学、社会等领域中的广泛应用,理解函数是描述客观世界变化规律的基本数学模型,培养数学建模能力. (3)本小节教材是上小节“几类不同增长的函数模型”的延续和发展.上小节主要学习如何根据给定的几个函数模型,通过比较其增长速度,选择合适的函数模型解决实际问题.本小节要求根据背景材料中的有关信息,建立函数模型解决实际问题,体现了更高层次的能力要求. 本小节是一节例题教学课,教材共安排了4个例题(例3~例6),大致分为两类,其中例3和例5是根据图、表信息建立确定的函数模型解决实际问题,例4和例6是建立函数模型对样本数据进行拟合,再根据拟合函数模型解决实际问题.本小节分两个教学课时,本节课是第一课时.我将以教材例3和例5为基础,分别在图形和数表两种不同应用情境中,引导学生自主建立函数模型来解决实际问题. 二、教学目标分析 知识与技能目标: 1.通过例3的教学,使学生能根据图象信息建立分段函数模型;通过例5的教学,使学生能根据表格提供的数据抽象出函数模型; 2.学生在根据图表信息建立函数模型后,要求会利用所建立的函数模型解决实际问题,体现函数建模的应用价值; 3.解决数学应用性问题,是培养学生阅读理解、抽象概括、数据处理、语言

巧用IF函数,实现条件充填

巧用IF函数,实现Excel表格的条件充填 Excel提供了丰富的函数用于数据处理。除一些常用函数外,IF函数也是一个比较实用的函数。本文以几个应用实例介绍IF函数的使用方法。 一、IF函数的格式及功能说明 1.函数格式 IF(logical_test,value_if_true,value_if_false) 2.功能说明 logical_test:叫“逻辑表达式”,是用比较运算符(=,>,<,>=,<=,<>)连接起来的式子。 例如,A10=100就是一个逻辑表达式。其功能描述为:如果单元格A10中的值等于100,则表达式的值为true(逻辑“真”),否则为false(逻辑“假”)。 value_if_true:是“当为真时的值”。即当“逻辑表达式”的值为“真”时,本函数的结果。 value_if_false:是“当为假时的值”。即是当“逻辑表达式”的值为“假”时,本函数的结果。 例如,函数IF(A10=100,”满分”,”不是满分”)的返回值是:当A10单元格的值等于100,为“满分”;当A10单元格的值不等于100时,为“不是满分”。 显然,对于执行真假值判断,根据逻辑测试的真假值,在某些单元格填写不同的结果的操作,可以使用IF函数。 二、应用实例一 1.问题 有一登记学生数学成绩的Excel工作表,请根据“数学”成绩,在“是否补考”一栏填写“补考”或“不补考”字样。 2.操作方法 (1)选中D2单元格; (2)在编辑栏中直接输入 =IF(C2<60,"补考","不补考") 然后按编辑栏中的“√”即可。注意,式中圆括号、小于号、逗号及引号等须使用半角字符。 (3)对于其它单元格的充填,先选中D2单元格,用鼠标拖动单元格右下角的自动充填句柄向下拖动即可。 3.说明 在Excel中输入函数,也可以使用如下方法: (1)选中D2单元格; (2)点击“常用”工具栏中的粘贴函数按钮“fx”,在弹出的“粘贴函数”对话框中选择IF函数,点击“确定”,弹出图3所示的IF函数功能对话框; (3)在对话框的“Logical_test”栏输入“C2<60”,在“value_if_true”栏输入“补考”,在“value_if_false”栏输入“不补考”,然后单击“确定”按钮即可。 4.技巧 在本例中,如果在“value_if_false”栏中输入“-”(一个空格),则不需要补考的同学本单元格将什么都不充填,让人看起来更一目了然。 三、应用实例二

matlab程序设计实例

MATLAB 程序设计方法及若干程序实例 樊双喜 (河南大学数学与 信息科学学院开封475004) 摘要本文通过对 MATLAB 程序设计中的若干典型问题做简要的分析和总结,并在此基础上着重讨论了有关算法设计、程序的调试与测试、算法与程序的优化以及循环控制等方面的问题.还通过对一些程序实例做具体解析,来方便读者进行编程训练并掌握一些有关MATLAB 程序设计方面的基本概念、基本方法以及某些问题的处理技巧等.此外,在文章的最后还给出了几个常用数学方法的算法程序, 供读者参考使用.希望能对初学者进行 MATLAB 编程训练提供一些可供参考的材料,并起到一定的指导和激励作用,进而为MATLAB 编程入门打下好的基础. 关键字算法设计;程序调试与测试;程序优化;循环控制 1 算法与程序 1.1 算法与程序的关系算法被称为程序的灵魂,因此在介绍程序之前应先了 解什么是算法.所谓算 法就是对特定问题求解步骤的一种描述.对于一个较复杂的计算或是数据处理的问题,通常是先设计出在理论上可行的算法,即程序的操作步骤,然后再按照算法逐步翻译成相应的程序语言,即计算机可识别的语言. 所谓程序设计,就是使用在计算机上可执行的程序代码来有效的描述用于解决特定问题算法的过程.简单来说,程序就是指令的集合.结构化程序设计由于采用了模块分化与功能分解,自顶向下,即分而治之的方法,因而可将一个较复杂的问题分解为若干子问题,逐步求精.算法是操作的过程,而程序结构和程序流程则是算法的具体体现. 1.2MATLAB 语言的特点 MATLAB 语言简洁紧凑,使用方便灵活,库函数极其丰富,其语法规则与科技人员的思维和书写习惯相近,便于操作.MATLAB 程序书写形式自由,利用其丰富

函数模型的应用实例(Ⅲ)

函数模型的应用实例(Ⅲ) 一、教学目标 1、知识与技能能够收集图表数据信息,建立拟合函数解决实际问题。 2、过程与方法体验收集图表数据信息、拟合数据的过程与方法,体会函数拟合的思想方法。 3、情感、态度、价值观深入体会数学模型在现实生产、生活及各个领域中的广泛应用及其重要价值。 二、教学重点、难点: 重点:收集图表数据信息、拟合数据,建立函数模解决实际问题。 难点:对数据信息进行拟合,建立起函数模型,并进行模型修正。 三、学学与教学用具 1、学法:学生自查阅读教材,尝试实践,合作交流,共同探索。 2、教学用具:多媒体 四、教学设想 (一)创设情景,揭示课题 2003年5月8日,西安交通大学医学院紧急启动“建立非典流行趋势预测与控制策略数学模型”研究项目,马知恩教授率领一批专家昼夜攻关,于5月19日初步完成了第一批成果,并制成了要供决策部门参考的应用软件。 这一数学模型利用实际数据拟合参数,并对全国和北京、山西等地的疫情进行了计算仿真,结果指出,将患者及时隔离对于抗击非典

至关重要、分析报告说,就全国而论,菲非典病人延迟隔离1天,就医人数将增加1000人左右,推迟两天约增加工能力100人左右;若外界输入1000人中包含一个病人和一个潜伏病人,将增加患病人数100人左右;若4月21日以后,政府示采取隔离措施,则高峰期病人人数将达60万人。 这项研究在充分考虑传染病控制中心每日工资发布的数据,建立了非典流行趋势预测动力学模型和优化控制模型,并对非典未来的流行趋势做了分析预测。 本例建立教学模型的过程,实际上就是对收集来的数据信息进行拟合,从而找到近似度比较高的拟合函数。 (二)尝试实践探求新知 例1.某地区不同身高的未成年男性的体重平均值发下表 (身高:cm;体重:kg) 1)根据表中提供的数据,建立恰当的函数模型,使它能比较近似地反映这个地区未成年男性体重与身高ykg与身高xcm的函数模型的解析式。 2)若体重超过相同身高男性平均值的1.2倍为偏胖,低于0.8倍为偏瘦,那么这个地区一名身高为175cm ,体重为78kg的在校男

C++常用数学函数库

C++常用数学函数库 数学函数,所在函数库为math.h、stdlib.h、string.h、float.h ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- int abs(int i) 返回整型参数i的绝对值 double cabs(struct complex znum) 返回复数znum的绝对值 double fabs(double x) 返回双精度参数x的绝对值 long labs(long n) 返回长整型参数n的绝对值 double exp(double x) 返回指数函数ex的值 double frexp(double value,int *eptr) 返回value=x*2n中x的值,n存贮在eptr中double ldexp(double value,int exp); 返回value*2exp的值 double log(double x) 返回logex的值 double log10(double x) 返回log10x的值 double pow(double x,double y) 返回xy的值 double pow10(int p) 返回10p的值 double sqrt(double x) 返回x的开方 double acos(double x) 返回x的反余弦cos-1(x)值,x为弧度 double asin(double x) 返回x的反正弦sin-1(x)值,x为弧度 double atan(double x) 返回x的反正切tan-1(x)值,x为弧度 double atan2(double y,double x) 返回y/x的反正切tan-1(x)值,y的x为弧度 double cos(double x) 返回x的余弦cos(x)值,x为弧度 double sin(double x) 返回x的正弦sin(x)值,x为弧度 double tan(double x) 返回x的正切tan(x)值,x为弧度 double cosh(double x) 返回x的双曲余弦cosh(x)值,x为弧度 double sinh(double x) 返回x的双曲正弦sinh(x)值,x为弧度 double tanh(double x) 返回x的双曲正切tanh(x)值,x为弧度 double hypot(double x,double y) 返回直角三角形斜边的长度(z), x和y为直角边的长度,z2=x2+y2 double ceil(double x) 返回不小于x的最小整数 double floor(double x) 返回不大于x的最大整数 void srand(unsigned seed) 初始化随机数发生器 int rand() 产生一个随机数并返回这个数 double poly(double x,int n,double c[]) 从参数产生一个多项式 double modf(double value,double *iptr) 将双精度数value分解成尾数和阶 double fmod(double x,double y) 返回x/y的余数 double frexp(double value,int *eptr) 将双精度数value分成尾数和阶 double atof(char *nptr) 将字符串nptr转换成浮点数并返回这个浮点数 double atoi(char *nptr) 将字符串nptr转换成整数并返回这个整数 double atol(char *nptr) 将字符串nptr转换成长整数并返回这个整数 char *ecvt(double value,int ndigit,int *decpt,int *sign) 将浮点数value转换成字符串并返回该字符串 char *fcvt(double value,int ndigit,int *decpt,int *sign)

最小二乘法Matlab自编函数实现及示例.docx

、最小二乘拟合原理 x= xl x2 ... xn y= yl y2 ... yn 求m 次拟合 ?力* y 卅…I ZA ; A T A = ZX 茁 X x i - X x i +1 ,- ? ? ? [函Oi …备F =⑷矿丄? A T y 所以m 次拟合曲线为y = a 0 +勿?怎+吐■审+???? +如■牙皿 二、 Matlab 实现程序 function p=funLSM (x, y, m) %x z y 为序列长度相等的数据向量,m 为拟合多项式次数 format short; A=zeros(m+l,m+l); for i=0:m for j=0:m A(i + 1, j + 1)=sum(x.A (i+j)); end b(i+1)=sum(x.A i.*y); end a=A\b 1; p=fliplr (a'); 三、 作业 题1:给出如下数据,使用最小二乘法球一次和二次拟合多项式(取小数点后3位) X 1.36 1.49 1.73 1.81 1.95 2.16 2.28 2.48 Y 14.094 15.069 16.844 17.378 18.435 19.949 20.963 22.495 解:

? x=[1.36 1.49 1.73 1. 81 1. 95 2. 16 2. 28 2. 48]: ? y=[14.094 15.069 16.844 17. 378 18.435 19.949 20.963 22.495]; >> p=funLSM(x, y? 1) P = 7.4639 3.9161 >> p=funLSM(x, y? 2) P = 0.3004 6.3145 4.9763 一次拟合曲线为: y = 7.464x+ 3.91S 二次拟合曲线为: y = +6.315^4-4.976 一次拟合仿真图

相关文档
最新文档