MATLAB第二次上机实验报告
MATLAB - 第二次试验结果
一
第
7、8 节课 张皓
指导老师
2．从键盘输入 a, b, c 的值，输出一元二次方程 ax 2 + bx + c = 0 的根。
%Ex02_02 function Ex02_02() disp(['一元二次方程是： a*x^2+b*x+c=0,请输入 各系数']); a=input('a='); b=input('b='); c=input('c='); roots([a b c])
price=input('请输入商品的价格='); zk=0.*(price<200)+... 0.03.*((price<500)&(price>=200))+... 0.05.*((price>=500)&(price<1000))+... 0.08.*((price>=1000)&(price<2500))+... 0.1.*((price>=2500)&(price<5000))+... 0.14.*(price>=5000); p=price*(1-zk); disp(['折扣=',num2str(zk*100),'%']) disp(['实际销售价钱=',num2str(p),'元'])
将它们的值互换后输出。 %Ex02_01 function exchange(x,y) %用来实现数据交换 disp(['交换前:x=',num2str(x),',y=',num2str(y)]); z=x; x=y; y=z; disp(['交换后:x=',num2str(x),',y=',num2str(y)]);
Matlab第二次实验报告
Matlab第二次实验报告实验目的：1、了解plot函数和subplot函数的基本用法和matlab绘图的基本原理。
2、了解图形的属性设置。
比如画图的颜色，画图采用的线性标识符等。
二：实验基本知识1：1. 单窗口单曲线绘图；2. 单窗口多曲线绘图；3. 单窗口多曲线分图绘图；4. 多窗口绘图；5.可任意设置颜色与线型；6.图形加注功能；7.fplot——绘制函数图函数；8.ezplot——符号函数的简易绘图函数9：subplot—将画图区域分块函数。
实验内容：将高数课本后的18个图画出上机练习程序第1——6图：clear,clca=input('ÇëÊäÈëaµÄÖµ£º')figure(1);x=-50:1:50;y=a.*x.^3;subplot(3,2,1);plot(x,y,'r');title('y=a*x^3');xlabel('X');ylabel('Y');x=0:1:50;y=sqrt(a.*x.^3);subplot(3,2,2);plot(x,y,x,-y,'r');title('y^2=a*x^3');xlabel('X');ylabel('Y');x=-3:0.1:3;y=exp(-x.^2);subplot(3,2,3);plot(x,y,'r');title('y=e^x^2');xlabel('X');ylabel('Y');x=-3:0.1:3;y=8*a^3./(x.^2+4*a^2);subplot(3,2,4);plot(x,y,'r');title('y=8*a^3./(x.^2+4*a^2)'); xlabel('X');ylabel('Y');x=0:0.01:5;y=sqrt(x.^3./(a*2.-x)); subplot(3,2,5);plot(x,y,x,-y,'r');title('y^2*(2a-x)=x^3'); xlabel('X');ylabel('Y');%t=-1:0.01:5;%x=3*a.*t./(1+t.^3);%y=3*a*t.^2./(1+t.^3);subplot(3,2,6);ezplot('x.^3+y.^3-3*3*x.*y'); %plot(x,y);title('x^3+y^3-3axy=0'); xlabel('X');ylabel('Y');输入a=3：显示结果第7——10图：clear,clca=input('ÇëÊäÈëaµÄÖµ£º')figure(1)t=0:0.1:2*pi;x=a*cos(t).^3;y=a*sin(t).^3;subplot(2,2,1);plot(x,y,'b')title('x^1.5+y^1.5=a^1.5'); xlabel('X');ylabel('Y');t=-2*pi:0.1:2*pi;x=a.*(t-sin(t));y=a.*(1-cos(t));subplot(2,2,2);plot(x,y,'b')title('°ÚÏß');xlabel('X');ylabel('Y');t=0:0.01:2*pi;p=a.*(1-cos(t));subplot(2,2,3);plot(p.*cos(t),p.*sin(t),'b'); title('p=a(1-cos£¨t£©)'); xlabel('X');ylabel('Y');t=0:0.01:2*pi;p=a.*t;subplot(2,2,4);plot(p.*cos(t),p.*sin(t),'b'); title('p=at');xlabel('X');ylabel('Y');输入a=1，第11题图：clear,clca=input('ÇëÊäÈëaµÄÖµ£º') figure(1);t=-2*pi:pi/100:2*pi;p=exp(a.*t);plot(p.*cos(t),p.*sin(t)); title('p=e^at');xlabel('X');ylabel('Y');输入a=0.1，显示结果：clear,clca=input('ÇëÊäÈëaµÄÖµ£º')figure(1)t=0.2*pi:pi/100:100*pi;p=a./t;plot(p.*cos(t),p.*sin(t));title('p=at');xlabel('X');ylabel('Y');输入a=1，显示结果：第13——14题图：clear,clca=input('ÇëÊäÈëaµÄÖµ£º');figure(1);t=0:pi/100:2*pi;p=(a^2.*sin(2*t)).^0.5;subplot(1,2,1);plot(p.*cos(t),p.*sin(t),-p.*cos(t),-p.*sin(t),'g'); title('p^2=a^2*sin(2t)');xlabel('X');p=(a^2.*cos(2*t)).^0.5;subplot(1,2,2);plot(p.*cos(t),p.*sin(t),-p.*cos(t),-p.*sin(t),'g'); title('p^2=a^2*cos(2t)');xlabel('X');ylabel('Y');输入a=1，显示结果：第15-16题图：clear;clc;a=input('ÇëÊäÈëa:');figure(1)t=0:pi/200:pi;p=a.*cos(3*t);subplot(1,2,1);plot(p.*cos(t),p.*sin(t),'r--');title('p=a*cos(3t)');xlabel('X');p=a.*sin(3*t);subplot(1,2,2);plot(p.*cos(t),p.*sin(t),'r--'); title('p=a*sin(3t)');xlabel('X');ylabel('Y');输入a=1，显示结果：第17——18题图：clear;clc;a=input('ÇëÊäÈëa:');figure(1);t=-pi:pi/200:pi;subplot(1,2,1);p=a.*sin(2*t);plot(p.*cos(t),p.*sin(t),'k-.'); title('p=a*sin(2t)');xlabel('X');ylabel('Y');p=a.*cos(2*t);subplot(1,2,2);plot(p.*cos(t),p.*sin(t),'k-.');title('p=a*cos(2t)');xlabel('X');ylabel('Y');输入a=1，显示结果：实验心得：这次实验主要是学习matlab软件的二维绘图功能：matlab软件还有丰富的图形修饰功能，如改变线条的形式和颜色；除此之外其还可以以多种形式如在一个图形中显示多个函数图形，一个figure中显示多个坐标系，还有一个程序中就可以用多个figure一起来表示不同的函数……在画图过程中你可能因为角度的区间取值不一样，画出来的图形可能跟书本上给出的图形有很大的差异，但没关系，只要你思路是对的，区间可以自己慢慢改动知道跟书本上给出的图形想接近。
MATLAB上机实习报告
Matlab上机实习实习报告上周我们进行了本学期第二个实习部分-Matlab上机实习。
本次实习一星期，共做了四个部分。
分别是：一，Matlab基本操作；二，数值数组及其运算；三，Matlab图形绘制基础；四，SIMULINK仿真基础。
下面分别介绍个部分实习内容。
实习内容一Matlab基本操作1，实习目的：·掌握Matlab的启动和退出；·熟悉Matlab的命令窗口；·熟悉其他常用窗口和工具栏；2，对本软件有了初步认识后，接下来就开始指导书要求做一些训练了在指令窗中输入下面一段程序，功能是：：画出衰减振荡曲线y=(e-t/3)sin3t及其他的包络线y0=(e-t/3)。
T的取值范围是[0,4 ]。
t=0:pi/50:4*pi;y0=exp(-t/3);y=exp(-t/3).*sin(3*t);plot(t,y,’-r’,t,y0,’:b’,t,-y0,’:b’)观察输出结果3，通过下拉菜单File:Preferences改变设置指令窗中的字体、颜色等。
如：数据显示格式的设置：Format short 小数点后四位（缺省情况），如显示p为3.1416。
Format long 小数点后十四位，如显示p为3.14159265358979。
Formant bank 小数点后两位，如显示p为3.14。
Format short e 小数点后四位科学记数法，如显示p为3.1416e+000。
Format long e 小数点后十四五位科学记数法，如显示p为3.141592653589793e+000。
在指令窗中键入y1=2*sin(0.3*pi)/(1+sqrt(5))然后利用回调指令计算y2=2*y1*cos(0.3*pi)/(1+sqrt(5))y1 =0.5000y2 =0.18164,了解软件中的一些功能和命令。
包括熟悉历史指令窗(Command History)、熟悉当前目录浏览器（Current Diretory）、熟悉工作空间浏览器（Workspace Browser）,以及一些指令如: Clear 清除当前工作区中的所有变量Clc 清除指令窗中内容（未清除当前工作区中的变量）Clf 清除图形窗口Cd 设置当前工作目录Exit,quit 退出Matlab实习内容二数值数组及其运算1，实习目的·掌握一维数组的创建和寻访；·掌握二维数组的创建和寻访；·掌握的Matlab矩阵和数组的运算；·熟悉Matlab关系操作和逻辑操作；2，实习内容和步骤（1）常量与变量变量名区分字母大小写；变量名必须以字母打头，其后可以是任意字母，数字，或下划线的组合。
MATLAB上机实习报告
MATLAB上机实习报告Matlab上机实习实习报告十八周我们进行了本学期的第二次实习——Matlab上机实习。
本次实习一星期，共实习了五个部分。
分别是：一，Matlab基本操作；二，数值数组及其运算；三，Matlab图形绘制基础；四：SIMULINK仿真基础；五：句柄图形和图形用户界面制作。
下面分别介绍各部分内容：实习内容一Matlab基本操作1.实习目的:●掌握Matlab的启动和退出；●熟悉的命令窗口；●熟悉其它常用窗口和工具栏；2.输入一段程序:t=0:pi/50:4*pi;y0=exp(-t/3);y=exp(-t/3).*sin(3*t);plot(t,y,’-r’,t,y0,’:b’,t,-y0,’:b’)输出结果:3.了解文件中的一些功能和指令.例如:clear 清除当前工作区中所有变量clc 清除指令窗内容clf 清除图形窗口cd 设置当前工作目录exit,quit 退出MATLAB实习内容二数值数组及其运算1.实习目的●掌握一维数组的创建和寻访●掌握二维数组的创建和寻访●掌握MATLAB的矩阵和数组的运算●熟悉MATLAB关系操作和逻辑操作2.要求在闭区间[0,2pi]上产生50个等距采样的一维数组A，试用两种不同的指令实现。
要访问1到5元素如何实现；寻访7到最后一个元素如何实现；寻访第2.6.8个元素如何实现;寻访大于2的元素如何实现;给第3.5.9个元素赋值100如何实现:(1)>> A=linspace(0,2*pi,50);>> A=0:(50/49):50;>> AA =Columns 1 through 90 1.0204 2.0408 3.0612 4.0816 5.1020 6.1224 7.1429 8.1633Columns 10 through 189.1837 10.2041 11.2245 12.2449 13.2653 14.2857 15.3061 16.3265 17.3469Columns 19 through 2718.3673 19.3878 20.4082 21.4286 22.4490 23.4694 24.4898 25.5102 26.5306Columns 28 through 3627.5510 28.5714 29.5918 30.6122 31.6327 32.6531 33.6735 34.6939 35.7143Columns 37 through 4536.7347 37.7551 38.7755 39.7959 40.8163 41.8367 42.8571 43.8776 44.8980Columns 46 through 5045.9184 46.9388 47.9592 48.9796 50.0000(2)>> whos A>> A(1:5)ans =0 1.0204 2.0408 3.0612 4.0816(3)>> A(7:50)ans =Columns 1 through 86.12247.14298.16339.1837 10.2041 11.2245 12.2449 13.2653Columns 9 through 1614.2857 15.3061 16.3265 17.3469 18.3673 19.3878 20.4082 21.4286Columns 17 through 2422.4490 23.4694 24.4898 25.510226.5306 27.5510 28.5714 29.5918Columns 25 through 3230.6122 31.6327 32.6531 33.6735 34.6939 35.7143 36.7347 37.7551Columns 33 through 4038.7755 39.7959 40.8163 41.8367 42.8571 43.8776 44.8980 45.9184Columns 41 through 4446.9388 47.9592 48.9796 50.0000 (4)>> A([2 6 8])ans =1.0204 5.1020 7.1429(5)>> poison=find(A>2)poison =Columns 1 through 143 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16Columns 15 through 2817 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30Columns 29 through 4231 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44Columns 43 through 4845 46 47 48 49 50 (6)>> A([3 5 9])=100(7)>> A=[1 2 3;4 5 6]A =1 2 34 5 63. 在指令窗口输入A=[1 2 3；4 5 6] 观察结果：分别用“全坐标”“单坐标”来寻访第2行第1列的元素，并说明二维数组元素的存储顺序。
MATLAB试验报告
实验二初试MATLAB一、实验目的1．熟悉视窗下的MATLAB环境；2．掌握MATLAB软件的基本使用方法；3．应用MATLAB命令建立系统数学模型；4．掌握利用MATLAB软件进行控制系统模型转换的方法。
二、实验属性（验证性）三、实验仪器设备及器材1．硬件要求基于IBM-PC或与之完全相兼容的带有中央处理器的奔腾及其以上机器至少64KB内存，推荐使用128KB以上内存。
2．软件要求安装有MATLAB，并且有Microsoft Word7.0（office95）以上支持的操作系统。
四、实验要求实验前要求熟悉相关MATLAB函数并预习实验的相关内容，写出预习报告。
实验时要按要求完成上机实验内容并且检验和调整程序，观察并记录仿真结果。
实验后写出实验报告，并对仿真实验结果进行分析、讨论。
五、实验内容与步骤1．双击MATLAB6.5的图标，运行MATLAB时，展示在用户面前的为桌面环境的缺省界面窗口，如图2-1所示。
图2-1 MATLAB的桌面环境要求熟悉视窗下的MATLAB环境，分别观察和熟悉菜单项、工具栏、历史命令窗口、命令窗口、当前目录浏览器、工作空间浏览器、目录分类窗口、M文件编辑器/调试器、超文本帮助浏览器。
2．单击工具栏中帮助按钮（或者单击Help菜单中的MATLAB Help），打开MATLAB6.5的帮助系统，练习和熟悉MATLAB6.5的帮助系统的使用。
3．应用MATLAB命令编写相应M文件,建立图2-2系统的数学模型——闭环传递函数。
图2-2 调速系统g1=tf(1,[0.01,1]);g2=tf([0.17,1],[0.085,0]);g3=g1;g4=tf([0.15,1],[0.05,0]);g5=tf(70,[0.0067,1]);g6=tf(0.21,[0.15,1]);g7=tf(130,[1,0]);g11=feedback(g6,0.01*g4*g5*g1);g22=feedback(g1*g7,0.212);g33=feedback(g2*g3*g4*g5*g22,0.0044*g1);g=g1*g33Transfer function:2.321 s^3 + 261.2 s^2 + 3003 s + 9100--------------------------------------------------------------- 2.848e-013 s^8 + 1.564e-010 s^7 + 3.487e-008 s^6 + 4.042e-006 s^5 + 0.0002572 s^4 + 0.01876 s^3 + 1.266 s^2+ 13.21 s + 40.04实验三 基于MATLAB 的系统时域分析一、实验目的1．熟悉MATLAB 的各种绘图命令；2．掌握基于MATLAB 的控制系统时域分析方法。
MATLAB上机实验实验报告
MATLAB上机实验一一、实验目的初步熟悉MATLAB 工作环境，熟悉命令窗口，学会使用帮助窗口查找帮助信息。
命令窗口二、实验内容(1) 熟悉MATLAB 平台的工作环境。
(2) 熟悉MATLAB 的5 个工作窗口。
(3) MATLAB 的优先搜索顺序。
三、实验步骤1. 熟悉MATLAB 的5 个基本窗口①Command Window (命令窗口)②Workspace (工作空间窗口)—③Command History (命令历史记录窗口)④Current Directory (当前目录窗口)⑤Help Window (帮助窗口)(1) 命令窗口(Command Window)。
在命令窗口中依次输入以下命令：>>x=1>> y=[1 2 34 5 67 8 9];>> z1=[1:10],z2=[1:2:5];>> w=linspace(1,10,10);>> t1=ones(3),t2=ones(1,3),t3=ones(3,1)>> t4=ones(3),t4=eye(4)x =1z1 =1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 t1 =1 1 11 1 11 1t2 =1 1 1t3 =111t4 =1 1 11 1 11 1 1t4 =1 0 0 00 1 0 00 0 1 00 0 0 1思考题：①变量如何声明，变量名须遵守什么规则、是否区分大小写。
答：（1）变量声明1.局部变量每个函数都有自己的局部变量，这些变量只能在定义它的函数内部使用。
当函数运行时，局部变量保存在函数的工作空间中，一旦函数退出，这些局部变量将不复存在。
脚本（没有输入输出参数，由一系列MATLAB命令组成的M文件）没有单独的工作空间，只能共享调用者的工作空间。
当从命令行调用，脚本变量存在基本工作空间中；当从函数调用，脚本变量存在函数空间中。
2.全局变量在函数或基本工作空间内，用global声明的变量为全局变量。
MATLAB上机实验报告
Matlab上机实验报告实验二读入MATLAB下自带图像pout.tif1）利用亮度变换函数，调整图像亮度。
a)调整范围设定[0 1]，[1 0]，观测显示效果；b)调整范围设定[0.5 0.75]，[1 0]，观测显示效果。
解：a, I=imread('pout.tif');colormap;imshow(I);j=imadjust(I,[0 1],[1 0],1.5);figure;subimage(j);b, >> I=imread('pout.tif');colormap;imshow(I);j=imadjust(I,[0.5 0.75],[1 0],1.5);figure;subimage(j);2）利用对比度拉伸函数，压缩高值灰度（c值自行设定）。
解：I=imread('pout.tif');colormap;subplot(1,2,1);imshow(I);xlabel('a)原始图像');J=double(I);J=100*log(J+1);I=uint8(J);subplot(1,2,2);subimage(J);xlabel('b)非线性变换');3）利用直方图函数，生成并绘制图像直方图。
解：I=imread('pout.tif');subplot(1,2,1);imshow(I);title('原始图像');subplot(1,2,2);imhist(I);4）利用直方图修正函数，生成均衡化后的图像直方图（n值自定设定）。
解：I=imread('pout.tif');figure(1);subplot(1,2,1);imshow(I);xlabel('a)原始图像');J=histeq(I);figure(1);subplot(1,2,2);imshow(J);xlabel('b)直方图均衡');figure(2);imhist(I,100);figure(3);imhist(J,100);实验三1.运行例3、4，显示并分析输出结果，说明逆滤波和维纳滤波的区别。
第二次DSP上机实验报告 MATLAB实验报告
第二次DSP上机实验报告 MATLAB实验报告第二次DSP上机实验报告 MATLAB实验报告北京邮电大学信息与通信工程学院DSP--MATLAB实验报告实验名称：学生姓名：班级：班内序号：学号：日期：1．实验要求与目的要求：(1)用DFT分析频谱，得到高分辨率频谱清楚的谱线；(2)利用基2时间抽选的FFT算法，计算有限点的DFT，并与理论值相比较。
目的：掌握(a)用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择。
(b)经过离散时间傅立叶变换（DTFT）和有限长度离散傅立叶变换（DFT）后信号频谱上的区别，前者DTFT时间域是离散信号，频率域还是连续的，而DFT在两个域中都是离散的。
(c)离散傅立叶变换的基本原理、特性，以及经典的快速算法（基2时间抽选法），体会快速算法的效率。
(d)获得一个高密度频谱和高分辨率频谱的概念和方法，建立频率分辨率和时间分辨率的概念，为将来进一步进行时频分析（例如小波）的学习和研究打下基础。
2关键算法分析第1页北京邮电大学信息与通信工程学院代码的重点是利用fft函数计算离散序列的DFT，难点是矩阵的加减乘除及乘方中所涉及的matlab语句的特点。
实验代码如下：（1）N=1000;n=(0:N-1);y=0.001*cos(0.45*n*pi)+sin(0.3*n*pi)-cos(0.302*n*pi-pi/4);y=0.001*cos(0.45*n*pi)+sin(0.3*n*pi)-cos(0.302*n*pi-pi/4);XK=fft(y,N);--fft函数两个参数分别是进行DFT变换的序列，及DFT 的长度subplot(3,1,1);stem(n,y);title("时域波形");xlabel("n");ylabel("y");subplot(3,1,2);stem(abs(XK),".");axis([0,500,0,600]);--限定x 轴与y轴的范围title("频域前500点波形");xlabel("k");ylabel("XK");subplot(3,1,3);stem(abs(XK),".");axis([800,900,0,600]);--x轴的范围很小，目的是能看到两条很近的谱线title("频域后500点部分波形");xlabel("k");ylabel("XK");（2）N=25;Q=0.9+j*0.3;n=(0:24);x=Q.^n;WN=exp(-j*2*pi/N);k=(0:24);WK=WN.^k;XK=(1-Q.^N)./(1-Q*WK);stem(XK);---理论值的计算XK1=fft(x,32);--32点基2时间抽选法的计算subplot(3,1,1);stem(n,x);title("时域波形");xlabel("n");ylabel("x");subplot(3,1,2);stem(XK);title("频域理论值");xlabel("k");ylabel("XK");subplot(3,1,3);stem(XK1);title("频域波形");xlabel("k");ylabel("XK1");第2页北京邮电大学信息与通信工程学院3.程序运行结果（1）（2）第3页北京邮电大学信息与通信工程学院4.问题分析这次实验的题目相对简单，编程过程中遇到的问题主要是矩阵的加减乘除及乘方运算所对应的matlab语句的规则和fft函数的使用，fft函数的使用方法通过help语句便可查得，其两个参数：第一个是指进行fft运算的序列，第二个值fft运算的长度。
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电子科技大学电子工程学院标准实验报告（实验）课程名称MATLAB与数值分析学生姓名：学号：指导教师：一、实验名称实验二 线性方程组求解和函数的数值逼近二、实验目的通过上机实验，使学生对病态问题、线性方程组求解和函数的数值逼近方法有一个初步的理解。
实验涉及的核心知识点：病态方程求解、矩阵分解和方程组求解、Lagrange 插值。
实验重点与难点：算法设计和MATLAB 编程三、实验内容1. 对高阶多项式()()()()()2011220k p x x x x x k ==---=-∏编程求下面方程的解()190p x x ε+=并绘图演示方程的解与扰动量ε的关系。
2. 对220n =，生成对应的Hilbert 矩阵，计算矩阵的条件数；通过先确定解获得常向量b 的方法，确定方程组()n H x b =最后，用矩阵分解方法求解方程组，并分析计算结果。
3. 对函数()21125f x x =+ []1,1x ∈-的Chebyshev 点()()21cos 21k k x n π⎛⎫-= ⎪ ⎪+⎝⎭，1,2,,1k n =+编程进行Lagrange 插值，并分析插值结果。
四、实验数据及结果分析1. 对高阶多项式()()()()()2011220k p x x x x x k ==---=-∏编程求下面方程的解()190p x x ε+=并绘图演示方程的解与扰动量ε的关系。
p=[1,-1]; for i=2:20 n=[1,-i];p=conv(p,n); % 求多项式乘积 endm=zeros(1,21); % m 的最高次幂为20，有21项 hold on x=1:20;d=[-1,0,0.1,0.5,1]; for i=1:5delt=d(i); m(2)=delt;y=(roots(p+m))'; % 求多项式的根 plot(x,y,'-o','color',[i/5,i/20,i/10]); endtitle('方程p(x)=0的解与扰动量delt 的关系')legend('delt=-1','delt=0','delt=0.1','delt=0.5','delt=1')24681012141618200102030405060方程p(x)=0的解与扰动量delt 的关系delt=-1delt=0delt=0.1delt=0.5delt=12.对220n =，生成对应的Hilbert 矩阵，计算矩阵的条件数；通过先确定解获得常向量b 的方法，确定方程组()n H x b =最后，用矩阵分解方法求解方程组，并分析计算结果。
for n=2:20 h=hilb(n);fprintf('\n\nn=%-10dcond(Hn)∞=%d',n,cond(h,'inf'))%cond ：求矩阵范数X=1:n; b=h*X';[l u]=lu(h); %lu 分解x=u\(l\b); %利用lu 分解求线性其次方程组的根 x=x';fprintf('\n X ’=') for i=1:nfprintf('%-8.2f',X(i)) endfprintf('\n x ’=') for i=1:nfprintf('%-8.2f',x(i)) end end输出结果如下：n=2 cond(Hn)∞=2.700000e+001 X ’=1.00 2.00 x ’=1.00 2.00n=3 cond(Hn)∞=7.480000e+002 X ’=1.00 2.00 3.00 x ’=1.00 2.00 3.00n=4 cond(Hn)∞=2.837500e+004 X ’=1.00 2.00 3.00 4.00 x ’=1.00 2.00 3.00 4.00n=5 cond(Hn)∞=9.436560e+005X ’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 x ’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00n=6 cond(Hn)∞=2.907028e+007X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00x’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00n=7 cond(Hn)∞=9.851949e+008X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00x’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00n=8 cond(Hn)∞=3.387279e+010X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00x’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00n=9 cond(Hn)∞=1.099652e+012X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00x’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00n=10 cond(Hn)∞=3.535369e+013X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00x’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00n=11 cond(Hn)∞=1.229476e+015X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00x’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.01 7.99 9.01 10.00 11.00 Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 2.692153e-017.> In cond at 48In Untitled7 at 3n=12 cond(Hn)∞=3.714499e+016X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00x’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.03 5.87 7.34 7.38 9.72 9.48 11.22 11.96 Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 2.739612e-018.> In cond at 48In Untitled7 at 3n=13 cond(Hn)∞=3.650152e+017X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00x’=1.00 2.00 3.00 4.06 4.50 8.73 -2.56 30.28 -25.84 46.13 -12.84 21.06 11.49 Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 2.448199e-019.> In cond at 48In Untitled7 at 3n=14 cond(Hn)∞=4.084635e+018Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 4.455948e-017.> In Untitled7 at 7X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00x’=1.00 2.00 2.97 4.44 2.03 15.85 -1.01 -51.32 265.98-505.38 620.05 -421.65 185.67 -15.62 Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 1.024999e-018.> In cond at 48In Untitled7 at 3n=15 cond(Hn)∞=9.756108e+017X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00x’=1.00 2.00 3.00 4.06 4.46 8.92 -2.48 25.12 0.44 -24.72 105.39 -105.03 95.41 -17.82 20.26 Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 9.721674e-019.> In cond at 48In Untitled7 at 3n=16 cond(Hn)∞=1.028629e+018Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 7.948463e-017.> In Untitled7 at 7X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00x’=1.00 2.00 3.00 4.03 4.72 7.62 1.07 21.31 -5.46 0.61 73.43 -98.66 124.04 -53.40 38.17 12.52 Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 1.305919e-018.> In cond at 48In Untitled7 at 3n=17 cond(Hn)∞=1.038063e+018Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 1.798429e-016.> In Untitled7 at 7X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00x’=1.00 2.00 2.99 4.10 4.13 10.17 -4.82 26.20 0.84 -8.49 39.86 6.13 2.66 5.80 41.30 -2.06 21.18 Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 1.076656e-019.> In cond at 48In Untitled7 at 3n=18 cond(Hn)∞=9.288018e+018Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 7.626119e-018.> In Untitled7 at 7X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00x’=1.00 2.00 3.01 3.80 7.66 -12.72 83.21 -172.57 233.93-71.26 -41.44 -156.96 387.29 200.16 -1079.371233.14 -583.42 133.55 Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 1.592243e-019.> In cond at 48In Untitled7 at 3n=19 cond(Hn)∞=6.280448e+018Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 6.040620e-017.> In Untitled7 at 7X’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00x’=1.00 2.00 3.00 3.87 6.72 -6.04 56.65 -114.38 178.86-96.36 43.65 -153.15 318.14 62.48 -704.50 954.66 -554.42 187.88 -0.06 Warning: Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate. RCOND = 1.155429e-019. > In cond at 48 In Untitled7 at 3n=20 cond(Hn)∞=8.654794e+018Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 5.444860e-017. > In Untitled7 at 7X ’=1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00 18.00 19.00 20.00x ’=1.00 2.00 2.98 4.33 2.17 19.67 -30.09 54.42 25.37 -114.26 123.00 54.10 -75.28 -8.20 77.82 -85.30 307.17 -360.30 236.32 -26.913. 对函数()21125f x x =+ []1,1x ∈-的Chebyshev 点()()21cos 21k k x n π⎛⎫-= ⎪ ⎪+⎝⎭，1,2,,1k n =+编程进行Lagrange 插值，并分析插值结果。