第7章MATLAB微积分运算

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matlab微分与积分

matlab微分与积分
quadl函数来求定积分。该函数的调用格式 为:
[I,n]=quadl('fname',a,b,tol,trace) 其中参数的含义和quad函数相似,只是用高
阶自适应递推法,该函数可以更精确地求 出定积分的值,且一般情况下函数调用的 步数明显小于quad函数,从而保证能以更 高的效率求出所需的定积分值。
(3) fft(X,[],dim)或fft(X,N,dim):这是对于矩 阵而言的函数调用格式,前者的功能与 FFT(X)基本相同,而后者则与FFT(X,N) 基本相同。只是当参数dim=1时,该函数 作用于X的每一列;当dim=2时,则作用于 X的每一行。
数值微积分以及数值分析
2020/5/17
1
数值微分
数值微分的实现 两种方式计算函数f(x)在给定点的数值导数:1.用多项式或
者样条函数 2. 利用数据的有限差分
在MATLAB中,没有直接提供求数值导数的函数,只有计 算向前差分的函数diff,其调用格式为:
DX=diff(X):计算向量X的向前差分,DX(i)=X(i+1)-X(i), i=1,2,…,n-1。
I=
2.4674
2020/5/17
8
3.Trapz : 计算梯形面积的和来计算定积分 在MATLAB中,对由表格形式定义的函数关系的求定积分
问题用trapz(X,Y)函数。其中向量X,Y定义函数关系 Y=f(X)。
例 用trapz函数计算定积分。 命令如下:
X=1:0.01:2.5; Y=exp(-X); %生成函数关系数据向量 trapz(X,Y) ans =
• Help dell2
2020/5/17
3
数值积分
数值积分基本原理 求解定积分的数值方法多种多样,如简单 的梯形法、辛普生(Simpson)•法、牛顿- 柯特斯(Newton-Cotes)法等都是经常采用 的方法。它们的基本思想都是将整个积分 区i积=1间分,2[问,a…,题b,n]分就,成分其n解中个为x子1=求区a和,间问x[nx+题1i,=x。bi+。1],这样求定

matlab在微积分中的应用

matlab在微积分中的应用

matlab在微积分中的应用MATLAB在微积分中的应用一、MATLAB在求导和积分中的应用MATLAB集成了丰富的数学函数库,可以在求导和积分等方面帮助学生更好地理解微积分知识。

举例来说,MATLAB中的diff函数可以对一个函数或矩阵进行求导,计算结果准确可靠。

通过MATLAB可以解决一些手动计算困难的问题,有助于提高学生对微积分的理解。

在数值积分过程中,MATLAB也可以很好地发挥作用。

MATLAB中的quad函数可以用来求解函数在给定区间内的数值积分,通过对函数的积分计算,可以更好地理解微积分中的面积和曲线等概念。

在讲解微积分的面积和曲线时,使用MATLAB可以展示较多的面积和曲线实例,有助于学生理解具体实例。

二、MATLAB在微积分三维空间中的应用微积分中的三维空间部分,一般使用手工计算的方式进行,但是这种方式难度较大而且操作繁琐。

而MATLAB可以很方便地模拟三维空间中的曲线表面、曲面、向量场和曲线积分等,为学生提供更具体、直观的视觉体验。

MATLAB还可以使用画图函数,将许多计算步骤集成在一个命令窗口中,方便学生学习和理解三维空间的微积分。

三、MATLAB在微积分应用中的优点1. 计算精度高:MATLAB的计算精度非常高,可以解决许多手动计算困难的问题。

在使用MATLAB计算微积分时,可以快速得出精确的计算结果。

2. 操作简便:MATLAB界面友好,操作简便。

学生可以很容易地进行操作,快速理解微积分中的概念和原理。

3. 可视化更强:MATLAB可以将微积分的概念可视化,将微积分的理论和实际应用结合起来。

这样的教学方式更加形象直观,可以帮助学生更好地理解微积分的知识体系。

四、总结综合以上述,MATLAB在微积分中的应用,可以帮助学生更好地理解和掌握微积分的基本原理和概念,提高学生学习效率和学习兴趣。

MATLAB也为教师提供了一个新的教学工具,可以更加灵活地设计和授课,提高教学质量和教学效果。

matlab积分公式

matlab积分公式

matlab积分公式
Matlab是一个强大的数学计算软件,它不仅可以进行各种数学运算,还可以进行数值积分。

在Matlab中,有许多积分公式可以使用,下面是其中一些常用的积分公式:
1. 梯形积分公式:该公式是用梯形面积来近似计算积分的方法,通常用于离散的数据点。

2. 辛普森积分公式:该公式是用三次方程曲线来近似计算积分的方法,通常用于连续的函数。

3. 高斯-勒让德公式:该公式是将被积函数通过一个变换变成一个简单的函数,然后使用多项式求积方法来计算积分。

4. 高斯-拉盖尔公式:该公式是将被积函数通过一个变换变成一个简单的函数,然后使用乘积求积方法来计算积分。

在Matlab中,这些积分公式都可以通过调用相应的函数来实现。

例如,使用trapz函数可以进行梯形积分,使用quad函数可以进行辛普森积分,使用gaussq函数可以进行高斯求积。

需要注意的是,不同的积分公式适用于不同的函数类型和计算精度要求,所以在使用时需要根据实际情况进行选择。

- 1 -。

matlab中积分的命令

matlab中积分的命令

matlab中积分的命令Matlab中有多种命令可以用于数值积分,本文将介绍其中几个常用的积分命令,包括quad、quadl、quadgk和integral。

这些命令可以用于一维和多维积分,可以求解定积分和非定积分。

一、quad命令quad命令用于求解一维定积分,其语法为:Q = quad(fun,xmin,xmax)其中fun为要积分的函数句柄,xmin和xmax为积分的下限和上限。

quad命令使用自适应的数值积分方法,可以在较高的精度下求解积分。

二、quadl命令quadl命令也用于求解一维定积分,其语法为:Q = quadl(fun,xmin,xmax)quadl命令使用高斯-勒让德求积法,可以在较高的精度下求解积分。

与quad命令相比,quadl命令在处理某些特定类型的函数时更为准确和稳定。

三、quadgk命令quadgk命令用于求解一维非定积分,其语法为:Q = quadgk(fun,xmin,xmax)quadgk命令使用高斯-科特斯求积法,可以在较高的精度下求解非定积分。

与quad命令和quadl命令相比,quadgk命令对积分区间的长度不敏感,适用于各种类型的函数。

四、integral命令integral命令用于求解一维定积分和非定积分,其语法为:Q = integral(fun,xmin,xmax)integral命令根据输入的积分区间长度自动选择合适的数值积分方法,可以在较高的精度下求解积分。

与quad命令、quadl命令和quadgk命令相比,integral命令更加智能化,可以根据积分函数的特点自动调整积分算法。

除了以上介绍的命令外,Matlab还提供了其他一些用于数值积分的命令,如dblquad、triplequad和quad2d等。

这些命令可以用于求解二维和多维积分,适用于更复杂的问题。

在使用这些积分命令时,需要注意以下几点:1. 积分区间的选择:根据积分函数的特点选择合适的积分区间,以确保求解的准确性和稳定性。

matlab的多元函数微积分学

matlab的多元函数微积分学

例 1、已知二元函数 f ( x, y) sin( xy) cos 2 ( x 3 y 2 )
syms x y dx dy f df f=sin(x*y)+(cos(x^3+y^2))^2; fx=diff(f,x) %求f x fy=diff(f,y) %求f y df=fx*dx+fy*dy %求全微分 f2x2=diff(fx,x) %求f’’ xx f2xy=diff(fx,y) %求f’’ xy f3xyx=diff(f2xy,x) %求f’’’ xyx
3、二元函数简捷绘图指令 1) 绘制网格图函数ezmesh ① ezmesh(f):生成二元函数f(x, y) 网格图,其中f为一个字 符串. ② ezmesh(f,domain):绘制二元函数f(x, y) 在指定邻域上的 网格图,该邻域可以是4×1 向量[xmin, xmax, ymin, ymax] 或 2×1 向量[min, max] (其中, min < x < max, min < y < max). ③ ezmesh(x, y, z):绘制在默认邻域-2 < s < 2, -2 < t < 2上的 参数方程x = x(s,t),y = y(s,t)和z = z(s,t)确定的曲面. ④ ezmesh(x, y, z, [smin, smax, tmin, tmax]) or ezmesh(x, y, z, [min, max]):绘制在指定邻域上的参数方程x = x(s,t),y = y(s,t) 和z = z(s,t)确定的曲面 ⑤ ezmesh(...,n):在默认邻域上绘制n×n网格的函数f图像, 默认n=60. ⑥ ezmesh(...,'circ'):在圆域上绘制函数f图像.

matlab求解微分代数方程

matlab求解微分代数方程

文章主题:探索数学求解软件Matlab在微分代数方程求解中的应用1. 引言微分代数方程(DAE)是描述物理系统中的相互依赖性和复杂性的数学模型。

解决这类方程对于现代科学和工程领域至关重要。

Matlab作为一种强大的数学计算软件,在微分代数方程求解中具有独特的优势。

本文将从简单到复杂的方式,探讨Matlab在DAE求解中的应用,并共享个人见解。

2. DAE的基本概念微分代数方程是描述包含未知函数及其导数或导数与未知函数的组合的方程。

通常的形式为F(x, x', t) = 0,其中x为未知函数,x'为其导数,t为自变量。

在实际应用中,这些方程往往伴随着初始条件和边界条件。

3. Matlab在解常微分方程(ODE)中的应用Matlab拥有丰富的ODE求解函数,如ode45、ode23等,可用于求解各种常微分方程。

这些函数可以自动选择适当的数值积分方法,并提供了方便的接口和参数设置,极大地简化了求解过程。

4. DAE求解方法的挑战与ODE相比,DAE的求解更具挑战性。

由于包含了代数变量和微分变量,常规的数值积分方法难以直接应用。

而且,方程的初始条件和边界条件也增加了求解的复杂性。

5. Matlab在DAE求解中的工具Matlab提供了一系列专门用于DAE求解的函数和工具包,如dare和ddesd等。

这些工具在模型建立、数值解法选择、收敛性分析等方面都具有独特的优势。

6. 案例分析:用Matlab求解电路模型的DAE以电路模型的DAE为例,通过Matlab可以快速建立系统的数学模型,并进行数值求解。

通过对参数的调节和模型的分析,可以更好地理解电路的动态特性,帮助优化设计和故障诊断。

7. 总结与展望通过本文的探讨,我们更深入地了解了Matlab在微分代数方程求解中的重要性和应用。

在未来,随着科学技术的发展,Matlab在此领域的功能和性能将得到进一步的提升,为工程科学领域提供更强大的支持。

个人观点:Matlab作为一种综合性的科学计算软件,对微分代数方程的求解起着至关重要的作用。

第7章 MATLAB符号计算

第7章  MATLAB符号计算

表示
运算结果 是符号表达式!
不一定是 最简形式 !
2.提取 分式符号表达式 的 分子、分母运算 numden( )提取分子、分母,一般调用格式: [n,d]=numden( s )
n s 的分子 d s 的分母
[n,d] = numden(sym(4/5)) n=4,d=5 syms x y [n,d] = numden( x/y + y/x ) n= x^2+y^2 d= y*x
第7章 MATLAB符号计算
数值计算: 得出具体的数值 符号计算: 得出一个表达式, 类似于人的演算过程 符号运算工具箱: Symbolic Math Toolbox
示例: x2 3x 2 0
z=fzero('fname',x0,tol,trace) q=inline('x^2-3*x+2'); Z=fzero(q,0) % fname 方程函数文件名
%对A分解因式
expand(S) 对S进行展开, S是符号表达式、符号矩阵。 collect(S) 对S合并同类项,S……………………………。 collect(S,v) 对S按变量v合并同类项,S……………………。
4.表达式 化简 simplify(S) 应用函数运算规则、恒等式等对 符 号表达式S进行化简。
li应用
diff(f,x,n):求函数f对变量x的 n阶 导数。
x的用法同求极限函数limit,可以缺省,缺省值与 limit相同;
n的缺省值是1。
例7.3 求函数的导数。
(1) y 1 e x , 求y '
syms x; f=sqrt(1+exp(x)); diff(f) % 未指定求导变量和阶数,按缺省规则处理 (2) y=xcos(x),求y''、y'''。 syms x; f=x*cos(x); diff(f,x,2) diff(f,x,3)

matlab 连续积分和非连续微分

matlab 连续积分和非连续微分

Matlab是一种功能强大的数学软件,广泛应用于工程、科学和数学领域。

其中,连续积分和非连续微分是其重要功能之一。

本文将对Matlab中的连续积分和非连续微分进行详细介绍。

1. 连续积分在Matlab中,连续积分是指对一个连续函数进行积分运算。

积分是微积分的一个重要概念,用于求函数曲线下的面积以及确定函数的反导数。

在Matlab中,可以使用int函数进行连续积分运算。

对于函数f(x) = x^2,我们可以使用Matlab进行连续积分运算,其代码如下:```matlabsyms xF = int(x^2, x)```上述代码中,我们首先使用syms声明x为符号变量,然后使用int函数对x^2进行积分运算,得到的结果为F = 1/3*x^3。

Matlab还提供了更加丰富的连续积分功能,包括定积分、不定积分、多重积分等。

通过这些功能,用户可以方便地进行各种积分运算,满足不同的数学求解需求。

2. 非连续微分在实际问题中,有些函数是不连续的,这时需要对这些不连续函数进行微分运算。

在Matlab中,可以使用diff函数对不连续函数进行微分运算。

对于函数f(x) = |x|,我们可以使用Matlab进行微分运算,其代码如下:```matlabsyms xf = abs(x)df = diff(f, x)```上述代码中,我们首先使用syms声明x为符号变量,然后使用diff 函数对| x |进行微分运算,得到的结果为df = sign(x)。

除了对不连续函数的微分运算外,Matlab还提供了更多的微分功能,包括高阶微分、偏微分、方程微分等。

这些功能可以帮助用户轻松解决各种微分运算问题。

总结:Matlab作为一种强大的数学软件,提供了丰富的积分和微分功能,包括连续积分、非连续微分等。

利用这些功能,用户可以高效地进行各种数学求解和模拟,满足实际问题的需求。

希望本文对Matlab的积分和微分功能有所帮助,同时也希望读者能够更深入地了解和应用这些功能,进一步提升数学建模和求解的能力。

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6
例 7-6
编制如下程序
clear;clc; [X, Y, Z] = sphere(20); surfnorm(X, Y, Z) axis square box on
运行结果如图7-5所示
图 7-5
7
7.1.2 符号微分
例 7-7
编制如下命令文件
clear;clc; F='sin(3*x)' Fx=diff(F,'x') Fxx=diff(F, 'x', 2)
cos(a*x)+b
F=
(sin(pi*a)+b*a*pi)/a
17
7.3 综合实例
7.3.1 平面图形面积
例7-18
编制函数文件 function y = fun(x) global a b y = b*sqrt(1-x.^2/a^2);
运行程序
clear;clc; global a b a=2; b=1; S1 = 2*quad('fun',-a,a) x1=linspace(-a,a,101); y1=fun(x1); plot(x1,y1,'b-',x1,-y1,'b-') hold on a=1.5; b=0.5; S2 = 2*quad('fun',-a,a) x2=linspace(-a,a,101); y2=fun(x2); plot(x2,y2,'r-',x2,-y2,'r-')
运行结果如图7-2所示 图 7-2
4
3. 曲面法线
例 7-4
编制如下命令文件
clear;clc; af=linspace(0, pi, 36) x=2*cos(af); [X, Y, Z] = cylinder(x, 12); surfnorm(X, Y, Z)
运行结果如图7-3所示
图 7-3
5
例 7-5
图 7-9 图 7-10
运行后得到质点的运动轨迹和速度变 化规律图如图7-9和7-10所示
20
18
计算结果为
S1 = 6.2832
S2 = 2.3562
绘制的椭圆图形如图7-8所示
图 7-8
19
7.3.2 点的运动速度
例 7-19
编制如下程序
clear;clc; t=linspace(0,5,101); x=50*t; y=500-5*t.^2; plot(x,y) vx=diff(x)./diff(t); vy=diff(y)./diff(t); v=sqrt(vx.^2+vy.^2); t=t(1:100); figure(2) plot(t,v)
运行结果如图7-6所示 图 7-6
10
例 7-10
编制如下程序
clear;clc; x = linspace(0, pi, 5); y = x; z = x; [X, Y, Z] = meshgrid(x, y, z); F = sin(X) + sin(Y) + sin(Z); [px,py,pz] = gradient(F); quiver3(X,Y,Z, px,py,pz)
F1 = 1.4055
F2 = 2.2293
16
7.2.3 符号积分
例 7-16
编制命令文件
clear;clc; syms a b x fun=cos(a*x+b) F=int(fun, x) 运算结果为 fun =
cos(a*x+b)
F=
1/a*sin(a*x+b)
例 7-17
编制命令文件
clear;clc; syms a b x fun=cos(a*x)+b F=int(fun, x, 0, pi) 运算结果为 fun =
13
例 7-13
编制如下命令文件
clear;clc; fun=inline('x./(x.^2+4)','x') F1=quad(fun,0,5) F2=quadl(fun,0,5)
运行结果为
fun = Inline function: fun(x) = x./(x.^2+4)
F1 = 0.9905
F2 = 0.9905
14
例 7-14
编制如下函数文件
function f=fun(x) f=exp(-0.5*x)+x;
在指令窗口中输入
clear;clc; F1=quad('fun',0,5) F2=quadl('fun',0,5)
运行结果为 F1 = 14.3358 F2 = 14.3358
编制如下程序
clear;clc; x = linspace(0, pi, 30); y = linspace(0, pi, 30); [X, Y] = meshgrid(x, y); Z = sin(X).*cos(Y); surfnorm(X, Y, Z) box on
运行结果如图7-4所示
图 7-4
运行结果为
F=
3*x-cos(x*y)-5 x^2-80*(y+1/2)^2+sin(z)
exp(-x*y)+20*z+10
JF =
[ 3+sin(x*y)*y, sin(x*y)*x,
0]
[
2*x, -160*y-80, cos(z)]
[ -y*exp(-x*y), -x*exp(-x*y),
20]
例7-2
编制如下指令文件
clear;clc; x=linspace(0,pi,360); y=sin(x); dx=diff(x); dy=diff(y); dyx=dy./dx; plot(x,y,'r--') hold on n=length(x); plot(x(1:n-1),dyx,'b-') legend('sin(x)','dsin(x)/dx')
Z= exp(a*x+b*y)*(sin(x*y)+sin(x)+cos(y)) Zx =
a*exp(a*x+b*y)*(sin(x*y)+sin(x)+cos(y))+exp(a*x+b*y)*(cos(x*y)*y+cos(x))
Zy =
b*exp(a*x+b*y)*(sin(x*y)+sin(x)+cos(y))+exp(a*x+b*y)*(cos(x*y)*x-sin(y))
运算结果为
F= sin(3*x) Fx =
3*cos(3*x)
Fxx =
-9*sin(3*x)
8
例 7-8
编制如下程序
clear;clc; Z = 'exp(a*x+b*y)*(sin(x*y)+sin(x)+cos(y))' Zx = diff(Z, 'x') Zy = diff(Z, 'y') 运行结果为
15
7.2.2 多元数值积分
例 7-15
编制如下命令文件
clear;clc; fun=inline('x.^y+1','x','y') F1=dblquad(fun, 0, 1, 1, 2) F2=dblquad(fun, 1, 2, 0, 1)
运行结果为
fun = Inline function: fun(x,y) = x.^y+1
运行结果如图7-7所示
图 7-7
11
2. Jacobi矩阵
例 7-11
编制如下命令文件
clear;clc; syms x y z F= [3*x-cos(x*y)-5 x^2-80*(y+0.5)^2+sin(z) exp(-x*y)+20*z+10] JF=jacobian(F,[x y z])
运行结果如图7-1所示 图 7-1
3
例 7-3
编制如下程序
clear;clc; n = 360 x = linspace(0, 2*pi, n); y = exp(-0.2*x).*(cos(x)+sin(x)); dy = diff(y); dx = diff(x); dyx = dy./dx; plot(x,y,'r-') hold on plot(x(1:n-1),dyx,'b-.') legend('y','dy/dx')
12
例 7-12
编制如下程序
clear;clc; syms x y a b F=[exp(a*x+b*y); sin(x)+cos(y)] JF=jacobian(F,[x y])
运行结果为 F=
exp(a*x+b*y) sin(x)+cos(y)
JF =
[ a*exp(a*x+b*y), b*exp(a*x+b*y)] [ cos(x), -sin(y)]
9
7.1.3 多元函数的导数
1. 函数梯度
例 7-9
编制如下命令文件
clear;clc; v = -2:0.2:2; [x,y] = meshgrid(v); z = x .* exp(-x.^2 - y.^2); [px,py] = gradient(z); contour(v,v,z), hold on, quiver(v,v,px,py)
第7章 MATLAB微积分运算
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