计算方法实验报告matlab
程序设计实验报告(matlab)
程序设计实验报告(matlab)实验一: 程序设计基础实验目的：初步掌握机器人编程语言Matlab。
实验内容：运用Matlab进行简单的程序设计。
实验方法：基于Matlab环境下的简单程序设计。
实验结果：成功掌握简单的程序设计和Matlab基本编程语法。
实验二：多项式拟合与插值实验目的：学习多项式拟合和插值的方法，并能进行相关计算。
实验内容：在Matlab环境下进行多项式拟合和插值的计算。
实验方法：结合Matlab的插值工具箱，进行相关的计算。
实验结果：深入理解多项式拟合和插值的实现原理，成功掌握Matlab的插值工具箱。
实验三：最小二乘法实验目的：了解最小二乘法的基本原理和算法，并能够通过Matlab进行计算。
实验内容：利用Matlab进行最小二乘法计算。
实验方法：基于Matlab的线性代数计算库，进行最小二乘法的计算。
实验结果：成功掌握最小二乘法的计算方法，并了解其在实际应用中的作用。
实验六：常微分方程实验目的：了解ODE的基本概念和解法，并通过Matlab进行计算。
实验内容：利用Matlab求解ODE的一阶微分方程组、变系数ODE、高阶ODE等问题。
实验方法：基于Matlab的ODE工具箱，进行ODE求解。
实验结果：深入理解ODE的基本概念和解法，掌握多种ODE求解方法，熟练掌握Matlab的ODE求解工具箱的使用方法。
总结在Matlab环境下进行程序设计实验，使我对Matlab有了更深刻的认识和了解，也使我对计算机科学在实践中的应用有了更加深入的了解。
通过这些实验的学习，我能够灵活应用Matlab进行各种计算和数值分析，同时也能够深入理解相关的数学原理和算法。
这些知识和技能对我未来的学习和工作都将有着重要的帮助。
MATLAB计算方法迭代法牛顿法二分法实验报告
MATLAB计算方法迭代法牛顿法二分法实验报告实验报告一、引言计算方法是数学的一门重要应用学科，它研究如何用计算机来解决数学问题。
其中，迭代法、牛顿法和二分法是计算方法中常用的数值计算方法。
本实验通过使用MATLAB软件，对这三种方法进行实验研究，比较它们的收敛速度、计算精度等指标，以及它们在不同类型的问题中的适用性。
二、实验方法1.迭代法迭代法是通过不断逼近解的过程来求得方程的根。
在本实验中，我们选择一个一元方程f(x)=0来测试迭代法的效果。
首先，我们对给定的初始近似解x0进行计算，得到新的近似解x1，然后再以x1为初始近似解进行计算，得到新的近似解x2，以此类推。
直到两次计算得到的近似解之间的差值小于规定的误差阈值为止。
本实验将通过对复杂方程的迭代计算来评估迭代法的性能。
2.牛顿法牛顿法通过使用函数的一阶导数来逼近方程的根。
具体而言，对于给定的初始近似解x0，通过将f(x)在x0处展开成泰勒级数，并保留其中一阶导数的项，得到一个近似线性方程。
然后，通过求解这个近似线性方程的解x1，再以x1为初始近似解进行计算，得到新的近似解x2，以此类推，直到两次计算得到的近似解之间的差值小于规定的误差阈值为止。
本实验将通过对不同类型的方程进行牛顿法的求解，评估它的性能。
3.二分法二分法是通过将给定区间不断二分并判断根是否在区间内来求方程的根。
具体而言，对于给定的初始区间[a,b]，首先计算区间[a,b]的中点c，并判断f(c)与0的大小关系。
如果f(c)大于0，说明解在区间[a,c]内，将新的区间定义为[a,c]，再进行下一轮的计算。
如果f(c)小于0，说明解在区间[c,b]内，将新的区间定义为[c,b]，再进行下一轮的计算。
直到新的区间的长度小于规定的误差阈值为止。
本实验将通过对复杂方程的二分计算来评估二分法的性能。
三、实验结果通过对一系列测试函数的计算，我们得到了迭代法、牛顿法和二分法的计算结果，并进行了比较。
matlab数值计算实验报告
matlab数值计算实验报告Matlab数值计算实验报告引言：Matlab是一种广泛应用于科学与工程领域的高级计算机语言和环境，它提供了丰富的函数库和工具箱，方便用户进行数值计算、数据分析和可视化等任务。
本实验报告将介绍我在使用Matlab进行数值计算实验中的一些经验和心得体会。
一、数值计算方法数值计算方法是一种利用数值近似来解决实际问题的方法，它在科学和工程领域具有广泛的应用。
在Matlab中，我们可以利用内置的函数和工具箱来实现各种数值计算方法，例如插值、数值积分、数值微分等。
二、插值方法插值是一种通过已知数据点来推测未知数据点的方法。
在Matlab中，我们可以使用interp1函数来进行插值计算。
例如，我们可以通过已知的一些离散数据点，利用interp1函数来估计其他位置的数值。
这在信号处理、图像处理等领域具有重要的应用。
三、数值积分数值积分是一种通过分割曲线或曲面来近似计算其面积或体积的方法。
在Matlab中，我们可以使用quad函数来进行数值积分计算。
例如，我们可以通过quad函数来计算某个函数在给定区间上的积分值。
这在概率统计、物理学等领域具有广泛的应用。
四、数值微分数值微分是一种通过数值逼近来计算函数导数的方法。
在Matlab中，我们可以使用diff函数来进行数值微分计算。
例如，我们可以通过diff函数来计算某个函数在给定点上的导数值。
这在优化算法、控制系统等领域具有重要的应用。
五、数值求解数值求解是一种通过数值近似来计算方程或方程组的根的方法。
在Matlab中，我们可以使用fsolve函数来进行数值求解计算。
例如，我们可以通过fsolve函数来求解某个非线性方程的根。
这在工程计算、金融分析等领域具有广泛的应用。
六、实验应用在本次实验中，我使用Matlab进行了一些数值计算的应用实验。
例如，我利用插值方法来估计某个信号在给定位置的数值，利用数值积分方法来计算某个曲线下的面积，利用数值微分方法来计算某个函数在给定点的导数值，以及利用数值求解方法来求解某个方程的根。
实验五+MATLAB数值计算(含实验报告)
实验五 MATLAB 数值计算一、实验目的1．掌握求数值导数和数值积分的方法。
2．掌握代数方程数值求解的方法。
3．掌握常微分方程数值求解的方法。
二、实验的设备及条件计算机一台（带有MATLAB7.0以上的软件环境）。
设计提示1．参考本节主要内容，学习并理解相关函数的含义及调用方法。
三、实验内容1．线性系统方程：分别使用左除（\）和求逆（inv ）求解下面系统方程的解：⎪⎩⎪⎨⎧=+=+=++377251463c b b a c b a2. 数值积分：使用quad 和trapz 求解⎰-503/dx xe x 的数值积分，并与其解析解9243/5+--e 相比较；3. 请完成教材P154页中实验指导环节的实验内容第2题4. 请完成教材P155页中思考练习的第3题（1），并绘制解在该求解区间（即[0,5]）上的图像；。
5、请完成教材P164页实验指导环节的实验内容第5题。
（提示：该函数的符号导数，可以通过函数diff 求得。
首先定义符号变表达式，如求sin(x)的一阶符号导数，可以先定义f=’sin(x)’;df=diff(f);可求得df=cos(x)。
其中df 即为函数f 的一阶符号导数）。
四、实验报告要求（包含预习报告要求和最终报告要求）1.实验名称2.实验目的3.实验设备及条件4.实验内容及要求5.实验程序设计指程序代码。
6.实验结果及结果分析实验结果要求必须客观,现象。
结果分析是对实验结果的理论评判。
7.实验中出现的问题及解决方法8. 思考题的回答五、实验报告的提交方式Word文档，命名方式:实验号_你的学号_姓名例如本次实验：实验一_000000001_张三.doc（信息101提交报告邮箱）：E_mail: *******************(网络工程101提交作业邮箱)：E_mail: *******************（注意网络班的M是大写的)下一次课前提交,过期不收!六、参考文献参考教材和Matlab帮助文件。
matlab实验报告总结
matlab实验报告总结1.求一份matlab的试验报告计算方法试验报告3【实验目的】检查各种数值计算方法的长期行为【内容】给定方程组x'(t)=ay(t),y'(t)=bx(t), x(0)=0, y(0)=b的解是x-y 平面上的一个椭圆，利用你已经知道的算法，取足够小的步长，计算上述方程的轨道，看看那种算法能够保持椭圆轨道不变。
（计算的时间步长要足够多）【实验设计】用一下四种方法来计算：1. Euler法2. 梯形法3. 4阶RK法4. 多步法Adams公式【实验过程】1. Euler法具体的代码如下：clear;a=2;b=1;A=[0 a; -b0];U=[];u(:,1)=[0;b];n=1000000;h=6*pi/n;fori=1:n delta(i)=((u(1,i)/a)^2+(u(2,i)/b)^2)^0.5; u(:,i+1)=u(:,i)+h*A*u(:,i);endt=1:n+1;subplot(1, 2,1);plot(1:n,delta);gridon;subplot(1,2,2);plot(u(1,:),u(2,:));gridon;max(abs(delta-ones(1,length(delta)）））；结果如下：2. 梯形法具体的代码如下：clear;a=2;b=1;A=[0 a; -b 0];U=[];u(:,1)=[0;b];n=300;h=6*pi/n;for i=1:n delta(i)=((u(1,i)/a)^2+(u(2,i)/b)^2)^0.5;v1=u(:,i)+h*A*u(:,i);v2=u(:,i)+h*A*(u(:,i)+v1)/2;1u(:,i+1)=u(:,i)+h*A*(u(:,i)+v2)/2;endt=1:n+1;sub plot(1,2,1);plot(1:n,delta);gridon;subplot(1,2,2)；结果如下 3. 4阶RK法clear;a=2;b=1;A=[0 a; -b 0];U=[];u(:,1)=[0;b];n=70;h=6*pi/n;for i=1:n delta(i)=((u(1,i)/a)^2+(u(2,i)/b)^2)^0.5;k1=A*u(:,i); k2=A*(u(:,i)+h/2*k2); k3=A*(u(:,i)+h*k3); k4=A*(u(:,i)+h*k3); u(:,i+1)=u(:,i)+h/6*(k1+2*k2+2*k3+k4);endt=1:n+1 ;subplot(1,2,1);plot(1:n,delta);gridon;subplot(1,2,2)；结果如下：4. 多步法Adams公式clear;a=2;b=1;A=[0 a; -b 0];U=[];u(:,1)=[0;b];n=200;h=6*pi/n;u(:;2)=u(u,1)+h*A*u(:,1);u(:;3)=u(u,2)+h/2*A*(3*u(:,2)-u(:,1));u(:;4)=u(u,3)+h/12*A*(23*u(:,3)-16*u(:,2)+5*u(:, 1)); delta(1)=((u(1,1)/a)^2+(u(2,1)/b^2)^0.5 delta(2)=((u(1,2)/a)^2+(u(2,2)/b^2)^0.5delta(3)=((u(1,3)/a)^2+(u(2,3)/b^2)^0.5for i=4:n delta(i)=((u(1,i)/a)^2+(u(2,i)/b)^2)^0.5;u(:,i+1)=u(:,i)+h/24*A*(55*u(:,i)-59*u(:,i-1)+37 *u(:,i-1)+37*u(:,i-2)-9*u(:,i-3));endt=1:n+1;sub plot(1,2,1);plot(1:n,delta);gridon;subplot(1,2,2)；结果如下：【实验分析】通过这几种方法对比，发现最为稳定的是多步法Adams公式和4阶RK法，其次是梯形法，而欧拉法最为不稳定。
MATLAB实验报告
MATLAB实验报告实验⼀ MATLAB 环境的熟悉与基本运算⼀、实验⽬的及要求1.熟悉MATLAB 的开发环境;2.掌握MATLAB 的⼀些常⽤命令;3.掌握矩阵、变量、表达式的输⼊⽅法及各种基本运算。
⼆、实验内容1、熟悉MATLAB 的开发环境: ① MATLAB 的各种窗⼝:命令窗⼝、命令历史窗⼝、⼯作空间窗⼝、当前路径窗⼝。
②路径的设置:建⽴⾃⼰的⽂件夹,加⼊到MATLAB 路径中,并保存。
? 设置当前路径,以⽅便⽂件管理。
2、学习使⽤clc 、clear,了解其功能与作⽤。
3、矩阵运算:已知:A=[1 2;3 4]; B=[5 5;7 8]; 求:A*B 、A 、*B,并⽐较结果。
4、使⽤冒号选出指定元素:已知:A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; 求:A 中第3列前2个元素;A 中所有列第2,3⾏的元素; 5、在MATLAB 的命令窗⼝计算: 1))2sin(π2) 5.4)4.05589(÷?+ 6、关系及逻辑运算1)已知:a=[5:1:15]; b=[1 2 8 8 7 10 12 11 13 14 15],求: y=a==b ,并分析结果 2)已知:X=[0 1;1 0]; Y=[0 0;1 0],求: x&y+x>y ,并分析结果 7、⽂件操作1)将0到1000的所有整数,写⼊到D 盘下的data 、txt ⽂件 2)读⼊D 盘下的data 、txt ⽂件,并赋给变量num 8、符号运算1)对表达式f=x 3-1 进⾏因式分解2)对表达式f=(2x 2*(x+3)-10)*t ,分别将⾃变量x 与t 的同类项合并 3)求3(1)xdz z +?三、实验报告要求完成实验内容的3、4、5、6、7、8,写出相应的程序、结果实验⼆ MATLAB 语⾔的程序设计⼀、实验⽬的1、熟悉 MATLAB 程序编辑与设计环境2、掌握各种编程语句语法规则及程序设计⽅法3、函数⽂件的编写与设计4、了解与熟悉变量传递与赋值⼆、实验内容1.编写程序,计算1+3+5+7+…+(2n+1)的值(⽤input 语句输⼊n 值)。
(完整word版)Matlab数学实验报告
Matlab 数学实验报告一、实验目的通过以下四组实验,熟悉MATLAB的编程技巧,学会运用MATLAB的一些主要功能、命令，通过建立数学模型解决理论或实际问题。
了解诸如分岔、混沌等概念、学会建立Malthu模型和Logistic 模型、懂得最小二乘法、线性规划等基本思想。
二、实验内容2.1实验题目一2.1.1实验问题Feigenbaum曾对超越函数y=λsin(πｘ)（λ为非负实数）进行了分岔与混沌的研究，试进行迭代格式x k+1=λsin(πx k),做出相应的Feigenbaum图2.1.2程序设计clear;clf;axis([0,4,0,4]);hold onfor r=0:0.3:3.9x=[0.1];for i=2:150x(i)=r*sin(3.14*x(i-1));endpause(0.5)for i=101:150plot(r,x(i),'k.');endtext(r-0.1,max(x(101:150))+0.05,['\it{r}=',num2str(r)]) end加密迭代后clear;clf;axis([0,4,0,4]);hold onfor r=0:0.005:3.9x=[0.1];for i=2:150x(i)=r*sin(3.14*x(i-1));endpause(0.1)for i=101:150plot(r,x(i),'k.');endend运行后得到Feigenbaum图2.2实验题目二2.2.1实验问题某农夫有一个半径10米的圆形牛栏，长满了草。
他要将一头牛拴在牛栏边界的桩栏上，但只让牛吃到一半草，问拴牛鼻子的绳子应为多长？2.2.2问题分析如图所示，E为圆ABD的圆心，AB为拴牛的绳子，圆ABD为草场，区域ABCD为牛能到达的区域。
问题要求区域ABCD等于圆ABC的一半，可以设BC等于x,只要求出∠a和∠b就能求出所求面积。
实验一 MATLAB基本操作及运算(含实验报告)
实验一 MATLAB 基本操作及运算一、 实验目的1、 理解Matlab 数据对象的特点；2、 掌握基本Matlab 运算规则；3、 掌握Matlab 帮助的使用方法；二、 实验的设备及条件计算机一台（带有MATLAB7.0以上的软件环境）。
三、 实验内容要求建立一个名为experiment01.m 的，把与实验内容1-7相关的实验命令都放入该文件中，题与题之间用相应注释分割。
注意对实验中出现的相关函数或变量，请使用help 或doc 查询相关帮助文档，学习函数的用法。
1、 建立以下标量：1） a=102） b=2.5×10233） c=2+3i ，（i 为虚数单位）4） d=3/2πj e ,（j 为虚数单位，这里要用到exp ，pi ）2、 建立以下向量：1） aVec=[3.14 15 9 26]2） bVec=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡18228871.2 3） cVec=[5 4.8 … -4.8 -5 ] （向量中的数值从5到-5，步长为-0.2）4） dVec=[100 100.01 … 100.99 101] （产生1到10之间的等对数间隔向量，参考logspace ，注意向量的长度）3、 建立以下矩阵：1）⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=2222 aMat aMat 一个9×9的矩阵，其元素全为2；（参考ones 或zeros ）2）⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1000005000001 bMat bMat 是一个9×9的矩阵，除主对角上的元素为[1 2 3 4 5 4 3 2 1]外，其余元素均为0。
（参考diag ）。
3）10020109212291111=cMatcMat 为一个10×10的矩阵，可有1:100的向量来产生（参考reshape ）4）⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaNNaN NaN NaN NaNdMatdMat 为3×4的NaN 矩阵，（参考nan ）5）⎥⎦⎤⎢⎣⎡---=8710225113eMat 6）产生一个5×3随机整数矩阵fMat ，其值的范围在-3到3之间。
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计算方法实验报告matlab
《使用MATLAB进行计算方法实验报告》
摘要：
本文利用MATLAB软件进行了一系列计算方法实验，包括数值积分、微分方程求解、线性代数计算等。
通过实验结果分析，我们验证了各种计算方法的准确性和稳定性，为进一步研究和应用这些方法提供了可靠的数值支持。
引言：
计算方法是现代科学和工程中不可或缺的一部分，它们通过数值计算的方式解决了许多复杂的数学问题。
MATLAB作为一种强大的数值计算工具，被广泛应用于各种计算方法的实验和研究中。
本文将利用MATLAB进行一系列计算方法实验，验证其在数值计算中的有效性和实用性。
实验一：数值积分
在本实验中，我们将使用MATLAB对一些常见的积分问题进行数值求解，比较不同数值积分方法的精度和收敛速度。
通过实验结果的分析，我们将评估各种数值积分方法的适用范围和优缺点。
实验二：微分方程求解
微分方程是自然界和工程领域中常见的数学模型，其数值求解方法对于模拟和预测系统行为至关重要。
在本实验中，我们将使用MATLAB对一些典型的微分方程进行数值求解，并比较不同数值方法的稳定性和精度。
实验三：线性代数计算
线性代数是现代科学和工程中的基础学科，其在数据处理、信号处理、优化等领域中有着广泛的应用。
在本实验中，我们将利用MATLAB进行一些常见的线
性代数计算，比如矩阵求逆、特征值分解等，验证其数值计算的准确性和效率。
结论：
通过以上一系列的实验，我们验证了MATLAB在计算方法实验中的有效性和实
用性。
我们发现，MATLAB提供了丰富的数值计算工具和函数库，能够满足各
种计算方法实验的需求。
同时，我们也发现不同的计算方法在不同的问题上有
着各自的优势和局限性，需要根据具体问题选择合适的方法。
希望本文的实验
结果能够为相关领域的研究和应用提供一定的参考和借鉴。