MATLAB经典数学建模教程

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Matlab中的数学建模方法

Matlab中的数学建模方法

Matlab中的数学建模方法引言在科学研究和工程领域,数学建模是一种重要的方法,它可以通过数学模型来描述和解释真实世界中的现象和问题。

Matlab是一款强大的数值计算和数据可视化工具,因其灵活性和易用性而成为数学建模的首选工具之一。

本文将介绍一些在Matlab中常用的数学建模方法,并以实例来展示其应用。

一、线性回归模型线性回归是最常见的数学建模方法之一,用于解决变量之间呈现线性关系的问题。

在Matlab中,可以使用regress函数来拟合线性回归模型。

例如,假设我们想要分析学生的身高和体重之间的关系,并建立一个线性回归模型来预测学生的体重。

首先,我们需要收集一组已知的身高和体重数据作为训练集。

然后,可以使用regress函数来计算回归模型的参数,并进行预测。

最后,通过绘制散点图和回归直线,可以直观地观察到身高和体重之间的线性关系。

二、非线性回归模型除了线性回归外,有时数据之间的关系可能是非线性的。

在这种情况下,可以使用非线性回归模型来建立更准确的数学模型。

在Matlab中,可以使用curvefit工具箱来拟合非线性回归模型。

例如,假设我们想要分析一组实验数据,并建立一个非线性模型来描述数据之间的关系。

首先,可以使用curvefit工具箱中的工具来选择最适合数据的非线性模型类型。

然后,通过调整模型的参数,可以用最小二乘法来优化模型的拟合效果。

最后,可以使用拟合后的模型来进行预测和分析。

三、最优化问题最优化是数学建模的关键技术之一,用于在给定的限制条件下找到使目标函数取得最大或最小值的变量取值。

在Matlab中,可以使用fmincon函数来求解最优化问题。

例如,假设我们要最小化一个复杂的目标函数,并且有一些约束条件需要满足。

可以使用fmincon函数来设定目标函数和约束条件,并找到最优解。

通过调整目标函数和约束条件,以及设置合适的初始解,可以得到问题的最优解。

四、概率统计模型概率统计模型用于解决随机性和不确定性问题,在许多领域都得到广泛应用。

数学建模MATLAB教案

数学建模MATLAB教案

数学建模MATLAB教案第一章:MATLAB简介1.1 MATLAB概述介绍MATLAB的发展历程和特点解释MATLAB的缩写和全称1.2 MATLAB界面介绍MATLAB的工作空间熟悉MATLAB的菜单栏和工具栏1.3 MATLAB基本操作学习MATLAB的变量类型和赋值方式掌握MATLAB的运算符和矩阵运算1.4 MATLAB的帮助系统学习如何使用MATLAB的帮助系统熟悉MATLAB的文档和教程第二章:MATLAB编程2.1 MATLAB脚本编程学习编写MATLAB脚本文件掌握MATLAB脚本的基本结构2.2 MATLAB函数编程学习编写MATLAB函数文件掌握MATLAB函数的输入输出参数2.3 MATLAB编程技巧学习MATLAB的条件语句和循环语句掌握MATLAB的文件操作和数据读取2.4 MATLAB编程实例举例讲解MATLAB编程的实际应用分析并解决实际问题第三章:数学建模基础3.1 数学建模概述介绍数学建模的定义和发展历程解释数学建模的重要性和应用领域3.2 数学建模方法学习数学建模的基本方法和步骤掌握数学建模的常见技巧和策略3.3 数学建模实例举例讲解数学建模的实际应用分析并解决实际问题3.4 MATLAB在数学建模中的应用介绍MATLAB在数学建模中的优势熟悉MATLAB的数学建模工具和函数第四章:MATLAB在微积分中的应用4.1 微积分基本概念复习微积分的极限、导数和积分等基本概念4.2 MATLAB求解微积分问题学习使用MATLAB求解微分和积分问题掌握MATLAB的微积分函数和工具4.3 MATLAB在微积分建模中的应用举例讲解MATLAB在微积分建模中的实际应用分析并解决实际问题4.4 微积分建模实例举例讲解微积分建模的实际应用分析并解决实际问题教案继续:第六章:MATLAB在线性代数中的应用6.1 线性代数基本概念复习线性代数的相关概念,如矩阵、向量、线性方程组等6.2 MATLAB求解线性代数问题学习使用MATLAB求解矩阵运算、线性方程组、特征值等问题掌握MATLAB线性代数相关的函数和工具6.3 MATLAB在线性代数建模中的应用举例讲解MATLAB在线性代数建模中的实际应用分析并解决实际问题6.4 线性代数建模实例举例讲解线性代数建模的实际应用分析并解决实际问题第七章:MATLAB在概率论与数理统计中的应用7.1 概率论与数理统计基本概念复习概率论与数理统计的基本概念,如随机变量、概率分布、统计量等7.2 MATLAB求解概率论与数理统计问题学习使用MATLAB进行概率计算、统计量计算、假设检验等掌握MATLAB概率论与数理统计相关的函数和工具7.3 MATLAB在概率论与数理统计建模中的应用举例讲解MATLAB在概率论与数理统计建模中的实际应用分析并解决实际问题7.4 概率论与数理统计建模实例举例讲解概率论与数理统计建模的实际应用分析并解决实际问题第八章:MATLAB在differential equations中的应用8.1 常微分方程基本概念复习常微分方程的定义、分类和解法8.2 MATLAB求解常微分方程学习使用MATLAB求解常微分方程,包括初值问题和边界值问题掌握MATLAB常微分方程相关的函数和工具8.3 MATLAB在常微分方程建模中的应用举例讲解MATLAB在常微分方程建模中的实际应用分析并解决实际问题8.4 常微分方程建模实例举例讲解常微分方程建模的实际应用分析并解决实际问题第九章:MATLAB在优化问题中的应用9.1 优化问题基本概念复习优化问题的定义、目标和常见方法9.2 MATLAB求解优化问题学习使用MATLAB求解无约束和有约束的优化问题掌握MATLAB优化相关的函数和工具9.3 MATLAB在优化建模中的应用举例讲解MATLAB在优化建模中的实际应用分析并解决实际问题9.4 优化建模实例举例讲解优化建模的实际应用分析并解决实际问题第十章:MATLAB在数据分析和可视化中的应用10.1 数据分析基本概念复习数据分析的定义、目的和常用方法10.2 MATLAB进行数据分析学习使用MATLAB进行数据预处理、统计分析和数据可视化掌握MATLAB数据分析相关的函数和工具10.3 MATLAB在数据分析建模中的应用举例讲解MATLAB在数据分析建模中的实际应用分析并解决实际问题10.4 数据分析建模实例举例讲解数据分析建模的实际应用分析并解决实际问题教案继续:第十一章:MATLAB在信号处理中的应用11.1 信号处理基本概念复习信号处理的基本概念,如信号、系统、傅里叶变换等11.2 MATLAB进行信号处理学习使用MATLAB进行信号的、分析和处理掌握MATLAB信号处理相关的函数和工具11.3 MATLAB在信号处理建模中的应用举例讲解MATLAB在信号处理建模中的实际应用分析并解决实际问题11.4 信号处理建模实例举例讲解信号处理建模的实际应用分析并解决实际问题第十二章:MATLAB在图像处理中的应用12.1 图像处理基本概念复习图像处理的基本概念,如图像、像素、滤波等12.2 MATLAB进行图像处理学习使用MATLAB进行图像的读取、处理和显示掌握MATLAB图像处理相关的函数和工具12.3 MATLAB在图像处理建模中的应用举例讲解MATLAB在图像处理建模中的实际应用分析并解决实际问题12.4 图像处理建模实例举例讲解图像处理建模的实际应用分析并解决实际问题第十三章:MATLAB在控制系统中的应用13.1 控制系统基本概念复习控制系统的基本概念,如系统、稳定性、传递函数等13.2 MATLAB进行控制系统分析学习使用MATLAB进行控制系统的建模、分析和仿真掌握MATLAB控制系统相关的函数和工具13.3 MATLAB在控制系统建模中的应用举例讲解MATLAB在控制系统建模中的实际应用分析并解决实际问题13.4 控制系统建模实例举例讲解控制系统建模的实际应用分析并解决实际问题第十四章:MATLAB在机器学习中的应用14.1 机器学习基本概念复习机器学习的基本概念,如监督学习、非监督学习、神经网络等14.2 MATLAB进行机器学习学习使用MATLAB进行机器学习模型的构建、训练和预测掌握MATLAB机器学习相关的函数和工具14.3 MATLAB在机器学习建模中的应用举例讲解MATLAB在机器学习建模中的实际应用分析并解决实际问题14.4 机器学习建模实例举例讲解机器学习建模的实际应用分析并解决实际问题第十五章:MATLAB在数学建模竞赛中的应用15.1 数学建模竞赛基本概念介绍数学建模竞赛的背景、规则和重要性15.2 MATLAB在数学建模竞赛中的策略学习如何利用MATLAB解决数学建模竞赛中的实际问题掌握MATLAB在数学建模竞赛中的优势和技巧15.3 数学建模竞赛实例分析分析数学建模竞赛中的实际案例讲解如何利用MATLAB提高竞赛成绩15.4 数学建模竞赛训练和指导提供数学建模竞赛的训练方法和指导建议帮助学生提高数学建模竞赛的能力和水平重点和难点解析1. MATLAB的基本操作和编程:理解MATLAB的工作空间,熟悉菜单栏和工具栏,掌握变量类型和赋值方式,以及矩阵运算。

MATLAB数学建模和仿真指南

MATLAB数学建模和仿真指南

MATLAB数学建模和仿真指南第一章:介绍MATLAB数学建模和仿真MATLAB(Matrix Laboratory),是一种强大的数学软件工具,它提供了丰富的数学建模和仿真功能。

在本章中,我们将介绍MATLAB数学建模和仿真的概念、优势以及应用领域。

第二章:MATLAB基础知识在使用MATLAB进行数学建模和仿真之前,有必要掌握一些MATLAB的基础知识。

本章将介绍MATLAB的界面、基本命令、变量定义和操作,以及数学函数的使用。

第三章:数学建模数学建模是将实际问题抽象为数学模型,并利用数学方法对问题进行分析、计算和预测的过程。

在本章中,我们将详细介绍MATLAB在数学建模中的应用,包括线性规划、非线性规划、差分方程、微分方程等方面的建模方法和求解技巧。

第四章:仿真技术仿真是通过构建虚拟模型来模拟实际系统的行为和性能的过程。

MATLAB提供了丰富的仿真工具和技术。

本章将介绍MATLAB仿真技术的基本原理和方法,包括系统仿真、离散事件仿真、连续仿真等,并通过实例演示如何使用MATLAB进行仿真分析。

第五章:数据可视化与分析数据可视化和分析是MATLAB的重要功能之一。

在本章中,我们将介绍MATLAB中的数据导入、清洗和处理技巧,以及各种数据可视化方法,如二维图像、三维图像、热力图、散点图等。

此外,还将介绍如何使用MATLAB进行统计分析和数据挖掘。

第六章:优化算法与求解器优化算法是MATLAB中的重要工具,可以用于求解各种最优化问题。

本章将介绍MATLAB中常用的优化算法和求解器,如线性规划、非线性规划、整数规划、遗传算法等,并提供相应的应用示例。

第七章:控制系统设计与仿真控制系统是实现对动态系统行为的控制和调节的关键。

在本章中,我们将介绍MATLAB在控制系统设计和仿真中的应用,包括传统控制方法、现代控制方法、PID控制器设计等,并演示如何通过MATLAB进行控制系统性能分析和仿真。

第八章:神经网络建模与仿真神经网络是一种模拟人脑神经元之间信息交流的模型,广泛应用于模式识别、数据挖掘、预测等领域。

MATLAB数学建模教程

MATLAB数学建模教程

MATLAB选修课讲义第一讲:矩阵运算第二讲:函数作图第三讲:符号演算第四讲:简单编程第五讲:数值计算第六讲:综合实例1第一讲:矩阵运算1.基本操作启动退出终止(Alt+. 或Ctrl +C)翻页召回命令分隔符,禁显符;续行符…注释符%设置显示格式format 常用:short,short g,long 清除变量clear关闭图形close清除图形clf演示Demo帮助help2.基本常数2pi I j inf eps NaN exp(1)3.算术运算+ - * /, \, ^ sqrt .*./.^4.内部函数(一般都有数组运算功能)sin(x) tan(x) asin(x) atan(x)abs(x) round(x) floor(x) ceil(x)log(x) log10(x) length(v) size(A) sign(x) [y, p]=sort(x)5.矩阵运算(要熟练掌握)(1)矩阵生成:手工输入:[1 2 3; 4 5 6]输入数组: linspace(a, b, n)命令输入:zeros(m,n) ones(m,n) eye(n)3magic(n) rand(m, n)diag(A) diag ( [a11 a22 . . . a nn] ) (2)矩阵操作赋值A(i, j) =2 A(2, :)=[1 2 3]删除A( [2,3], :)=[ ] 添加A(6,8)=5定位find(A>0) 定位赋值A(A<0)= -1由旧得新B=A([2,3,1], :) B=A([1,3],[2,1])定位矩阵B=(A>1) B=(A==1)下三角阵tril(A) 上三角阵triu(A)左右翻转fliplr(A) 上下翻转flipud(A)重排矩阵reshape(A, m, n)(3)矩阵运算:转置A’和A+B 差A-B 积A*B4左除A\b(=A-1 b)右除b/A(=b A-1 )幂A^k点乘A.*B 点除A./B 点幂A.^2行列式det(A) 数量积dot(a,b) 向量积cross(a,b)行最简形rref(A) 逆矩阵inv(A) 迹trace(A)矩阵秩rank(A) 特征值eig(A) 基础解系null(A,’r’) 方程组特解x=A\b注意:2+A,sin(A)练习一:矩阵操作1、用尽可能简单的方法生成下列矩阵:56102000100012101/21/31/1112040022002311/31/41/12,,,0330600054082210010191/111/121/200750⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥-⎣⎦2、设有分块矩阵⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⨯⨯⨯2232233S OR E A ,⎪⎪⎭⎫⎝⎛⋅=⨯⨯⨯23222233E O J R E B ,其中23,E E 是单位矩阵,32⨯O 是零矩阵,23⨯R 是随机矩阵,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⨯011022S ,J是2阶全1矩阵,验证B A=2。

数学建模 第二篇1 MATLAB作图讲解

数学建模 第二篇1 MATLAB作图讲解

MATLAB作图
(2) mesh(x,y,z) 画网格曲面
数据矩阵。分别表示数据点 的横坐标、纵坐标、函数值
例 画出曲面Z=(X+Y).^2在不同视角的网格图. 解 x=-3:0.1:3;y=1:0.1:5; [X,Y]=meshgrid(x,y); Z=(X+Y).^2; mesh(X,Y,Z)
MATLAB作图
(2) figure(h) 新建h窗口,激活图形使其可见,并置于其它图形之上


区间[0,2*pi]新建两个窗口分别画出 y=sin(x);z=cos(x)。
x=linspace(0,2*pi,100); y=sin(x);z=cos(x); plot(x,y); title('sin(x)'); pause figure(2); plot(x,z); title('cos(x)'); 返回
hh = zlabel(string) hh = title(string)
MATLAB作图
例 在区间[0,2*pi]画sin(x)的图形,并加注图例 “自变量X”、“函数Y”、“示意图”, 并加格栅.
解 x=linspace(0,2*pi,30); y=sin(x); plot(x,y) xlabel('自变量X') ylabel('函数Y') title('示意图') grid on
3.图形保持 hold off 释放当前图形窗口
MATLAB作图
(1) hold on 保持当前图形, 以便继续画图 例 将y=sin(x),y=cos(x)分别用点和线画在一图上
解 x=linspace(0,2*pi,30); y=sin(x); z=cos(x) plot(x,z,:) hold on Plot(x,y) Matlab liti 5

matlab建模教程

matlab建模教程

matlab建模教程Matlab是一种强大的数学建模和仿真平台,广泛应用于科学、工程和金融领域。

本教程将介绍如何使用Matlab进行建模,并详细解释每个步骤。

首先,我们需要了解什么是建模。

建模是根据实际问题或系统的特性创建数学模型的过程。

这些数学模型可以帮助我们理解系统的行为并预测未来的结果。

使用Matlab进行建模可以简化模型的创建和分析过程。

在Matlab中,我们可以使用一个称为“脚本”的文件来编写和运行建模代码。

脚本是一系列Matlab命令的集合,这些命令可以被连续执行以创建所需的模型。

为了方便起见,我们可以在Matlab编辑器中创建和编辑脚本。

建模的第一步是定义问题。

要定义问题,我们需要确定所建模型的目标、输入和输出。

例如,如果我们想建立一个温度预测模型,我们需要明确模型的输入是什么(例如,环境条件)和输出是什么(例如,预测的温度值)。

接下来,我们需要收集数据。

收集数据是为了分析和验证我们的模型。

在Matlab中,我们可以使用数据存储和处理工具,如表格和数据数组,来导入和处理数据。

一旦我们有了数据,我们就可以开始建立模型。

在Matlab中,我们可以使用数学方程、统计方法和机器学习算法等多种方法来建立模型。

例如,我们可以使用线性回归来拟合数据,或者使用神经网络进行分类。

建立模型后,我们可以使用Matlab的可视化工具来分析模型的输出。

Matlab提供了各种绘图函数,如plot和scatter,来绘制图形并展示模型的结果。

我们可以使用这些图形来比较实际数据与模型的预测结果。

最后,我们可以优化我们的模型。

通过调整模型的参数和改进算法,我们可以提高模型的性能和准确性。

在Matlab中,我们可以使用遗传算法、粒子群优化和模拟退火等算法来优化我们的模型。

在建模过程中,我们还需要注意一些常见的问题和错误。

例如,过拟合是一种常见的问题,指的是模型过度适应训练数据,导致对新数据的预测效果较差。

为了避免过拟合,我们可以使用交叉验证和正则化等技术。

如何使用MATLAB进行数学建模与分析

如何使用MATLAB进行数学建模与分析

如何使用MATLAB进行数学建模与分析第一章 MATLAB简介与安装MATLAB是一款强大的数值计算软件,广泛应用于科学计算、工程建模、数据处理和可视化等领域。

本章将介绍MATLAB的基本特点、主要功能以及安装方法。

首先,MATLAB具有灵活的编程语言,可以进行复杂的数学运算和算法实现。

其次,MATLAB集成了丰富的数学函数库,包括线性代数、优化、常微分方程等方面的函数,方便用户进行数学建模和分析。

最后,MATLAB提供了直观友好的图形界面,使得数据处理和结果展示更加便捷。

为了使用MATLAB进行数学建模与分析,首先需要安装MATLAB软件。

用户可以从MathWorks官网上下载最新版本的MATLAB安装程序,并按照提示进行安装。

安装完成后,用户需要根据自己的需要选择合适的许可证类型,并激活MATLAB软件。

激活成功后,用户将可以使用MATLAB的全部功能。

第二章 MATLAB基本操作与语法在开始进行数学建模与分析之前,用户需要了解MATLAB的基本操作和语法。

本章将介绍MATLAB的变量定义与赋值、矩阵运算、函数调用等基本操作。

首先,MATLAB使用变量来存储数据,并可以根据需要对变量进行重新赋值。

变量名可以包含字母、数字和下划线,但不允许以数字开头。

其次,MATLAB支持矩阵运算,可以方便地进行矩阵的加减乘除、转置和求逆等操作。

用户只需要输入相应的矩阵运算符和矩阵变量即可。

然后,MATLAB提供了丰富的数学函数,用户可以直接调用这些函数进行数学运算。

最后,用户可以根据需要编写自定义函数,实现更复杂的算法和数学模型。

第三章数学建模与优化数学建模是利用数学方法和技巧,对实际问题进行描述、分析和求解的过程。

本章将介绍如何使用MATLAB进行数学建模与优化。

首先,数学建模的第一步是问题描述和模型构建。

用户需要明确问题的目标、约束条件和决策变量,并将其转化为数学模型。

其次,用户可以使用MATLAB提供的优化函数,对数学模型进行求解。

数学建模02第二章Matlab语言基础-Matlab教程

数学建模02第二章Matlab语言基础-Matlab教程

8)关系与逻辑运算
1、关系操作符 关系操作符 < <= > >= == ~= 2、逻辑运算符 说明 小于 小于或等于 大于 大于或等于 等于 不等于
逻辑操作符
& ︱ ~
说明
Байду номын сангаас与 或 非
9)程序设计
Matlab有两种工作方式: 1)人机交互的命令行指令操作方式,即在命令窗口每输入一条命令,则立即运行 该命令得到结果。 2)进行控制流的程序设计,即编制一种可存储的以M为扩展名的文件(简称M文 件)。 在Matlab下执行该程序M文件分两种: (1)命令式M文件:也称脚本文件, 就是将Matlab的一系列命令按顺序编制成一 个文本文件,文件名后缀为M,然后在command window 下运行文件名,则 按顺序执行文件中的命令。 文件建立方法:1. 在Matlab中,点:File->New->M-file 2. 在编辑窗口中输入程序内容 3. 点:File->Save,输入文件名,后缀为M,存盘 例:建立命令式脚本文件qwe.m 在编辑窗口输入如下命令: a=1 b=2; %行尾加分号,注意运行结果。 c=a+b 然后存盘。在command window 下输入qwe.m并回车。
4、 switch-case结构 witch-case语句的一般表达式: Switch<选择判断量> case 选择判断值1 选择判断语句1 case 选择判断值2 选择判断语句2 … …. Otherwise 判断执行语句 End 例子: Switch code case -1 disp(‘error’) case 0 disp(‘write in English’) case 1 disp(‘write in Chinese’) Otherwise disp(‘write in French’) End
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第 1 节Matlab 基本知识一、Matlab 的主要功能Matlab是一种功能非常强大的工程语言,诞生于20世纪70年代,1984年正式推向市场。

2002年8月,Matlab6.5开始发布。

是进行科学研究和产品开发必不可少的工具。

●数值和符号计算矩阵(数组)的四则运算(Matrix+Laboratory)、数值差分、导数、积分、求解微分方程、微分方程的优化等●数字图像、数字信号处理●工程和科学绘图●控制系统设计●财务工程●建模、仿真功能二、Matlab 的界面1.命令窗口(Command Window):Matlab各种操作命令都是由命令窗口开始,用户可以在命令窗口中输入Matlab命令,实现其相应的功能。

此命令窗口主要包括文本的编辑区域和菜单栏(如:四则运算;“;”禁止显示变量的值;↑↓遍历以前的命令)。

在命令窗口空白区域单击鼠标右键,打开快捷菜单,各项命令功能如下:Evaluate Selection :打开所选文本对应的表达式的值。

Open Selection :打开文本所对应的MatLab文件。

Cut :剪切编辑命令。

Paste :粘贴编辑命令。

2. M-文件编辑/调试(Editor/Debugger)窗口Matlab Editor/Debugger窗口是一个集编辑与调试两种功能于一体的工具环境。

M-文件(函数文件)●什么是M-文件:它是一种和Dos环境中的批处理文件相似的脚本文件,对于简单问题,直接输入命令即可,但对于复杂的问题和需要反复使用的则需做成M-文件(Script File)。

●创建M-文件的方法:Matlab命令窗的File/New/M-file。

在Matlab命令窗口运行edit。

●M-文件的扩展名:*.m●执行M-文件:F5●M文件的调试选择Debug菜单,其各项命令功能如下:Step :逐步执行程序。

Step in :进入子程序中逐步执行调试程序。

Step out :跳出子程序中逐步执行调试程序。

run:执行M-文件。

Go Until Cursor :执行到光标所在处。

Exit Debug Mode :跳出调试状态。

●函数文件的创建要求:文件名与函数名必须相同,如sin(x)必有sin.m函数文件存在。

要求实参和形参位置一一对应。

形参在工作空间中不会存在。

可以编写递归函数,可以嵌套其他函数。

可以用return命令返回,也可以执行到终点返回3.工作空间(Workspace)窗口:显示目前保存在内存中的Matlab的数学结构、字节数、变量名以及类型窗口。

保存变量:File菜单\Save Workspace as 命令行:save 文件名装入变量:File菜单\Import Data 命令行:Load 文件名4.现在目录窗口(Current Directory)5.命令历史窗口(Command History ):提供先前使用过的函数,可以复制或者再次执行这些命令。

Matlab帮助系统Matlab在命令窗口提供了可以获得帮助的命令,用户可以很方便的获得帮助信息。

例如:在窗口中输入“help fft”就可以获得函数“fft”的信息。

常用的帮助信息有help ,demo ,doc ,who ,whos ,what ,which ,lookfor ,helpbrowser ,helpdesk ,exit ,web 等。

三、关于变量变量命名规则:●变量名是不包含空格的单个词●变量名区分大小写●变量名必须以字母开头的字母、数字、下划线的组合,最多19个字符。

●Matlab提供的标准函数名均以小写字母开头特殊变量名:●ans 缺省变量名●pi 圆周率●i,j 虚数单位●eps 无穷小●inf ,Inf 无穷大●realmax 最大正实数●realmin 最小正实数清除变量的值●clear●clear 变量名1 变量名2显示驻留内存的变量名●who●whos第 2 节Matlab编程一、矩阵(数组)的输入1、直接输入直接按行方式输入每个元素:同一行中的元素用逗号(,)或者用空格符来分隔,且空格个数不限;不同的行用分号(;)分隔。

所有元素处于一方括号([ ])内;多维矩阵用多重方括弧。

可建立复数矩阵如:Null_M = [ ] %生成一个空矩阵可建立复数矩阵R=[1,2,3;4,5,6]I=[7,8,9;10,11,12]Z=R+I*j2. 由M文件方式建立,今后使用键入M文件名即可建立相应矩阵2、利用函数输入“:”表达式,产生等差行向量start:step:end 或start:end(step=1)如:t=1:20产生等距输入:linspace(a,b,n)将〔a,b〕区间分成n-1个等距小区间产生随机排列:randperm(n) 产生1~n之间整数的随机排列3、特殊矩阵输入以下各函数同理具有该类型。

ones(a,b)元素全为1的a×b维矩阵eye(a,b)对角线上的元素为1的a×b维矩阵rand(a,b)产生a×b维均匀分布的随机矩阵,其元素在(0,1)内rand 无变量输入时只产生一个随机数randn(a,b)产生a×b维正态分布的随机矩阵4.矩阵的转置和逆矩阵⏹X的转置:X’( 图像顺时针旋转90°,并水平镜像)如:a=imread('D:\2-1.bmp');b=a';subplot(1,2,1),subimage(a),subplot(1,2,2),subimage(b)⏹X的逆矩阵inv(X)二、矩阵元素的访问及其大小的确定访问第n个元素:X(n)(n>=1)访问多个元素:X ([n1,n2,n3……]) 或X(1:10)确定元素的个数:numel(X)确定矩阵的大小:[m,n,l]=size(X)三、矩阵的算数运算●数与矩阵的运算:m等价于m.m+A : m与A中各元素相加m-A : m与A中各元素相减m×A : m与A中各元素相乘m. /A : m除以A中各元素(没有m/A)m \ A : A中各元素除以m矩阵与矩阵的运算A+B: A、B对应元素相加A-B: A、B对应元素相减A×B: A、B矩阵按线性代数中矩阵乘法运算进行相乘(注意维数匹配)A.*B: A、B对应元素相乘(注意维数相同)A / B: A除以B矩阵(♋A×B-1)(注意维数匹配)A./B: A除以B中各元素A \ B: B除以A矩阵(♋A-1×B)(注意维数匹配)A.\B: B除以A中各元素A^m:相当于矩阵A×矩阵A×矩阵A…….(m为小数即是矩阵的开方运算)(注意维数匹配)A.^m:矩阵A中各元素的m次方A.^B:矩阵A中各元素的进行B中对应元素次方(注意维数相同)四、关系运算<、<=、>、>=、= =、~ = 六种关系运算符。

关系成立结果为1,否则为0。

五、逻辑运算设矩阵A和B都是m×n矩阵或其中之一为标量,在MATLAB中定义了如下的逻辑运算:&、|、~、xor(真为1,假为0)(1)矩阵的与运算格式A&B或and(A, B)说明A与B对应元素进行与运算,若两个数均非0,则结果元素的值为1,否则为0。

(2)或运算格式A|B或or(A, B)说明A与B对应元素进行或运算,若两个数均为0,则结果元素的值为0,否则为1。

(3)非运算格式~A或not (A)说明若A的元素为0,则结果元素为1,否则为0。

(4)异或运算格式xor (A,B)说明A与B对应元素进行异或运算,若相应的两个数中一个为0,一个非0,则结果为0,否则为1。

六、集合运算1.两个集合的交集intersect2.检测集合中的元素ismember3.两集合的差setdiff4.两个集合交集的非(异或)函数setxor5.两集合的并集union6.取集合的单值元素 unique七、MatLab 的控制流由各种语句构成语句后面加“;”号,不显示运算结果%开头表示是注释语句赋值语句变量=表达式表达式 (相当于将值付给ans 变量)演示(三)for 循环结构【例】一个简单的for 循环示例。

for i=1:10;%i 依次取1,2,…10,. x(i)=i;%对每个i 值,重复执行由该指令构成的循环体, end;x%要求显示运行后数组x 的值。

x = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10while 循环结构【例】Fibonacci 数组的元素满足Fibonacci 规则:12+++=k k k a a a ,),2,1( =k ;且121==a a 。

现要求计算出该数组中第一个大于10000的元素。

a(1)=1;a(2)=1;i=2;while a(i)<=10000a(i+1)=a(i-1)+a(i); %当现有的元素仍小于10000时,求解下一个元素。

i=i+1; end;i,a(i),i =21ans =10946if-else-end 分支结构【例1】一个简单的分支结构。

cost=10;number=12;if number>8sums=number*0.95*cost;end,sumssums =114.0000【例2】用for 循环指令来寻求Fibonacc 数组中第一个大于10000的元素。

n=100;a=ones(1,n);for i=3:na(i)=a(i-1)+a(i-2);if a(i)>=10000a(i),break; %跳出所在的一级循环。

end;end,ians =10946i =21switch-case结构【例】学生的成绩管理,演示switch结构的应用。

clear;%划分区域:满分(100),优秀(90-99),良好(80-89),及格(60-79),不及格(<60)。

for i=1:10;a{i}=89+i;b{i}=79+i;c{i}=69+i;d{i}=59+i;end;c=[d,c];Name={'Jack','Marry','Peter','Rose','Tom'}; %元胞数组Mark={72,83,56,94,100};Rank=cell(1,5);%创建一个含5个元素的构架数组S,它有三个域。

S=struct('Name',Name,'Marks',Mark,'Rank',Rank);%根据学生的分数,求出相应的等级。

for i=1:5switch S(i).Markscase 100 %得分为100时S(i).Rank='满分'; %列为'满分'等级case a %得分在90和99之间S(i).Rank=' 优秀'; %列为'优秀'等级case b %得分在80和89之间S(i).Rank=' 良好'; %列为'良好'等级case c %得分在60和79之间S(i).Rank=' 及格'; %列为'及格'等级otherwise %得分低于60S(i).Rank='不及格'; %列为'不及格'等级endend%将学生姓名,得分,登记等信息打印出来。

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