matlab和lingo加mathmatica学习心得
学习Matlab心得体会
学习Matlab心得体会《学习 Matlab 心得体会》Matlab 作为一款功能强大的数学计算软件，在科学研究、工程设计、数据分析等众多领域都发挥着重要作用。
在学习 Matlab 的过程中，我不仅掌握了一门实用的工具，还培养了自己解决问题的思维和能力。
最初接触 Matlab 时，我被它丰富的函数库和简洁的语法所吸引。
它的界面友好，操作相对直观，对于初学者来说，入门并不是一件十分困难的事情。
然而，要真正熟练掌握并运用它来解决复杂的问题，却需要付出持续的努力和不断的实践。
学习 Matlab 的基础知识是至关重要的一步。
从变量的定义、数据类型的了解，到基本的数学运算、矩阵操作，每一个环节都为后续的深入学习打下了坚实的基础。
在这个阶段，我通过大量的示例和练习，逐渐熟悉了 Matlab 的基本语法和常用函数。
比如，学会了如何创建向量和矩阵，进行加减乘除等运算，以及如何提取矩阵的特定元素或子矩阵。
掌握流程控制语句是提升编程能力的关键。
Matlab 中的条件语句（如 ifelse 结构）和循环语句（如 for 循环、while 循环）让我们能够根据不同的条件执行相应的操作，实现复杂的逻辑。
通过这些语句，我们可以对数据进行筛选、处理和分析。
例如，在处理一组数据时，我们可以使用循环来遍历每一个元素，并根据特定的条件进行相应的处理，从而实现数据的清洗和整理。
函数的编写是 Matlab 学习中的一个重要环节。
自定义函数可以将复杂的任务分解为多个相对简单的模块，提高代码的可读性和可维护性。
在编写函数的过程中，需要清晰地定义输入和输出参数，合理地组织代码结构。
通过不断地实践，我逐渐学会了如何设计高效、准确的函数来解决实际问题。
绘图功能是 Matlab 的一大亮点。
它能够以直观的方式展示数据的分布和趋势，帮助我们更好地理解和分析数据。
从简单的二维图形（如折线图、柱状图）到复杂的三维图形（如曲面图），Matlab 提供了丰富的绘图函数和选项，让我们可以根据需要定制图形的外观和细节。
matlab学习心得体会(精选3篇)
matlab学习心得体会（精选3篇）matlab学习心得体会一:matlab学习心得matlab中有丰富的图形处理能力,提供了绘制各种图形、图像数据的函数。
他提供了一组绘制二维和三维曲线的函数,他们还可以对图形进行旋转、缩放等操作。
matlab内部还包含丰富的数学函数和数据类型,使用方便且功能非常强大。
本学期通过对matlab的系统环境,数据的各种运算,矩阵的分析和处理,程序设计,绘图,数值计算及符号运算的学习,初步掌握了matlab的实用方法。
通过理论课的讲解与实验课的操作,使我在短时间内学会使用matlab,同时,通过上机实验,对理论知识的复习巩固实践,可以自己根据例题编写设计简单的程序来实现不同的功能,绘制出比较满意的二维三维图形,在实践中找到乐趣。
matlab是一个实用性很强,操作相对容易,比较完善的工具软件,使用起来比较方便,通过操作可以很快看到结果,能够清晰的感觉到成功与失败,虽然课程中也会出现一些小问题,但是很喜欢这门课程。
matlab学习心得体会二:matlab学习心得(463字) 学习matlab是听说它是一个功能强大的数学软件,但是正被微积分的计算缠身,听说有一个高级的计算器当然高兴,以后可以偷懒了,当然现在不能偷懒。
听说关于自动化的计算特别复杂,如果有一种软件能帮忙解题,那是一种极大的解脱,有益于缩短研究时间。
目前我只知道有三种数学软件,都是国外的,没有国内的,差距挺大的。
matlab学起来挺顺手的,比c语言简单。
但是深入学习的时候却困难重重,因为很多知识都没有学习,就算知道那些函数,也没有什么用处。
老师布置的作业难度大,写一篇实验,大一什么都不会,写一篇这种论文谈何容易。
最多也就会一些数值计算、符号计算、简单绘图,根本不会什么实验。
学习matlab体会最多的是这个软件的功能强大,好多数学题都被轻易的解出。
但是有一点遗憾,不知是我不会用,还是它没个功能,已知空间的电荷分布,求空间的电场分布。
学习Matlab 心得体会
Matlab 心得体会本学期通过对MATLAB的系统环境，数据的各种运算，矩阵的分析和处理，程序设计，绘图，数值计算及符号运算的学习，初步掌握了MATLAB的实用方法。
通过理论课的讲解与实验课的操作，使我在短时间内学会使用MATLAB，同时，通过上机实验，对理论知识的复习巩固实践，可以自己根据例题编写设计简单的程序来实现不同的功能，绘制出比较满意的二维三维图形，在实践中找到乐趣。
MATLAB是一个实用性很强，操作相对容易，比较完善的工具软件，使用起来比较方便，通过操作可以很快看到结果，能够清晰的感觉到成功与失败，虽然课程中也会出现一些小问题，但是很喜欢这门课程。
在为学习这门课前就听说了他的强大，因为现在的很多模型都是需要这些分析软件的。
曾经旁听过学校数学建模的课程，当时老师用的是lingo。
对那个只需要U盘携带就可以安装的小东西记忆深刻。
等到学习matlab时觉得这才是真正的王道啊。
它不仅有强大的运算功能，还有强大的绘图功能，虽然学习了有一个学习，但是我对他的了解额仅仅是一点点，或许连入门都谈不上。
因为我学习时了解到一个现实。
就是matlab 的学习依赖有比较好的数学功底，其中我看最经常运用到的就是矩阵。
我从网上了解到matlab是一门高等数学和计算机技术结合的东西，学习它必须具有相应的数学和计算机知识。
然而很可惜，我的书写不是很好。
每次讲到这个部分的时候就觉得听说理解无能了。
特别是我今年还是大三。
虽然这学期的学习的时间短暂，就算时间足够，老师也不能把所有的都讲解给我们，因为一个软件的功能需要我们自己不断的去摸索，老师也不可能知道所有。
老师只是个指路人，最终的学习还是要靠自己。
而且在摸索的过程中，我们能够发现和体会学习的快乐。
痛并快乐着是种常态了吧。
自我感觉学习matlab与其说是学习一门软件，更不如说是学习一门语言。
用一种数理的语言描述现象，揭示表象下的规律。
此外，我认为matlab中的作图功能很强大，不仅简单的函数现象可以明确画出，而且一些点状物，甚至立体图也可以画出。
matlab学习心得体会（精选3篇）
matlab学习心得体会（精选3篇）ma tlab学习心得体会（精选3篇）首先我想说的是，matla b跟其他语言不一样（我用的比较多的编程语言，除了matlab就应该是c或c＋＋了，VB和Delphi也接触过，我想版面(matlab版)大部分人也差不多），如果你抱着“把其他语言的思想运用在matla b里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握mat lab的精髓，也就很难发挥matlab的作用了。
所以，如果你是希望matlab作为VC的附属品，即你不想在matlab上面花太多功夫，只纯粹想用matlab来完成VC做不了或很难做成的任务的话，那么，这篇文章你也不需要再阅读下去了；如果你是希望掌握一门语言、一个工具，使它更有效为你服务的话，那么，希望本文对你有所帮助。
Matlab是一个基于矩阵运算的软件，这恐怕是众所周知的事情了，但是，真正在运用的时候（就是在编程的时候），许多人（特别是初学者）往往没有注意到这个问题，因此，fr循环（包括hi le 循环）满天飞…………..这不仅是暴殄天物（没有发挥mat lab所长），还浪费了你宝贵的时间。
对此，版友MVH在他的“MATLAB 小技巧”一文中也有所涉及，雷同的东西我也就不重复了，matlab的“帮助”里面也有相关的指示。
我这里想说的一点是，初学者往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱C＋＋的思想。
举个例子吧，下面的代码是我的一个师弟写的，我想他接触matlab 也有2、3年时间了（在此说明一下，接触2、3年并不是表示每天都会跟mat lab打交道，我本人也不是，只是在一年某几个时间段里面连续使用），但是仍然会出现类似的问题：上面的代码实现了一个目的――检查信号i mf1（一个向量）是否存在绝对值大于1的点，这显然是基于C＋＋的思想写出来的。
学习matlab的心得体会
学习matlab的心得体会学习MATLAB的心得体会MATLAB是一种高级的计算机编程语言和环境，主要用于数值计算、矩阵计算、数据可视化和算法开发。
学习MATLAB 是我大学期间的一项重要任务，对于我未来的研究和职业发展都具有重要意义。
在学习MATLAB的过程中，我积累了一些心得体会，希望能够与大家分享。
首先，我发现MATLAB是一种非常强大而灵活的编程语言。
它提供了丰富的数学和科学计算函数库，可以进行各种复杂的数值计算和数据处理。
同时，MATLAB还拥有直观的语法和丰富的编程工具，使得编写和调试代码变得更加简单和高效。
学习MATLAB的过程中，我逐渐意识到它可以用于解决各种实际问题，比如信号处理、图像处理、控制系统等。
因此，掌握MATLAB不仅可以提高我的编程能力，还可以帮助我解决日常生活和科研中遇到的难题。
其次，我学会了如何利用MATLAB进行数据分析和可视化。
MATLAB提供了丰富的数据分析函数和绘图工具，可以对数据进行各类统计分析和图表展示。
这对于我在实验研究、数据处理和结果展示方面都非常有用。
通过学习MATLAB，我能够更好地理解实验数据背后的规律和趋势，可以更精确地进行科学推断和决策。
同时，我也学会了如何将数据用图像的形式展示，这有助于更直观地展示结果，并且可以帮助他人更好地理解我的研究成果。
另外，学习MATLAB让我对算法的理解更加深入。
MATLAB 作为一种数学软件，不仅提供了各种现成的数学函数和工具，而且还可以编写和调试自己的算法。
在学习MATLAB的过程中，我通过编写一些基本的算法，比如排序、递归和搜索等，巩固了自己的编程基础，提高了算法设计和分析的能力。
同时，我也了解到MATLAB对于矩阵运算和线性代数具有很强的支持，可以很方便地进行矩阵计算和解线性方程组。
这对于我学习更高级的数学和机器学习算法具有很大的帮助。
最后，学习MATLAB帮助我培养了解决问题的能力和逻辑思维能力。
数学建模软件心得体会
数学建模软件心得体会数学建模软件是现代数学研究和应用的重要工具，它可以帮助数学工作者进行复杂的计算和模拟，提高数学建模的效率和准确性。
在过去的几年里，我有幸使用过一些数学建模软件，并对它们有了一些心得体会。
下面是我对一些常用数学建模软件的心得体会的总结。
首先是MATLAB。
MATLAB是一种非常强大的数学建模软件，它集成了丰富的数学工具箱和函数库，可以进行各种复杂的数学计算和数据处理。
使用MATLAB进行数学建模，可以方便地进行数据预处理、模型构建、参数估计和模拟仿真等工作。
而且MATLAB的编程语言非常简洁易学，可以快速实现复杂的算法和模型。
不过，MATLAB的运行速度相对较慢，处理大规模数据时可能会出现性能瓶颈。
其次是Python。
Python是一种高级编程语言，它广泛应用于科学计算和数据分析领域。
通过使用Python的科学计算库（如NumPy、SciPy和Pandas），我们可以方便地进行数学建模和数据处理。
Python的语法简洁易读，非常适合初学者入门。
另外，Python还有丰富的可视化库（如Matplotlib和Seaborn），可以帮助我们直观地展示数据和模型结果。
然而，相比于MATLAB，Python在数学建模方面的工具箱和函数库相对较少，需要依赖第三方库来完成一些复杂的计算任务。
再次是R语言。
R语言是一种统计计算和图形绘制的编程语言，特别适用于数据分析和统计建模。
R语言的优势在于它丰富的统计计算包（如ggplot2和dplyr），以及活跃的社区和丰富的资源。
使用R语言进行数学建模，我们可以方便地进行数据处理、统计分析和模型拟合等工作。
另外，R语言还有易于学习的语法和交互式编程环境，可以帮助我们快速开发和调试模型代码。
不过，R语言在处理大规模数据时可能会出现内存不足的问题，需要合理地进行数据处理和优化。
此外，还有一些其他数学建模软件，如Mathematica和Maple。
Mathematica是一种强大而全面的数学软件，具有丰富的数学函数和算法。
学习Matlab心得体会
学习Matlab心得体会《学习 Matlab 心得体会》Matlab 作为一款功能强大的数学计算软件，在工程、科学、金融等众多领域都有着广泛的应用。
在学习 Matlab 的过程中，我不仅掌握了一门实用的工具，更在思维方式和解决问题的能力上得到了极大的提升。
刚接触 Matlab 时，我被它丰富的函数库和简洁的语法所吸引。
它不像一些传统编程语言那样需要复杂的语法结构和繁琐的代码编写，而是以一种直观、高效的方式让我们能够快速实现各种数学计算和算法。
例如，简单的矩阵运算，在 Matlab 中只需要几行代码就能轻松完成，这大大提高了工作效率。
在学习的过程中，我发现 Matlab 的绘图功能非常强大。
通过使用plot 函数，我们可以将数据以直观的图形方式展现出来，这对于分析数据的趋势和规律非常有帮助。
而且，Matlab 还支持多种类型的图形，如柱状图、饼图、三维图形等，能够满足不同场景下的数据可视化需求。
记得有一次在处理实验数据时，我通过绘制折线图清晰地看到了不同变量之间的关系，从而快速找到了数据中的异常点和规律，这让我深刻体会到了数据可视化的重要性。
Matlab 的编程逻辑也给我带来了很多启发。
它强调的是问题的分解和模块化的设计思想。
在编写一个复杂的程序时，我们可以将其分解为多个小的函数，每个函数完成一个特定的功能，这样不仅使代码结构更加清晰，也便于后期的维护和修改。
这种编程思想在解决实际问题时非常实用，让我能够有条不紊地处理各种复杂的任务。
另外，Matlab 丰富的工具箱也是其一大亮点。
比如图像处理工具箱、信号处理工具箱等，这些工具箱提供了大量现成的函数和算法，使得我们在处理相关领域的问题时能够事半功倍。
例如，在进行图像处理时，我们可以直接调用工具箱中的函数来实现图像的滤波、边缘检测等操作，而无需自己从头编写复杂的算法。
然而，学习 Matlab 并非一帆风顺。
在刚开始的时候，由于对函数的不熟悉和语法的掌握不够熟练，我经常会遇到各种各样的错误。
matlab学习心得体会
matlab学习心得体会在学习Matlab的过程中，我获得了很多收获和体会。
首先，我认识到Matlab是一种非常强大和灵活的编程语言和环境，可以用于各种科学和工程计算。
其次，我发现Matlab具有很强的数据处理和可视化功能，能够帮助我更好地理解和分析数据。
此外，通过使用Matlab，我学会了如何编写高效和可读性强的代码，这对于提高编程技能非常重要。
最后，我还发现Matlab拥有丰富的资源和社区支持，这使得学习和解决问题变得更加容易。
首先，我想说的是Matlab是一种非常强大和灵活的编程语言和环境。
通过Matlab，我可以进行各种科学和工程计算，如数值计算、符号计算、矩阵运算等。
Matlab提供了丰富的内置函数和工具箱，使得我能够轻松地实现复杂的算法和模型。
此外，Matlab还支持多种数据类型和数据结构，如矩阵、向量、字符串等，这使得编程变得更加方便和高效。
其次，我认识到Matlab具有很强的数据处理和可视化功能。
在我的学习过程中，我经常需要处理和分析大量的数据。
通过Matlab，我可以轻松地读取、处理和分析各种数据，如文本文件、图像、声音等。
Matlab提供了丰富的数据处理函数和工具，如数据过滤、插值、拟合等，这使得我能够更好地理解和分析数据。
此外，Matlab还提供了强大的可视化工具，如绘图、图像处理等，使得我能够直观地展示和呈现数据。
另外，通过使用Matlab，我学会了如何编写高效和可读性强的代码。
在我的学习过程中，我发现Matlab有很多编程技巧和规范，可以帮助我编写更好的代码。
例如，我学会了如何使用向量化操作和矩阵运算，以减少循环和提高计算效率。
我还学会了如何使用注释和函数封装，以提高代码的可读性和可维护性。
这些编程技巧和规范对于提高编程技能非常重要，使得我的代码更加简洁、高效和可靠。
最后，我认识到Matlab拥有丰富的资源和社区支持。
在我的学习过程中，我经常遇到各种问题和困惑。
但是，通过查阅Matlab官方文档、在线教程和论坛，我能够很快地找到解决方法。
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1、lingo中要表示> <时；#gt#、只有
2、mathmatical中Table的意思是生成矩阵或者数组；
3、
4、在lingo中的计算最短树时：可以利用边数综合==n-1，然后用破环的方
法:u(i)-u(j)+n*w(I,j)<=n-1;
5、Zailingo中如果要多个变量是整数可以@For(a:@gin(x1 #and# x2 #and#x3))
6、@bin(x) 限制x 为0 或1
7、@bnd(L,x,U) 限制L≤x≤U
8、@free(x) 取消对变量x 的默认下界为0 的限制，即x 可以取任意实数
9、在lingo中表示分段函数时应为b(I,j)=@if(a(i,j)#gt#0,1,0) 不能为：
@if(a(i,j)#gt#0, b(I,j)#eq#1, b(I,j)#eq#0)
10、在lingo利用@ole读取txt和excel中的数据时一定要打开这些数据文件，因为
longgo无法打开文件。
Matlab 的统计工具箱提供了判别函数classify。
函数的调用格式为：
[CLASS,ERR] = CLASSIFY(SAMPLE,TRAINING,GROUP, TYPE)
其中SAMPLE 为未知待分类的样本矩阵，TRAINING 为已知分类的样本矩阵，它们有
相同的列数m ，设待分类的样本点的个数，即SAMPLE 的行数为s ，已知样本点的个
数，即TRAINING 的行数为t ，则GROUP 为t 维列向量，若TRAINING 的第i 行属于总体iξ则GROUP 对应位置的元素可以记为i，TYPE 为分类方法，缺省值为'linear'，即线
性分类，TYPE 还可取值'quadratic'，'mahalanobis'（mahalanobis 距离）。
返回值CLASS 为s 维列向量，给出了SAMPLE 中样本的分类，ERR 给出了分类误判率的估计值。
df(x)/dt=af(x)的解为exp(at)
matlab中ceil为向上取整，floor为向下取整，round为四舍五入，fix为向0取整。
通常取模运算也叫取余运算，它们返回结果都是余数.rem和mod唯一的区别在于:
当x和y的正负号一样的时候，两个函数结果是等同的；当x和y的符号不同时，rem函数结果的符号和x的一样，而mod和y一样。
这是由于这两个函数的生成机制不同，rem函数采用fix函数，而mod函数采用了floor函数（这两个函数是用来取整的，fix函数向0方向舍入，floor 函数向无穷小方向舍入）。
rem（x，y）命令返回的是x-n.*y，如果y不等于0，其中的n = fix(x./y)，而mod(x,y)返回的是x-n.*y，当y不等于0时，n=floor(x./y)
两个异号整数取模取值规律（当是小数时也是这个运算规律，这一点好像与C 语言的不太一样）
先将两个整数看作是正数，再作除法运算
①能整除时，其值为0
②不能整除时，其值=除数×(整商+1)-被除数
例：mod(36,-10)=-4
即：36除以10的整数商为3，加1后为4；其与除数之积为40；再与被数之差为（40-36=4）；取除数的符号。
所以值为-4。
例：mod(9,1.2)=0.6;
例：
>> mod(5,2)
ans =1 %“除数”是正，“余数”就是正
>> mod(-5,2)
ans =1
>> mod(5,-2)
ans =-1 %“除数”是负，“余数…就是负
>> mod(-5,-2)
ans =-1 %用rem时，不管“除数”是正是负，“余数”的符号与“被除数”的符号相同
>> rem(5,2)
ans =1 %“被除数”是正，“余数”就是正
>> rem(5,-2);
ans =1
>> rem(-5,2)
ans =-1 %“被除数”是负，“余数”就是负
>> rem(-5,-2)
ans =-1
（3）size(A,n)如果在size函数的输入参数中再添加一项n，并用1或2为n赋值，则size将返回矩阵的行数或列数。
其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A 的行数，c=size(A,2) 该语句返回的时矩阵A的列数。
size：获取数组的行数和列数
length：数组长度（即行数或列数中的较大值）
numel：元素总数。
残差分析作残差图rcoplot
x=[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164]';
X=[ones(16,1) x];
Y=[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102]';
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)
rcoplot(r,rint)。