科学工程计算与matlab编程
学会使用Matlab进行科学与工程计算
学会使用Matlab进行科学与工程计算第一章：Matlab简介Matlab是一种强大的数值计算和数据可视化工具，广泛应用于科学与工程领域。
本章将介绍Matlab的基本特点和功能，以及如何安装和启动Matlab。
1.1 Matlab的基本特点Matlab是一种基于矩阵运算的高级编程语言，具有以下特点：- 可以处理多维数组和矩阵- 支持矩阵运算、数值计算和数据分析- 提供各种工具箱，如信号处理、图像处理和控制系统等- 具有友好的用户界面和丰富的帮助文档1.2 安装和启动Matlab可以从MathWorks官网上下载Matlab的安装程序，并按照提示进行安装。
安装完成后，可以通过双击桌面上的Matlab图标来启动Matlab。
第二章：Matlab基础本章将介绍Matlab的基础知识，包括变量和数据类型、运算符和控制流程等，以便读者快速上手Matlab编程。
2.1 变量和数据类型在Matlab中，可以使用赋值语句创建变量，并指定其数据类型。
常见的数据类型有数值类型、字符类型、逻辑类型等。
2.2 运算符Matlab支持各种数学运算符和逻辑运算符，用于执行数值计算和条件判断。
2.3 控制流程Matlab提供了多种控制流程语句，如条件语句和循环语句，用于实现程序的控制和流程调节。
第三章：数据处理与可视化本章将介绍Matlab中数据处理和可视化的基本方法，包括数据导入和导出、数据处理和数据可视化。
3.1 数据导入和导出可以使用Matlab内置的函数或者工具箱中的函数来导入和导出数据，常见的数据格式包括文本文件、Excel文件和图像文件等。
3.2 数据处理Matlab提供了丰富的数据处理函数，用于对数据进行加工、计算和分析，如统计分析、滤波和图像处理等。
3.3 数据可视化Matlab拥有强大的图形绘制功能，可以生成各种静态图和动态图，如散点图、折线图和柱状图等，以便更好地展示数据和分析结果。
第四章：数值计算本章将介绍Matlab中常用的数值计算方法和技巧，包括数值积分、方程求解和优化等。
matlab程序设计与应用
matlab程序设计与应用Matlab是一款高效能的编程语言，具有高品质的计算和分析功能，近十多年来被广泛应用在工程计算、科学研究、商业分析、金融模拟和教育工作等多个领域。
它拥有一系列强大的算法编写功能，可以实现非线性矩阵求解、信号处理、图像处理、生物医学信号处理等功能。
本文将介绍Matlab程序设计与应用，以及它在工程计算、科学研究、商业分析等领域的应用和示例。
一、Matlab程序设计Matlab是一种操作方便的高级编程语言，立足于原始编码，它建立在C及FORTRAN之上，而且它的高级结构使得设计程序不必写成复杂的程序框架，而可以把主要精力放在要实现的功能上。
Matlab在程序设计方面支持面向对象编程（Object-oriented programming，OOP）方式，可以实现结构化的程序设计，把大量的程序按照模块和函数来管理，方便调用和重用，并可以利用Matlab的类和类的方法来实现程序的重用和拓展。
二、Matlab在工程计算领域的应用Matlab在工程计算领域的应用如下：（1）Matlab可以用于科学计算，如：数值分析、科学计算、多元函数拟合、图像处理以及信号处理等。
（2）Matlab可以用于设计和调试电子电路，如：数字电路、模拟电路、射频电路、功率电路以及控制电路等。
（3）Matlab可以用于控制系统分析，如：数模转换、频响函数以及过程控制等。
（4）Matlab可以用于机械结构设计，如：机械结构分析、运动学以及动力学等。
三、Matlab在科学研究和商业分析领域的应用Matlab在科学研究和商业分析领域的应用如下：（1）Matlab可以用于统计学研究，如：概率统计、偏差分析、多元分析以及非参数分析等。
（2）Matlab可以用于数据挖掘，如：决策树分类、聚类分析以及因子分析等。
（3）Matlab可以用于仿真研究，如：求解方程、模拟实验以及模型预测等。
（4）Matlab可以用于商业分析，如：市场调研、销售预测以及风险评估等。
用于科学和工程计算的主要语言
用于科学和工程计算的主要语言
于科学和工程计算的主要语言包括：
1、C语言：C语言是一种通用的、高级的编程语言,广泛
应用于科学和工程计算中。
C语言具有较高的运行效率,可以满足科学和工程计算中对计算速度要求较高的场合。
2、Python：Python是一种解释型的编程语言,具有较简
单的语法和丰富的第三方库,广泛应用于科学和工程计算中。
Python提供了大量的数据分析工具和可视化库,可以方便地
进行数据分析和可视化。
3、Matlab：Matlab是一种专门用于科学和工程计算的编程语言和环境。
Matlab提供了大量的数学函数和工具,可以
方便地进行数学建模和计算。
4、R语言：R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
R语言提供了大量的统计分析函数和可视化工具,可以方便地进行数据分析。
在科学和工程计算中,除了上述几种常用的编程语言,还
有其他一些较少使用的语言。
例如：
1、Fortran：Fortran是一种专门用于科学计算的编程语言,拥有比较优秀的数值计算能力。
Fortran在科学和工程计算中有着悠久的历史,但随着其他语言的发展,Fortran在科
学和工程计算中的应用范围较小。
2、Lisp：Lisp是一种通用的编程语言,有着较简单的语法和较强的递归能力。
VC与Matlab混合编程
VC与Matlab混合编程本⽂主要介绍VC与Matlab混合编程的两种⽅法，并详细介绍了VC向Matlab传递复杂数据：结构体的⽅法，有详细代码说明。
Matlab 主要⾯对科学计算、可视化以及交互式程序设计的⾼科技计算环境，但由于Matlab开发平台上开发的程序不能脱离Matlab运⾏环境，因⽽在处理⼀些实际应⽤问题时显得灵活性不⾜，⽽VC++则在⼀定程度上能够弥补这⼀漏洞，因此，将⼆者结合共⽤，各献其长，可以为科研⼯作和⼯程开发提供更为强⼤的技术⽀持。
Matlab作为控制系统设计的⼀种通⽤⼯具，它可以很⽅便的和VC进⾏连接。
⼀般⽽⾔，Matlab与VC混合编程的实现⽅法有很多种，这⾥主要介绍以下两种：1. VC调⽤Matlab Engine的⽅式：Matlab Engine是⼀组Matlab提供的接⼝函数，⽀持C/C++语⾔，Matlab Engine采⽤C/S(客户机/服务器)模式，Matlab作为后台服务器，⽽C/C++程序作为前台客户机，向Matlab Engine传递执⾏命令和数据信息，从Matlab Engine接收执⾏结果。
⽤户可以在前台应⽤程序中调⽤这些接⼝函数，实现对Matlab Engine的控制。
采⽤这种⽅法⼏乎能利⽤Matlab全部功能，但是需要在机器上安装Matlab软件，缺点是执⾏效率较低。
下⾯简单介绍下这种⽅式的实现步骤：1.1 API接⼝介绍先来介绍⼀组Matlab提供的引擎API接⼝：(仅作简单功能介绍，详细参数说明请参考Matlab帮助)Engine* engOpen(const char* startcmd)启动Matlab引擎int engClose(Engine* ep) 关闭Matlab引擎int engEvalString(Engine* ep, const char* string)执⾏Matlab表达式mxArray* engGetArray(Engine* ep, const char* name)获取⼀个变量数组的值int engPutArray(engine* ep, const mxArray* mp)设置⼀个变量数组的值int engPutVariable(Engine *ep, const char *name, const mxArray *pm)同上mxArray *engGetVariable(Engine *ep, const char *name)获取⼀个变量int engOutputBuffer(Engine* eP，char* p，int n)获取输出字符串1.2 VC环境配置要想在VC集成环境下调⽤Matlab引擎实现VC和Matlab的混合编程，⼀般需要经过以下⼏个必要的步骤：(以下以Matlab2008a和VS2005版本为例)（1）添加include路径：将“\extern\include”(在Matlab的安装路径下)路劲添加到VC编译器的include下（2）添加lib路径：将“\extern \lib\win32\microsoft” (在Matlab的安装路径下) 路径添加到VC编译器的lib下（3）加载lib：需要加载⾄少libmx.lib、libmat.lib、libeng.lib三个库（4）include头⽂件：在要使⽤ engine 函数的地⽅包含engine.h头⽂件1.3 引擎调⽤接下来就可以在VC中调⽤Matlab引擎了，简单的⽰例代码如下：#include "engine.h"#pragma comment(lib, "libeng.lib")#pragma comment(lib, "libmx.lib")#pragma comment(lib, "libmat.lib")void TestDeno(){Engine* pEng = NULL;if (!(pEng = engOpen(NULL))){printf("Open matlab enging fail!");return;}//call Engine plot A*sin(t)+B A=2 B=1mxArray *A = NULL;double init = 2;A = mxCreateDoubleMatrix(1, 1, mxREAL);memcpy((void*) mxGetPr(A), (void*)&init, sizeof (double));engPutVariable(pEng, "A", A);init = 1;memcpy((void*) mxGetPr(A), (void*)&init, sizeof (double));engPutVariable(pEng, "B", A);mxDestroyArray(A);Sleep(3*60*1000);engEvalString(pEng, "t=0:0.2:7;plot(t,A*sin(t)+B);");if(NULL != pEng){engClose(pEng);}}⽰例代码通过VC调⽤Matlab引擎，绘制正弦曲线，相对简单，就不再详细解释，效图如下：2. VC调⽤Matlab DLL的⽅式DLL是⼀个可执⾏的⼆进制⽂件。
matlab function实现pi运算
matlab function实现pi运算如何用Matlab实现pi的计算在科学计算中，π（pi）是一个非常重要的数学常数。
它代表了一个圆的周长与其直径之间的比例关系。
不同的领域，如数学、物理、工程等，经常需要使用到π。
Matlab是一款功能强大的科学计算软件，我们可以利用其编程能力来实现π的计算。
本文将一步一步地介绍如何使用Matlab来编写一个计算π的函数。
步骤一：了解π的计算方法计算π的方法有很多种，其中一种著名的方法是蒙特卡洛方法。
该方法基于随机抽样，利用圆的特性进行估算。
我们首先在一个正方形内随机生成大量的点，然后计算这些点落在圆内的比例。
通过该比例乘以正方形的面积，我们就可以估算出圆的面积，从而得到π的近似值。
步骤二：编写Matlab函数首先，我们需要定义一个函数来实现π的计算。
打开Matlab编辑器，并创建一个新的函数文件pi_calculation.m。
接下来，我们将在函数内部编写代码。
步骤三：生成随机点我们可以使用Matlab的rand函数来生成随机的x和y坐标。
由于我们只需要在正方形内生成点，所以我们可以将随机数限制在[0,1]之间。
为了方便起见，我们可以一次性生成大量的点，而不是逐个生成。
matlabfunction pi_value = pi_calculation(num_points)% Generate random pointspoints = rand(num_points, 2);end步骤四：计算落在圆内的点接下来，我们需要判断这些随机生成的点是否落在圆内。
根据圆的特性，我们可以通过判断点到原点的距离是否小于半径来判断点是否在圆内。
matlab% Count points inside the circlecount_inside = sum(points(:, 1).^2 + points(:, 2).^2 < 1);步骤五：计算π的近似值通过计算落在圆内的点的个数，我们可以得到圆的面积的近似值。
matlab m 编程语言
matlab m 编程语言Matlab M编程语言是一种高级的数值计算和编程环境，其提供了丰富的函数和工具箱，用于科学计算、数据分析、图像处理等各个领域。
本文将介绍Matlab M编程语言的基本语法和常用功能。
一、基本语法Matlab M编程语言的基本语法类似于其他编程语言，包括变量的定义和赋值、条件语句、循环语句等。
下面以一个简单的例子来说明基本语法：```matlab% 定义变量a = 10;b = 20;% 条件语句if a > bdisp('a大于b');elseif a < bdisp('a小于b');elsedisp('a等于b');end% 循环语句for i = 1:5disp(i);end```二、常用函数和工具箱Matlab M编程语言提供了丰富的函数和工具箱，用于各种科学计算和数据处理任务。
下面列举一些常用的函数和工具箱：1. 统计工具箱：用于统计分析和数据建模，包括描述统计、假设检验、回归分析等功能。
2. 图像处理工具箱：用于图像处理和计算机视觉任务，包括图像滤波、边缘检测、图像分割等功能。
3. 信号处理工具箱：用于信号处理和数字信号处理任务，包括滤波、频谱分析、时频分析等功能。
4. 控制系统工具箱：用于控制系统分析和设计，包括传递函数表示、稳定性分析、控制器设计等功能。
5. 优化工具箱：用于优化问题的建模和求解，包括线性规划、非线性规划、整数规划等功能。
三、应用实例Matlab M编程语言在科学计算和工程应用中有广泛的应用。
下面举两个实际应用的例子：1. 图像处理：利用Matlab M编程语言中的图像处理工具箱，可以对图像进行各种处理和分析。
例如，可以对医学影像进行图像增强，提取感兴趣区域，进行图像分割等操作。
2. 机器学习：Matlab M编程语言提供了丰富的机器学习工具箱，可以用于分类、聚类、回归等任务。
例如，可以利用支持向量机对数据进行分类，利用神经网络进行回归分析等。
Matlab技术与其他编程语言的比较分析
Matlab技术与其他编程语言的比较分析概述在计算机科学和数据处理领域，编程语言扮演着至关重要的角色。
Matlab是一种功能强大的编程语言，特别适用于数值计算和数据可视化。
然而，与其他编程语言相比，Matlab在某些方面可能存在一些限制。
本文将比较Matlab与其他常见编程语言的关键方面，包括语法、性能、库和应用领域等，以便读者更好地理解其优势和局限性。
语法比较首先，我们来比较Matlab与其他编程语言的语法。
与C、Java和Python等传统编程语言相比，Matlab的语法更简洁、更直观。
由于其专注于数值计算和科学工程应用，Matlab的语法更加贴近数学表达式的形式，因此对于进行矩阵运算和复杂数学计算的用户来说，Matlab更易于上手。
然而，Matlab缺乏一些高级的面向对象编程的功能，这一点与Python和Java等语言相比略显不足。
性能比较性能对于编程语言的选择至关重要。
在这方面，Matlab的性能可能不如C或Fortran等编译型语言。
由于Matlab是一种解释性语言，因此它的执行速度较慢。
这意味着在需要高度优化和性能敏感的应用场景下，其他编程语言可能更适合。
然而，Matlab通过使用JIT（即时编译）技术和并行计算工具包等方式，可以在一定程度上提高其性能，使其能够处理大规模的计算任务。
库和工具比较编程语言的生态系统取决于其可用的库和工具。
在这方面，Matlab拥有丰富的工具包和函数库，如信号处理工具包、图像处理工具包和控制系统工具包等。
这些工具包提供了方便的函数和算法，使得Matlab在信号处理、图像处理和控制系统设计等领域具有显著的优势。
然而，与其他语言相比，Matlab的库和工具包可能不如Python和R等语言那样多样化和广泛。
特别是在机器学习和深度学习等领域，Python的库（如TensorFlow和PyTorch）更为流行和丰富，使用者更多。
应用领域比较不同的编程语言在不同的领域具有不同的优势。
MATLAB程序设计教程总结
MATLAB程序设计教程总结MATLAB程序设计是一项广泛应用于科学计算、工程仿真、数据分析和可视化等领域的编程语言和环境。
它以其简单易用、高效快捷的特点，受到了众多研究者、工程师和学生的喜爱。
下面是对MATLAB程序设计教程的总结。
整体结构：MATLAB程序一般由多个函数文件和脚本文件组成，其中主要的计算功能和算法实现都在函数文件中完成，而脚本文件主要用于调用和展示函数文件的功能。
1. 变量和数据类型：MATLAB中的变量是不需要事先声明的，可以根据需要直接赋值创建。
常用的数据类型有数值型、字符串、逻辑型和结构数组等。
数值型包括整型、浮点型和复数型，可以进行基本的算术运算，并且具有丰富的内置数学函数。
2. 控制流程：MATLAB中的控制流程语句包括条件语句和循环语句。
条件语句包括if-else语句和switch-case语句，用于根据不同的条件执行不同的代码块。
循环语句包括for循环和while循环，用于重复执行某个代码块。
3. 函数和脚本：函数是MATLAB程序设计的核心，用于封装和重复使用代码。
函数文件以.m为后缀名，包含函数名、输入参数和输出参数等。
脚本文件以.m为后缀名，也是一段可执行的MATLAB代码，主要用于调用和展示函数文件中的功能。
4. 矩阵和向量运算：MATLAB以矩阵和向量为基本的数据结构，支持矩阵和向量的运算和操作。
矩阵和向量运算可以使用MATLAB提供的丰富的运算符和函数，如加法、减法、乘法、除法、转置、逆矩阵、特征值等。
5. 图形绘制和数据可视化：MATLAB提供了强大的图形绘制功能，可以用于生成各种类型的二维和三维图形。
可以通过简单的命令和函数实现数据的可视化，如线图、散点图、柱状图、三维图等。
同时，还可以通过设置图形属性和样式来美化图形的效果。
6. 文件输入输出和数据处理：MATLAB可以进行文件的读写操作，包括文本文件、二进制文件、图像文件等。
可以使用内置的函数读取和处理数据文件，进行数据分析和处理。
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符号型变量数据类型
• 符号型，sym(A), 常用于公式推导、解析解解法
– 符号变量声明
• syms var_list var_props • 例：syms a b real
•
syms c positive
任意字母、数字或下划线，变量名中 不允许使用标点符号
MATLAB 的保留常量
特殊变量 ans pi
eps
flops inf NaN i，j nargin nargout realmin realmax
取值 用于结果的缺省变量名 圆周率 计算机的最小数，当和 1 相加就产生一个比 1 大的数 浮点运算数 无穷大，如 1/0 不定量，如 0/0 i=j= 1 所用函数的输入变量数目 所用函数的输出变量数目 最小可用正实数 最大可用正实数
MATLAB支持的其它数据结构
• 字符串型数据：用单引号括起来 。 • 多维数组：是矩阵的直接扩展，多个下标。 • 单元数组：将不同类型数据集成到一个变
量名下面，用{}表示；例：用A{i,j}可表示 单元数组A的第i行,第j列的内容。 • 类与对象：允许用户自己编写包含各种复 杂详细的变量，可以定义传递函数。
– 符号型数值可采用变精度函数求值
•
vpa(A), 或 vap(A,n)
>> vpa(pi)
ans =
3.1415926535897932384626433832795
>> vpa(pi,60)
ans =
3.14159265358979323846264338327950288419716939937 510582097494
本章主要内容
• MATLAB 程序设计语言基础 • 基本数学运算 • MATLAB语言流程控制 • MATLAB 函数的编写 • 二维图形绘制 • 三维图形绘制
2.1 MATLAB 程序设计语言基础
• MATLAB 语言的变量命名规则是： （1）变量名必须是不含空格的单个词； （2）变量名区分大小写； （3）变量名最多不超过19个字符； （4）变量名必须以字母打头，之后可以是
第二章 MATLAB 语言程序设计基础
MATLAB 语言是当前国际上自动控制领域的首选 计算机语言，也是很多理工科专业最适合的计算机数学 语言。通过学习可更深入理解和掌握数学问题的求解思 想，提高求解数学问题的能力，为今后其他专业课程的 学习提供帮助。
MATLAB语言的优势: • MATLAB 语言的简洁高效性 • MATLAB 语言的科学运算功能 • MATLAB 语言的绘图功能 • MATLAB 庞大的工具箱与模块集 • MATLAB 强大的动态系统仿真功能
（2）“%” 后面所有文字为注释. （3） “...”表示续行.
数值型数据结构
• 双精度数值变量 – IEEE标准，64位 (占8字节)，11指数位，53 数值位和一个符号位
– – double( ) 函数的转换 • 其他数据类型 – uint8( )，无符号8位整形数据类型，值域为0
至255，常用于图像表示和处理。（节省存 储空间，提高处理速度）
• 函数调用语句
[返回变量列表］＝函数名（输入变量列表）
例：［a,b,c]=my_fun(d,e,f,c) • 冒号表达式
v=s1:s2:s3 该函数生成一个行向量v，其中s1是起始值， s2是步 长变（量若的省 范略 围步 ，长 生为成1一）组，数s%3是最大值。%用来定义自
例：用不同的步距生成 (0,p) 间向量。
数学运算符号及标点符号
+ 加法运算，适用于两个数或两个同阶矩阵相加. — 减法运算 * 乘法运算 .* 点乘运算 / 除法运算 ./ 点除运算 ^ 乘幂运算 .^ 点乘幂运算 \ 反斜杠表示左除.
（1）MATLAB的每条命令后，若为逗号或无标点符号， 则显示命令的结果；若命令后为分号，则禁止显示结果.
MATLAB 的基本语句结构
• 直接赋值语句
赋值变量＝赋值表达式 例：>> a=pi^2
a= 9.8696
例：表示矩阵
%行与行用分号隔开，各个元素之间用逗号隔开。%
>> B=[1+9i,2+8i,3+7j;4+6j 5+5i,6+4i;7+3i,8+2j 1i] B=
1.0000 + 9.0000i 2.0000 + 8.0000i 3.0000 + 7.0000i 4.0000 + 6.0000i 5.0000 + 5.0000i 6.0000 + 4.0000i 7.0000 + 3.0000i 8.0000 + 2.0000i 0 + 1.0000i>> B1=A(1:2:end,:) ％提取全部奇数行、所有列。
B1 =
“ ，”前表示行，其后表示列
1234
5678
>> B2=A([3,2,1],[2,3,4]) ％提取3，2，1行、2， 3，4列构成子矩阵。 A =
>> v1=0:0.2:pi v1 =Columns 1 through 9
0 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 1.0000 1.2000 1.4000 1.6000 Columns 10 through 16
1.8000 2.0000 2.2000 2.4000 2.6000 2.8000 3.0000
0 0.4000 0.8000 1.2000 1.6000 2.0000 2.4000 2.8000 3.1416
子矩阵提取
• 基本语句格式 B=A(v1,v2) v1、 v2分别表示提取行（列）号构成的向量。
例：>> A=[1,2,3,4;3,4,5,6;5,6,7,8;7,8,9,0]
A=
1234
>> v2=0:-0.1:pi %步距为负，不能生成向量，得 出空矩阵
v2 =
Empty matrix: 1-by-0 >> v3=0:pi %默认步长为1 v3 =
0123 >> v4=pi:-1:0 ％逆序排列构成新向量 v4 =
3.1416 2.1416 1.1416 0.1416 >> v5=[0:0.4:pi,pi] %pi的值出现在最后% v5 =