数学软件实验报告实验七
《数学软件》实验报告-数据处理与多项式计算
附件二：实验项目列表附件三：实验报告（七）系：专业：年级：姓名：学号：实验课程：实验室号：_ 实验设备号：实验时间：指导教师签字：成绩：1. 实验项目名称：数据处理与多项式计算2. 实验目的和要求1.掌握利数据统计和分析的方法2.掌握数值插值与曲线拟合的方法及其应用3.掌握多项式的常用运算3. 实验使用的主要仪器设备和软件方正商祺N260微机；MATLAB7. 0或以上版本4. 实验的基本理论和方法（1）rand函数（2）均值：mean(x)（3）求和：sum(x)（4）方差：std(A,flag,dim)（5）最大值函数：y=max(x),[y,k]=max(x)，[Y,U]＝max（A,[],dim）（6）最小值函数：y=min(x),[y,u]=min(x)，[Y,U]＝min（A,[],dim）（7）length函数（8）find函数（9）sort函数：[Y,I]=sort(A,dim)（10）样条插值：Y1=interp1(X,Y,X1,’spline’)（11）polyfit函数：[P,S]=polyfit(X,Y,m)（12）plot函数（13）多项式求和（14）求根函数：x=roots(A)（15）多项式求值：y=polyval(P,X), y=polyvalm(P,X)5. 实验内容与步骤（描述实验中应该做什么事情，如何做等，实验过程中记录发生的现象、中间结果、最终得到的结果，并进行分析说明）（包括：题目，写过程、答案）题目：1.利用matlab提供的rand函数生成30000个符合均匀分布的随机数，然后检验随机数的性质；（1）均值和标准方差。
（2）最大元素和最小元素。
（3）大于0.5的随机数个数占总数的百分比。
function f1x=rand(30000,1);disp('均值：');M=mean(x)disp('标准方差：');S=std(x,0,1)disp('最大元素：');MAX=max(x)disp('最小元素：');MIN=min(x)disp('百分比');a=length(find(x>0.5));X=a/30000>> f1均值：M =0.501标准方差：S =0.28946最大元素：MAX =0.99998最小元素：MIN =3.1508e-005百分比X =0.498532.将100个学生5门功课的成绩存入矩阵P中，进行如下处理。
matlab数学实验
《管理数学实验》实验报告班级姓名实验1：MATLAB的数值运算【实验目的】（1）掌握MATLAB变量的使用（2）掌握MATLAB数组的创建，（3）掌握MA TLAB数组和矩阵的运算。
（4）熟悉MATLAB多项式的运用【实验原理】矩阵运算和数组运算在MA TLAB中属于两种不同类型的运算，数组的运算是从数组元素出发，针对每个元素进行运算，矩阵的运算是从矩阵的整体出发，依照线性代数的运算规则进行。
【实验步骤】（1）使用冒号生成法和定数线性采样法生成一维数组。
（2）使用MA TLAB提供的库函数reshape，将一维数组转换为二维和三维数组。
（3）使用逐个元素输入法生成给定变量，并对变量进行指定的算术运算、关系运算、逻辑运算。
（4）使用MA TLAB绘制指定函数的曲线图，将所有输入的指令保存为M文件。
【实验内容】（1）在[0,2*pi]上产生50个等距采样数据的一维数组，用两种不同的指令实现。
0:(2*pi-0)/(50-1):2*pi 或linspace(0,2*pi,50)（2）将一维数组A=1:18，转换为2×9数组和2×3×3数组。
reshape(A,2,9)ans =Columns 1 through 71 3 5 7 9 11 132 4 6 8 10 12 14Columns 8 through 915 1716 18reshape(A,2,3,3)ans(:,:,1) =1 3 52 4 6ans(:,:,2) =7 9 118 10 12 ans(:,:,3) =13 15 17 14 16 18（3）A=[0 2 3 4 ;1 3 5 0],B=[1 0 5 3;1 5 0 5]，计算数组A 、B 乘积，计算A&B,A|B,~A,A= =B,A>B 。
A.*Bans=0 0 15 121 15 0 0 A&Bans =0 0 1 11 1 0 0 A|Bans =1 1 1 11 1 1 1~Aans =1 0 0 00 0 0 1A==Bans =0 0 0 01 0 0 0A>=Bans =0 1 0 11 0 1 0（4）绘制y= 0.53t e -t*t*sin(t),t=[0,pi]并标注峰值和峰值时间,添加标题y= 0.53t e -t*t*sint ，将所有输入的指令保存为M 文件。
数学软件与数学实验报告册2013
实验报告册信计姓名：学号：钟培华编2013年3月实验一数学软件MATLAB基础知识一.实验目的1．熟悉MATLAB向量的生成及其运算；2．熟悉MATLAB矩阵的生成及其运算；3．熟悉MATLAB数组的生成及其运算；4．熟悉稀疏矩阵的生成与操作.5．熟悉MATLAB向量的生成及其运算；6．熟悉MATLAB矩阵的生成及其运算；7．熟悉MATLAB数组的生成及其运算；8．熟悉稀疏矩阵的生成与操作；9．熟悉常用快捷键和命令.二.实验准备阅读课本MTLAB7.0简介、MA TLAB7.0的安装和用户界面、基本使用方法等相关内容.阅读课本的第四数值计算功能、五章单元数组等相关内容.三.实验内容1.MATLAB的启动：双击matlab图标.2.熟悉界面四个窗口：命令窗口、命令历史窗口、当前目录窗口、工作间管理窗口、发行说明书窗口.3.在命令窗口中输入下列命令，观察运行结果，然后填空.>>dir %功能是：显示当前目录下的文件;>>clc %功能是：清除命令窗口;>>help sin %观返回的结果是.>>lookfor sin%观返回的结果是.“help”的功能是: 显示函数并解释函数的用法“lookfor ＋函数”的功能是: 给出与此相关的函数用法4.写出下列标点符号的功能：5. 熟悉下列常用快捷键：ctrl p Home ctrl a ctrl n End ctrl e ctrl b Esc ctrl u ctrl f Del ctrl d ctrl Backspace ctrl h ctrl ↑↓←→←键盘按钮键盘按钮功能功能和快捷键和快捷键光标置于当前（＋）调用上一行（＋）行开头光标置于当前（＋）调用下一行（＋）行结尾光标左移（＋）（＋）清除当前行一个字符光标右移（＋）（＋）删除光标处字符一个字符光标左移＋（＋）删除光标前字符一个单词＋Alt Backspace→光标左移＋恢复上一次删除一个单词6. M ATLAB 对所使用的变量有哪些规定？不要对使用的变量进行声明，不用指定类型，直接赋值即可； 变量不超过31个字符； 变量区分大小写；以字母开头，可含字母、下划线、数字，不能有标点符号。
[数学软件及应用(Lingo)实验报告范文]lingo实验报告范文心得
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[数学软件及应用(Lingo)实验报告范文]lingo实验报告范文心得2022~2022学年第二学期短学期《数学软件及应用(Lingo)》实验报告班级数学131班姓名张金库学号成绩实验名称奶制品的生产与销售方案的制定完成日期：2022年9月3日实验名称：奶制品的生产与销售方案的制定二、实验目的及任务了解并掌握LINGO的使用方法、功能与应用；学会利用LINGO去解决实际中的优化问题。
三、实验内容问题一奶制品加工厂用牛奶生产，两种奶制品，1桶牛奶可以在甲类设备上用12h加工成3kg，或者在乙类设备上用8h加工成4kg。
根据市场的需求，生产,全部能售出，且每千克获利24元，每千克获利16元。
现在现在加工场每天能的到50桶牛奶的供给，每天正式工人总的劳动时间为480h，并且甲类设备每天至多能加工100kg，乙类设备的加工能力没有限制。
为增加工厂的利益，开发奶制品的深加工技术：用2h和3元加工费，可将1kg加工成0.8kg高级奶制品，也可将1kg加工成0.75kg高级奶制品，每千克能获利44元，每千克能获利32元。
试为该工厂制订一个生产销售方案，使每天的净利润最大，并讨论以下问题：假设投资30元可以增加供给1桶牛奶，投资3元可以增加1h的劳动时间，应否做这些投资？假设每天投资150，可以赚回多少？每千克高级奶制品，的获利经常有10%的波动，对制订的生产销售方案有无影响？假设每千克获利下降10%，方案应该变化吗？假设公司已经签订了每天销售10kg的合同并且必须满足，该合同对公司的利润有什么影响？问题分析要求制定生产销售方案，决策变量可以先取作每天用多少桶牛奶生产，，再添上用多少千克加工，用多少千克加工，但是问题要分析，的获利对生产销售方案的影响，所以决策变量取作，，，每天的销售量更为方便。
目标函数是工厂每天的净利润——，，，的获利之和扣除深加工费用。
根本模型决策变量：设每天销售kg，kg，kg，kg，用kg加工，用kg加工。
数学实验综合实验报告
一、实验目的：1、初步认识迭代，体会迭代思想的重要性。
2、通过在mathematica 环境下编写程序，利用迭代的方法求解方程的根、线性方程组的解、非线性方程组的解。
3、了解分形的的基本特性及利用mathematica 编程生成分形图形的基本方法， 在欣赏由mathematica 生成的美丽的分形图案的同时对分形几何这门学科有一个直观的了解。
从哲理的高度理解这门学科诞生的必然性，激发读者探寻科学真理的兴趣。
4、从一个简单的二次函数的迭代出发，利用mathematica 认识混沌现象及其所 蕴涵的规律。
5、.进一步熟悉Mathematic 软件的使用，复习总结Mathem atic 在数学作图中的应用，为便于研究数学图像问题提供方便，使我们从一个新的视角去理解数学问题以及问题的实际意义。
6、在学习和运用迭代法求解过程中，体会各种迭代方法在解决问题的收敛速度上的异同点。
二、实验的环境：学校机房，mathematica4环境三、实验的基本理论和方法：1、迭代（一）—方程求解函数的迭代法思想：给定实数域上光滑的实值函数)(x f 以及初值0x 定义数列1()n n x f x +=， ,3,2,1,0=n ， (1)n x ， ,3,2,1,0=n ，称为)(x f 的一个迭代序列。
（1）方程求根给定迭代函数)(x f 以及初值0x 利用（1）迭代得到数列n x ， ,3,2,1,0=n .如果数列收敛到某个*x ，则有)(**x f x =. (2)即*x 是方程)(x f x =的解。
由此启发我们用如下的方法求方程0)(=x g 的近似解。
将方程0)(=x g 改写为等价的方程)(x f x =， (3) 然后选取一初值利用（1）做迭代。
迭代数列n x 收敛的极限就是方程0)(=x g 的解。
为了使得迭代序列收敛并尽快收敛到方程0)(=x g 的某一解的条件是迭代函数)(x f 在解的附近的导数将的绝对值尽量小，因此迭代方程修订成x x f x h x )1()()(λλ-+== (4) 选取λ使得|)(|x h '在解的附近尽量小. 为此, 我们可以令,01)()(=-+'='λλx f x h得)(11x f '-=λ. 于是 1)()()(-'--=x f x x f x x h . 特别地,如果取x x g x f +=)()(, 则可得到迭代公式 .,1,0,)()(1 ='-=+n x g x g x x n n n n (5) （2）线性方程组的数值解的迭代求解理论与矩阵理论给定一个n 元线性方程组⎪⎩⎪⎨⎧=++=++,,1111111n n nn n n n b x a x a b x a x a (6)或写成矩阵的形式,b Ax = (7) 其中)(ij a A =是n 阶方阵,T n x x x x ),,(21 =及T n b b b b ),,,(21 =均为n 维列向量.熟知，当矩阵A 的行列式非零时，以上的方程组有唯一解.如何有效，快速地寻求大型的线性方程组的数值解释科学工程计算中非常重要的任务.而迭代法常常是求解这些问题的有效方法之一。
数学实验报告的总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着科技的不断发展，数学实验在各个领域中的应用越来越广泛。
数学实验作为一种以计算机为工具，通过模拟、计算和验证等方法，对数学理论进行实践探索和研究的方法，已经成为数学研究的重要手段。
本次实验旨在通过数学实验，加深对数学理论的理解，提高数学应用能力，培养创新意识和团队协作精神。
二、实验目的1. 熟悉数学实验的基本方法，掌握数学实验的基本步骤。
2. 通过实验，加深对数学理论的理解，提高数学应用能力。
3. 培养创新意识和团队协作精神，提高自身综合素质。
三、实验内容本次实验主要包括以下内容：1. 实验一：线性方程组的求解通过编写程序，实现线性方程组的直接法、迭代法等求解方法，并对比分析各种方法的优缺点。
2. 实验二：矩阵运算实现矩阵的加法、减法、乘法、转置等基本运算，以及求逆矩阵、特征值和特征向量等高级运算。
3. 实验三：数值积分通过编写程序，实现定积分、变积分、高斯积分等数值积分方法，并分析各种方法的误差和适用范围。
4. 实验四：常微分方程的数值解法实现欧拉法、龙格-库塔法等常微分方程的数值解法，并对比分析各种方法的稳定性、精度和适用范围。
四、实验过程1. 确定实验内容，明确实验目的。
2. 设计实验方案，包括实验步骤、算法选择、数据准备等。
3. 编写实验程序，实现实验方案。
4. 运行实验程序，收集实验数据。
5. 分析实验数据，得出实验结论。
6. 撰写实验报告，总结实验过程和结果。
五、实验结果与分析1. 实验一：线性方程组的求解通过实验，验证了直接法和迭代法在求解线性方程组时的有效性。
直接法在求解大规模线性方程组时具有较好的性能，而迭代法在求解稀疏线性方程组时具有较好的性能。
2. 实验二：矩阵运算实验结果表明，矩阵运算的程序实现具有较高的精度和效率。
在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的矩阵运算方法。
3. 实验三：数值积分通过实验，验证了各种数值积分方法的有效性。
高斯积分具有较高的精度，但在求解复杂函数时，需要调整积分区间和节点。
Mathematica实验报告
实验名称Mathematica综合实验实验目的和要求：通过本次综合实验，进一步熟练掌握Mathematica系统中进行程序设计的基本方法，熟练运用各种综合性语句，完成Mathematica绘图、计算和编程等常用操作，进一步熟练掌握其功能和语法。
实验内容和步骤:1、用Mathematica编写20以内整数加法程序。
运行以下程序：输出结果：2、编写程序，列出9*9的乘法表来。
输入程序：9*9乘法表3、编写程序，输入两个正整数，用“辗转相除法”求它们的最大公约数。
辗转相除法：(1) 以大数m作被除数，小数n做除数，相除后余数为r。
(2) 若r ≠ 0，则m ← n，n ← r，继续相除得到新的r。
若仍有r ≠ 0，则重复此过程，直到r = 0为止。
(3) 最后的n就是最大公约数。
Mathematica代码如下：运行结果4、统计一个班级某次考试个分数段的人数。
输入程序：运行结果：5、编写程序用切线法求方程的解。
Mathematica语句和运行结果如下：6、编写Mathematica程序显示二维码图像。
输入程序：二维码图像7、用0~8这九个数字,组成一个二位数和一个三位数相乘使他们的积恰好是四位数.数字不能重复。
即□□×□□□=□□□□输入以下Mathematica程序：输出结果：8、用Mathematica编写程序绘制一个围棋棋盘.输入以下程序：围棋棋牌9、假设新开辟的国家公园里没有兔子和狐狸，现引进兔子和狐狸个50只，n 个月后兔子和狐狸的数量分别记为n R 和n F ，假定有⎩⎨⎧+=-=++nn n n n n F R F F R R 6.02.02.01.111Mathematica 程序如下：运行结果如下：注释：在一段时间内，兔子和狐狸的数量均会减少，但最终均会趋于一个稳定值。
10、有一个木工、一个电工和一个油漆工，三人协商合作装修他们的房子，并达成如下协议：a.每人总共工作10天（包括给自己家干活）；b.每人日工资根据市场价确定在60 80 元之间；c.每人的总支出与每人的总收入相等。
数学软件实训报告
数学软件应用实训实训报告学生姓名韩*学号13090***** 班级信计1302班成绩指导教师数学与计算机科学学院2015年12月15日实训报告评阅1特殊函数与图形问题背景与实验目的著名的Riemann函数大家都很熟悉了，但是关于它的图像你是否清楚呢？除了最上面那几点，其他都很难画吧？你想不想看看下面那些“挤在一起”的点是怎样分布的呢？还有几何中的马鞍面、单叶双曲面等是怎样由直线生成的，是不是也想目睹一下呢？这些，都离不开绘图．实际上绘图一直是数学中的一种重要手段，借助图形，往往可以化繁为简，使抽象的对象得到明白直观的体现．比如函数的基本性质，一个图形常可以使之一目了然，非常有效．它虽不能代替严格的分析与证明，但在问题的研究过程中，可以帮助研究人员节约相当一部分精力．此外，它还可以使计算、证明、建模等的结果得到更明白易懂的表现，有时，这比科学论证更有说服力．同时，数学的教学与学习过程也离不开绘图．借助直观的图形，常可以使初学者更容易接受新知识．如数学分析中有不少函数，其解析式着实让人望而生畏，即使对其性质作了详尽的分析，还是感到难明就里；但如果能看到它的图形，再配合理论分析，则问题可以迎刃而解．又如在几何的学习中，会遇到大量的曲线与曲面，也离不开图形的配合．传统的手工作图，往往费力耗时，效果也不尽理想．计算机恰恰弥补了这个不足，使你可以方便地指定各种视角、比例、明暗，从各个角度进行观察．本实验通过对函数的图形表示和几个曲面（线）图形的介绍，一方面展示它们的特点，另一方面，也将就Matlab软件的作图功能作一个简单介绍．大家将会看到，Matlab的作图功能非常强大．实验内容数学分析中，特别是积分部分，我们接触了不少有趣的函数，由于其中有的不是一一对应的，用上面的方法无法画出它们的图像，这时就只能用参数了．此外还有些图形只能用参数来画，比如空间曲线，在计算机上不接受“两个曲面的交线”这种表示，所以也只能用参数来实现．用参数方式作图的关键在于找出合适的参数表示，尤其是不能有奇点，最好也不要用到开方．所以要找的参数最好是有几何意义的．当然这也不可一概而论，需要多积累经验．实验步骤1.做出下图所示的三维图形：图9ezsurf('3*sin(u)*cos(v)','3*sin(u)*sin(v)','3*cos(u)',[0,pi,0,2*pi]);axis equalhold onezsurf('(8+2*cos(u))*cos(v)','(8+2*cos(u))*sin(v)','2*sin(u)',[0,2*pi,0,2*pi]) 2作出下图所示的墨西哥帽子及其剪裁图形：[a,b]=meshgrid(-5:.5:5);c=sqrt(a.^2+b.^2)+eps;z=sin(c)./c;mesh(a,b,z)axis square改变a、b的取值范围，可得到裁剪后的图。
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数学软件实验报告学院名称：理学院专业年级：姓名：学号：课程：数学软件实验报告日期：2014年12月6日实验七SIMULINK建模与工具箱的使用一．实验目的MATLAB 具有丰富的可用于各种专业方向的工具箱，这些工具箱已经形成了MATLAB 的系列产品。
特别是动态仿真建模工具箱，更是成为许多工具箱的基础。
本次实验的目的就是要使大家了解MA TLAB工具箱使用的基本方法，以及如何查询工具箱，主要掌握系统优化工具箱的使用和系统动态仿真建模工具箱的使用。
二．实验要求MATLAB系统的工具箱十分的丰富，并且随着版本的不断升级，其工具箱还在不断地增加。
通过本次实验，要求了解MA TLAB系统工具箱的分类与查询，会使用系统优化工具箱解决一些实际问题。
能建立系统仿真方框图，并进行系统仿真模拟。
三．实验内容最优化工具箱非线性最小化函数fgoalattain 多目标达到优化 constr 有约束最小化fminbnd 有边界最小化fminunc使用梯度法的无约束最小化fminsearch 使用简单法的无约束最小化fzero 非线性方程求解（数量情况）fsolve 非线性方程求解lsqnonlin 非线性最小二乘fminimax 最小的最大解fseminf 半无穷区间最小化2.矩阵问题的最小化linprog 线性规划quadprog 二次规划lsqnonneg 非负线性最小二乘lsqlin 约束线性最小二乘第十章10.1线性优化>> f=[-5 4 2];>> a=[6 -1 1;1 2 4];>> b=[8 10];>> 1b=[-1 0 0];>> ib=[-1 0 0];>> ub=[3 2];>> [x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(f,a,b,[],[],ib,ub) Optimization terminated.x =1.33330.00000.0000fval =-6.6667exitflag =1output =iterations: 7algorithm: 'large-scale: interior point'cgiterations: 0message: 'Optimization terminated.'constrviolation: 0lambda =ineqlin: [2x1 double]eqlin: [0x1 double]upper: [3x1 double]lower: [3x1 double]>> f=[-6 4];>> a=[2 3;4 2];>> b=[100 120];>> ib=[0 0];>> [x,fval]=linprog(f,a,b,[],[],ib,[]) Optimization terminated.x =30.00000.0000fval =-180.000010.2 二次优化>> h=[1 -1;-1 2];>> c=[-2;-6];>> a=[1 1;-1 2;2 1];>> b=[2;2;3];>> [x,i]=quadprog(h,c,a,b)x =0.66671.3333i =-8.2222>> h=[2 0;0 2];>> f=[-4 0];>> a=[-1 1;1 -1];>> b=[2;-1];>> [x,fval,exitflag,output,lambda]=quadprog(h,f,a,b,[],[],[0 0],[]); >> xx =0.50001.500010.3 非线性无约束优化问题π的近似值>> fminbnd('cos',3,4)ans =3.1416函数式在（0,1）范围内的最小值点>> fminbnd('(x^3+cos(x)+x*log(x))/exp(x)',0,1)ans =0.5223对第一个函数直接在命令窗中定义函数>> banana=@(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2;>> [x,fval,exitflag]=fminsearch(banana,[-1.2,1])x =1.0000 1.0000fval =8.1777e-010exitflag =1对第二个函数使用函数文件的定义方法：定义M文件function f =myfun(x)f = 3*x(1)^2+2*x(1)*x(2)+x(2)^2;在命令窗口实现优化>> x0=[1,1];x =1.0e-004 *-0.0675 0.1715fval =1.9920e-01010.3.3 fminunc函数应用举例最小值求解>> fun='exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1)';>> x0=[-1 1];>> [x,fval]=fminunc(fun,x0)Warning: Gradient must be provided for trust-region algorithm;using line-search algorithm instead.> In fminunc at 347Local minimum found.Optimization completed because the size of the gradient is less than the default value of the function tolerance.<stopping criteria details>x =0.5000 -1.0000fval =3.6609e-01510.4 最小二乘优化问题非线性最小二乘问题优化调用M函数function F =myfun(x)k = 1:10;F = 2+2*k-exp(k*x(1))-exp(k*x(2));>> x0=[0.3 0.4];x =0.2578 0.2578resnorm =124.3622非负最小二乘问题优化>> C=[0.0372 0.28690.6861 0.70410.6233 0.62450.6344 0.6170];>> d=[0.85870.17810.07470.8405];>> [C\d,lsqnonneg(C,d)] %超定房乘除法即最小二乘法拟合法ans =-2.5721 03.1251 0.6947>> [norm(C*(C\d)-d),norm(C*lsqnonneg(C,d)-d)]ans =0.6638 0.911110.5非线性约束问题优化非线性约束问题优化>> x0=[-1,1];>> options=optimset('Algorithm','active-set');>> [x,fval]=fmincon(@objfun,x0,[],[],[],[],[],[],@confun,options); >> x,fvalx =-1.5702 6.3688fval =-0.7620边界问题（使用上例在命令窗口做优化）。
>> [x,fval]=fmincon(@objfun,x0,[],[],[],[],[0 0],[],@confun,options); Local minimum found that satisfies the constraints.Optimization completed because the objective function is non-decreasing infeasible directions, to within the default value of the function tolerance,and constraints were satisfied to within the default value of the constraint tolerance.<stopping criteria details>Active inequalities (to within options.TolCon = 1e-006):lower upper ineqlin ineqnonlin1 1>> x,fvalx =0 1.5000fval =8.5000等式约束条件问题>> x0=[-1,1];>> [x,fval]=fmincon(@objfun,x0,[],[],[1 1],[0],[],[],@confun,options); Local minimum found that satisfies the constraints.Optimization completed because the objective function is non-decreasing infeasible directions, to within the default value of the function tolerance,and constraints were satisfied to within the default value of theconstraint tolerance.<stopping criteria details>Active inequalities (to within options.TolCon = 1e-006): lower upper ineqlin ineqnonlin2>> x,fvalx =-3.1623 3.1623fval =0.5778非线性方程的优化解>> fzero('sin',3)ans =3.1416>> fsolve('cos(x)+x',0)ans =-0.7391>> cos(ans)ans =0.7391求解方程>> x0=[-5;-5];>> [x,fval]=fsolve(@myfun,x0)x =0.56710.5671fval =1.0e-006 *-0.4059-0.4059第12章1、Simulink应用举例>> sldemo_dblcart1选择命令菜单Simulation run，运行此模型，则屏幕上会出现显示双质量—弹簧系统运动状态的动画模型，下图为抓拍的静态图形。