第三章 数值阵列及向量化运算1

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第三章数值数组及向量化运算(matlab基础教程)

第三章数值数组及向量化运算(matlab基础教程)

第三章数值数组及向量化运算(matlab基础教程)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f(t) t2cost,求s(x) (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)xf(t) dt。

(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 onans =4.8000 4.8500 4.9000 4.95005.0000ans =-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f(t) e sin(t),求s(x) 0f(t) dt。

4(1)符号计算解法syms t xft=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 onplot(t,Sx,'.k','MarkerSize',15) hold off xlabel('x')legend('Ft','Sx') ans =3.0632图3.1-2 在区间[0, 4]中间的被积函数及其原函数的离散计算结果3.23.2.1 一二数值数组的创建和寻访一维数组的创建递增/减型一维数组的创建通用型一维数组的创建【例3.2-1】一维数组的常用创建方法举例。

matlab2011教程之二数值数组及向量化运算

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=1:6a2=0:pi/4:pia3=1:-0.1:0a1 =1 2 3 4 5 6a2 =0 0.7854 1.5708 2.3562 3.1416a3 =Columns 1 through 81.0000 0.9000 0.8000 0.7000 0.6000 0.5000 0.4000 0.3000Columns 9 through 110.2000 0.1000 0b1=linspace(0,pi,4)b2=logspace(0,3,4)b1 =0 1.0472 2.0944 3.1416b2 =1 10 100 1000c1=[2 pi/2 sqrt(3) 3+5i]c1 =2.0000 1.5708 1.73213.0000 + 5.0000i rng defaultc2=rand(1,5)c2 =0.8147 0.9058 0.1270 0.9134 0.6324〖说明〗x1=(1:6)' , x2=linspace(0,pi,4)'y1=rand(5,1)z1=[2; pi/2; sqrt(3); 3+5i]2.1.2二维数组的创建1小规模数组的直接输入法【例2.1-2】在MATLAB环境下,用下面三条指令创建二维数组C。

向量化运算

向量化运算

向量化运算
向量化运算是指将数学运算应用于整个向量或矩阵,以提高计算效率和简化代码。

向量化运算可以利用硬件优化,如使用SIMD指令集或并行处理器。

向量化运算可以在很大程度上提高计算速度,特别是在大规模数据或高维度数据上。

传统的循环运算可能会导致大量的重复计算和内存访问,而向量化运算可以同时对整个向量或矩阵进行操作,减少了循环和内存操作的开销。

常见的向量化运算包括加法、减法、乘法、除法、点积、叉积等运算。

通过对整个向量或矩阵进行这些运算,可以大幅提高计算效率。

在Python中,NumPy是一个常用的向量化运算库。

它提供了多维数组对象和一组函数,可以进行高效的向量化运算。

使用NumPy,可以方便地对大规模数据进行数学运算,并且可以利用底层的C语言优化,提高运算速度。

例如,可以使用NumPy进行矩阵乘法操作:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 创建矩阵
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = a.dot(b) # 矩阵相乘
print(c)
```
输出结果为:
```
[[19 22]
[43 50]]
```
以上代码中,a和b都是二维数组,使用dot()函数进行矩阵乘法运算,得到结果c。

通过向量化运算,可以高效地进行矩阵乘法操作。

向量化与矩阵化计算

向量化与矩阵化计算

向量化与矩阵化计算在计算机科学和数学领域中,向量化和矩阵化计算是两种重要的技术,用于优化和加速计算过程。

这两种方法可以将计算任务分解为更小的单元,并利用硬件的并行处理能力来提高计算效率。

本文将介绍向量化和矩阵化计算的概念、原理以及应用。

一、向量化计算向量化计算是一种利用向量(一维数组)来表示和操作数据的方法。

在向量化计算中,操作可以同时应用于整个向量,而不需要逐个元素进行计算。

这种方式可以利用现代计算机的SIMD(单指令多数据)指令集来并行处理向量操作,从而提高计算效率。

向量化计算的一个典型应用是数值计算和科学计算。

例如,对于两个向量的加法,传统的逐个元素相加需要使用循环来实现,而向量化计算可以直接对整个向量执行元素级加法,从而提高计算速度。

类似地,向量化计算还可以应用于矩阵乘法、向量点积等操作。

二、矩阵化计算矩阵化计算是一种利用矩阵(二维数组)来表示和操作数据的方法。

与向量化计算类似,矩阵化计算可以将操作应用于整个矩阵,而不需要逐个元素进行计算。

这种方式可以利用现代计算机的SIMD指令集和多核处理器的并行处理能力,进一步提高计算效率。

矩阵化计算在机器学习和深度学习中得到了广泛应用。

例如,神经网络的正向传播可以表示为矩阵乘法和激活函数的组合操作,反向传播可以表示为矩阵乘法和梯度计算的组合操作。

通过矩阵化计算,可以将神经网络的计算过程高效地实现,并利用硬件的并行处理能力加速训练过程。

三、向量化与矩阵化计算的优势向量化和矩阵化计算具有以下几个优势:1. 提高计算效率:向量化和矩阵化计算可以利用现代计算机的硬件并行处理能力,将计算任务分解为更小的单元并同时进行计算,从而提高计算效率。

2. 简化代码实现:向量化和矩阵化计算可以将复杂的计算任务简化为一行或几行代码,使代码更简洁、易于理解和维护。

3. 兼容性强:向量化和矩阵化计算可以适用于不同的硬件平台和编程语言,提供了更高的灵活性和可移植性。

4. 降低内存占用:向量化和矩阵化计算可以减少临时变量的使用,节约内存空间。

第三章 数值数组及向量化运算

第三章 数值数组及向量化运算
产生对角数组 产生单位数组 产生魔方数组


产生均匀分布随机数组 产生正态分布随机数组 产生全1数组 产生全0数组 生成各种分布随机数组 在指定字符集上生成均布随机数组 产生个各种用途的测试数组/矩阵
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山东师范大学物理与电子科学学院
3.2 数值数组的创建和访问
【例3.2-5】标准数组产生的演示。
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3.1 数值计算的特点和地位
第 【例3.1-2】已知 f (t ) esin( t ) 三 章 (1)符号计算解法 数 值 数 组 及 向 量 化 运 算
,求 s( x ) f (t ) dt 。
0 4
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)
第 三 章 3.2.1 一维数组的创建
就所创建的一维数组的用途而言,大致分为两类:自变量数组和 通用变量数组。
数 值 1、递增/递减一维数组的创建 这类数组的特点:数组元素值的大小按递增或递减的次序排列;数 数 组 组元素之间的“差”是“确定”的,即“等步长”的。这类数组主要用 及 作函数的自变量,for循环中循环自变量等。 向 量 (1)“冒号”生成法 x=a: inc: b 化 运 算
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这是最简单,但又最通用的构造方法。如 a0= 数值数组的创建和访问
第 三 章 数 值 数 组 及 向 量 化 运 算

MATLAB数组运算及向量化运算

MATLAB数组运算及向量化运算

例:>> A=[1 2 3;4 5 6]
>> B=fliplr(A) 6 5 4 >> C=flipud(A) >> D=rot90(A), E=rot90(A,-1)
A=1 2 3 4 5 6 B=3 2 1 C=4 5 6 1 2 3 D=3 6 E=4 1 2 5 5 2 1 4 6 3
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矩阵操作
参与运算的对象必须具有相同的形状! 参与运算的对象必须具有相同的形状!
14
关系运算
MATLAB提供了6种关系运算符: MATLAB提供了6种关系运算符: 提供了 小于) < (小于)、 小于或等于) <= (小于或等于)、 大于) > (大于)、 大于或等于) >= (大于或等于)、 == (等于)、 等于) 不等于) ~= (不等于)。 不难理解, 它们的 含义 不难理解,但要注意其 书写方法 与 不尽相同。 数学中的 不等式符号 不尽相同。
要求参与加减运算的矩阵具有 相同的维数
例:>> A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[3 2 1; 6 5 4]
>> C=A+B; D=A-B;
矩阵的普通乘法
要求参与运算的矩阵满足线性代数中矩阵相乘的原则 要求参与运算的矩阵满足线性代数中矩阵相乘的
例:>> A=[1 2 3; 4 5 6]; B=[2 1; 3 4];
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建立5阶方阵 阶方阵A,判断A的元素是否能被 整除. 的元素是否能被3整除 例 建立 阶方阵 ,判断 的元素是否能被 整除 A =[24,35,13,22,63;23,39,47,80,80; ... 90,41,80,29,10;45,57,85,62,21;37,19,31,88,76] P = rem(A,3)==0 其中,rem(A,3)是矩阵 的每个元素除以3 是矩阵A 其中,rem(A,3)是矩阵A的每个元素除以3的余 数矩阵。此时, 被扩展为与A同维数的零矩阵, 数矩阵。此时,0被扩展为与A同维数的零矩阵,P 是进行等于(==)比较的结果矩阵。 (==)比较的结果矩阵 是进行等于(==)比较的结果矩阵。

Mapmatrix教学

Mapmatrix教学

Mapmatrix教学全数字化测图培训教案目录一、教学性质 ........................................................................... ........................................................ 1 二、教学目标 ........................................................................... ........................................................ 1 三、教学内容 ........................................................................... ........................................................ 1 四、教学安排 ........................................................................... ........................................................ 2 五、教学方法 ........................................................................... ........................................................ 3 六、教学纪律 ........................................................................... ........................................................ 3 七、考核方式 ........................................................................... ........................................................ 3 八、参考文献 ........................................................................... ........................................................ 3 九、具体内容 ........................................................................... .. (4)1、摄影测量学基本理论 ........................................................................... .............................. 4 2、项目数据准备 ........................................................................... ........................................ 10 3、房屋采集教学 ........................................................................... ........................................ 36 4、栅栏围墙采集教学 ........................................................................... ................................ 40 5、电杆路灯等采集教学 ........................................................................... ............................ 43 6、道路采集教学 ........................................................................... ........................................ 48 7、水系采集教学 ........................................................................... ........................................ 56 8、地貌采集教学 ........................................................................... ........................................ 61 9、植被采集教学 ........................................................................... ........................................ 64 10、高程点采集教学 ........................................................................... .................................. 67 11、接边教学 ........................................................................... .............................................. 68 12、全要素采集教学 ........................................................................... . (69)一、教学性质本次培训内容为航空摄影测量生产的基本技能,是多源地理数据综合处理的重要基础,是空间信息数字化的关键环节。

MATLAB设计_04_阵列运算

MATLAB设计_04_阵列运算

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山西农业大学工学院 王玉顺 2013
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MATLAB程序设计
第4章 阵列计算
4.1.1 下标运算
(1)数字作下标
由二维阵列和下标运算可逐 步创建维数不限的多维阵列 三维阵列下标:行×列×页
X= [1 2 3;5 4 6;9 7 8] X(:,:,2)= [0 2 1;5 5 4;9 3 7] X(:,:,3)= [1 0 0;0 1 0;0 0 1]
山西农业大学工学院 王玉顺 2013
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MATLAB程序设计
第4章 阵列计算
4.1.2 函数运算
4.1.2 函数运算
主对角线元素列向量和对角阵 4 5 6 7 8 9 10 11 12
引言(foreword)
以阵列自变量、并逐个元素进行计算的 M 函数称作阵列函数,函数的计算结果称作阵 列变换; 以矩阵为自变量,按线性代数规则对矩阵 元素进行计算的M 函数称作矩阵函数,函数 的计算结果称作矩阵变换; 本节仅讨论部分矩阵函数和阵列函数。
2013/3/29 王玉顺:MATLAB程序设计
(5)矩阵函数/chol
王玉顺:MATLAB程序设计
山西农业大学工学院 王玉顺 2013
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第4章 阵列计算
4.1.2 函数运算
矩阵的QR正交分解
4.1.2 函数运算
(6)矩阵函数/qr
Q= %求矩阵X的正交分 -0.0967 -0.4834 -0.8701 解或QR分解 R= X=[1 2 3;5 4 6;9 7 8] -10.3441 0 [Q R]= qr(X) 0 X=Q*R X= 1.0000 对矩阵X 没 5.0000 9.0000 有特别要求
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数组之间相加和相减:A.+B ,A.-B 标量和数组之间相加和相减:a.+B ,a.-B 标量和数组之间相乘: a.*B 数组乘: A.*B 数组的非共轭转置:A.’ 数组右除:A./B(等同于B.\A) 数组左 除:A.\B(等同于B./A) 标量除以数组: b./A (等同于A.\b) 数组底的标量指数求幂:A.^b 数组底的数组指数求幂:A.^B
(2) 线性(或对数)定点法 x=linspace(a,b,n) %以a,b为左右端点,产生 线性等间隔的(1*n)行数组 x=logspace(a,b,n)%以a,b为左右端点,产生 对数等间隔的(1*n)行数组 其中 n是总采样点数,即一维数组的长度。
x=linspace(a,b,n)等价于x=a:(b-a)/(n-1):b
符号#可代表加减乘除幂运算中的任何一种运算。
数组运算符由“常规算术运算符前加小黑点” 构成。 (3) 初等函数对数组的运算,体现为“初等函 数对数组的每个元素的运算”。 见表3.2-3 (P124)服从数组运算规则的 MATLAB初等函数及关系逻辑算符 重点掌握 sin,cos,tan,exp,sqrt,mod,abs,angle,real,ima g,conj
plot(t,Sx,'.k','MarkerSize',12)
说明:
• 进行数值计算前,必须生成由一系自变量采 样点构成的数组,然后计算各采样点对应的 函数值、积分值。 • 执行数值计算的表线可以形象的体现数 据之间的函数关系。注意:图形展示的函数 性状仅在自变量的取值区间有意义。
注意: r是由“所寻元素行序号”构成的一维行或列 数组。 c是由“所寻元素列序号”构成的一维行或列 数组。且r和c的规模应该一致。 在全下标寻访格式中,英文冒号:,“所在 维度上全部元素的序号”。

例:A=[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ] 则 A(2,3)= 8, A(3,2)= 12 , A(3,5)= 15, A(1,5)= 5 A([2,3],[2,4])=[7,9;12,14] 例:A=[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 ] 则 A(2,:)= [6 7 8 9 10] A(:,2) =[ 2 7 12] A(:,[1,3])=[ 1 3 6 8 11 13]
全下标编址与单序号编址的转换关系 以(M×N)的二维数组A为例,若“全下标” 元素位置是“第r行,第c列”,那么相应的 “单序号”为L=(c-1) ×M+r。

图3.3-3 二维数组的全下标编址与单序号编址对照

全下标编址与单序号编址的转换指令
[rowsub, colsub] = ind2sub(ArraySize,IND)

“列”数组生成方法举例: x1=(1:6)',x2=linspace(0,pi,4)' y1=rand(5,1) z1=[2;pi/2;sqrt(3);3+5i]
3.3.2 二维数组的创建 (1) 小规模数组的直接输入法
二维数组的三要素: 整个输入数组必须用方括号[ ]括住;
数组元素必须用逗号“,”或空格分隔; 数组的行与行之间必须用分号“;” 或 者回车键[Enter]隔离。
a11 a12 a1N a a a 22 2N 21 aij M N a a a MN M1 M 2
单序号编址
用单个序号唯一地确定元素在数组中的位置。 MATLAB的单序号产生规则: AM ×N 数组的第一列元素位置,自上而下依 次编序为1,2,…,M。 AM ×N 数组的第二列元素位置,自上而下依 次编序为1×M+1, 1×M+ 2,…, 1× M+M。 AM ×N数组的第N列元素位置,自上而下依次 编序为(N-1)×M+1, (N-1)×M+ 2,…, (N-1)×M+ M。
3.2.2 数组概念及数组运算规则
2. 数组运算规则
(1) 同维同规模数组之间的(加、减、乘、除、求幂 等)运算,体现为“数组对应元素间的运算” 。
设A和B的算术运算结果为数组C,则C数组的第 (i,j)元素一定是数组A和B相同位置元素进行该算 术运算的结果,即Cij=aij#bij 。
(2) 标量与数组之间的(加、减、乘、除、求幂)运 算,体现为“标量与数组每个元素之间的运算”。 设标量a和数组B进行算术运算的结果为与B大小 相同的数组C,其中Cij=a#Bij。
矩阵加减:A+B,A-B 标量与矩阵加减:b+A,b-A 标量与矩阵相乘:b*A 矩阵乘积:C=A*B 矩阵的共轭转置:B=A' 1 C A B 矩阵的右除:C=A/B ( ) 1 矩阵的左除:C=A\B ( C A B ) 方阵的求幂:C=A^m 方阵的求逆:inv(A)或A\eye(N) 例3.2-1
单序号寻访
单序号寻访是指采用单个“一维行或列数 组”寻访元素的方法。 A(:): “单序号全元素”寻访。
它由A的各列 按自左到右的次序,首尾相接而生 成 的“一维长列”数组。
A(ind):“单序号”寻访。
ind 是一维数组,生成由ind指定位置元素的一维 数组,结果和ind的行列性质有关。若ind是“行数 组”(或“列数组” ),则A(ind ) 就是长度相同 的“行数组”(或“列数组” )。
据单下标换算出全下标。
IND = sub2ind(ArraySize, rowSub, colSub)
据全下标换算出单下标。 例: [R,C]=ind2sub([4,4],[3,5,7,9])
IND=sub2ind([4,4],[1,1,1,],[2,3,4])
2. 二维数组元素的寻访
全下标寻访法
全下标寻访是指根据需寻访的所有元素的全下标, 构成一对“行序号数组” 和“列序号数组”;然后借助 这对“行序号数组” 和“列序号数组”,提取或设置相 应的元素值。即指出是“第几行,第几列”的元素。 全下标寻访数组元素的格式: A(r,c):由A的“r指定行”和“c指定列”上的元素 组成。 A(r, :):由A的“r指定行”上所有列元素组成,结果 是一个行向量。 A(:,c):由A的“c指定列”上的所有行元素构成,结 果是一个列向量。
第三章 数值阵列 及向量化运算

数值计算的优点:适应了现代主流 计算机只能表示、保存、运算和输出 有限精度数字的特点,计算速度快, 容量大,能处理各种复杂的函数关系。 • 数值计算的缺点: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。
例3.1-1 已知 f ( t ) e 符号解法:

已知矩阵 A 24 , B43 ,采用两种不同的编程求这两个矩阵的乘积 C23 A 24 B43 。
C2=A*B
A=[1+1i,2+2i,3+2i;2i+4,5+2i,6+2i;7+2i,8+2i,9+2i] A= 1.0000 + 1.0000i 2.0000 + 2.0000i 3.0000 + 2.0000i 4.0000 + 2.0000i 5.0000 + 2.0000i 6.0000 + 2.0000i 7.0000 + 2.0000i 8.0000 + 2.0000i 9.0000 + 2.0000i >> B=A' B= 1.0000 - 1.0000i 4.0000 - 2.0000i 7.0000 - 2.0000i 2.0000 - 2.0000i 5.0000 - 2.0000i 8.0000 - 2.0000i 3.0000 - 2.0000i 6.0000 - 2.0000i 9.0000 - 2.0000i


3.3.1 行(列)数组的创建
1. 递增/递减型行(列)数组的创建 (1) “冒号”生成法 使用冒号指定数值范围和相邻值的步长 x=a:inc:b 其中a是起始值,即数组的第一个元素,inc是采样点之 间的间隔,即步长。若(b-a)是inc的整数倍,则数 组的最后一个元素等于 b。步长inc默认为1,则x=a:b。 inc可以取正数或负数。inc取正时,a<b; inc取负时, a>b。 例如 x=1:2:9 则x=[1 3 5 7 9] x=0.4:2 则x=[0.4 1.4] x=12.5:-3: 5 则x=[12.5 9.5 6.5]

3.2.3 两套算术运算规则的功能比较
见表3.2-2、3.2-4和表3.2-5(P124-125) 例3.2-2(P126-127)
3.2.4 向量化编程

“数组运算”、“向量或矩阵运算”模式 “流水线”加工,可大大提高效率。 例3. 2-3 (P128)
3.3 数值数组的创建和寻访

MATLAB总是把数组看作存储和运算的基 本单元。 应用MATLAB语言编程时,尤其要注意数 组和向量的维数问题。 标量数据被看作(1×1)的数组。对于向 量可看作1×M或M×1维数组。向量创建 时默认为行向量。
(2) 中规模数组的数组编辑器创建法
先在命令行上定义一个变量,然后在工作空 间workspace中右键点击该变量,进行编辑。
(3) 中规模的M文件创建法
打开M文件编辑器,在空白处输入所需数 组,然后保存。以后使用时直接在指令窗中 输入文件名,即可将数据加入到workspace中。
(4)利用MATLAB函数创建数组
syms t x;
sin( t )
, s( x)
数值解法:

4
0
f ( t ) dt , 求s(x)
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