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在科学计算中的应用

MATLAB在科学计算中的应用非常广泛,主要包括以下方面:
1. 数值计算和数据分析:MATLAB提供了丰富的数值计算和数据分析工具箱,包括向量、矩阵、多维数组、函数和数据可视化等功能,可以用于求解线性代数、常微分方程、偏微分方程、统计分析等问题。
2. 机器学习和数据挖掘:MATLAB提供了机器学习和数据挖掘工具箱,包括支持向量机、随机森林、神经网络等算法,可以用于分类、回归、聚类等任务。
3. 信号处理和图像处理:MATLAB提供了信号处理和图像处理工具箱,可以用于信号滤波、频谱分析、图像增强、图像处理等任务。
4. 控制系统设计和仿真:MATLAB提供了控制系统工具箱,可以用于设计和仿真各种控制系统,包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
5. 计算机视觉和机器人技术:MATLAB提供了计算机视觉和机器人技术工具箱,可以用于图像处理、目标检测、跟踪、机器人运动规划等任务。
总之,MATLAB在科学计算中的应用非常广泛,可以帮助科学家和工程师解决各种复杂的数学和工程问题,提高工作效率和精度。
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。
科学计算与MATLAB语言 教学大纲

科学计算与MATLAB语言一、课程说明课程编号:091207T10课程名称(中/英文):科学计算与MATLAB语言/ Scientific Computing and MATLAB Language课程类别:选修学时/学分:48/3(其中实验学时:20)先修课程:高等数学、线性代数适用专业:理工类、经济管理类专业教材、教学参考书:MATLAB程序设计与应用(第三版),主编,高等教育出版社,2015二、课程设置的目的意义MATLAB 是一种应用十分广泛的科学计算语言。
该课程系统地介绍MATLAB 的基本原理以及在各个领域中的实际应用,包括数值计算、符号计算、图形绘制、程序设计、动态系统仿真以及图形用户界面设计等内容。
学生在学完本课程后,可以选择MATLAB 作为后续课程学习、科学研究或工程应用的解题工具,使用十分方便、高效。
三、课程的基本要求掌握MATLAB 系统环境、MATLAB 数据的表示和基本运算、MATLAB 程序设计、MATLAB 绘图功能、MATLAB 数值计算功能和符号计算功能、MATLAB图形用户界面设计、MATLAB 仿真软件Simulink、MATLAB 在本专业领域的应用等内容;理解MATLAB功能实现的数学背景与算法原理,掌握利用计算机进行问题求解的基本规律,并培养相应的思维能力。
四、教学内容、重点难点及教学设计五、实践教学内容和基本要求本课程实验含 3 种实验类型:验证性实验、综合性实验和设计性实验。
共安排10个实验,每个实验安排2 小时课内机时和适当的课外机时。
通过实验教学,加深对理论知识的理解,使学生掌握常用数值算法及其实现方法,得到程序设计方法的训练。
(1)MATLAB 运算基础(2)MATLAB 矩阵分析与处理(3)程序结构与函数文件(4)高层绘图操作(5)低层绘图操作(6)数据处理与多项式计算(7)数值微积分与方程数值求解(8)符号计算(9)图形用户界面设计与动态系统仿真(10)综合实验六、考核方式及成绩评定七、大纲主撰人:大纲审核人:。
matlab编程要点

matlab编程要点Matlab编程是一种高级的计算机编程语言和环境,常用于科学计算、工程仿真、数据分析和可视化。
它的优势在于简单易学、语法直观、丰富的函数库以及强大的矩阵运算能力。
在进行Matlab编程时,有一些重要的要点需要注意,下面将详细介绍。
1. 合理使用变量:在编程过程中,变量是存储和处理数据的基本单位。
在Matlab 中,变量的命名应该具有清晰明确的意义,遵循一定的命名规则,以提高代码的可读性。
同时,还要注意变量的声明和初始化,避免未定义或者未初始化的变量引发错误。
2. 利用向量化操作:Matlab的矩阵运算功能十分强大,利用向量和矩阵的操作可以大大简化编程过程。
向量化能够提高运算的速度,并且更加简洁明了。
因此,在编程过程中,应尽量使用矩阵和向量的操作,避免使用循环等低效的操作。
3. 熟悉常用函数库:Matlab提供了丰富的函数库,包括数值计算、优化、统计、线性代数、图像处理等领域的函数。
熟悉和理解这些函数的使用方法,可以大大简化编程过程,提高编程效率。
4. 错误处理与调试:在编程过程中,难免会出现错误或者异常情况。
这时候,需要采取一些措施,便于定位和解决问题。
Matlab提供了强大的调试工具,可以单步执行代码、查看变量的值等。
合理利用这些调试工具,可以快速定位问题所在,并进行修复。
5. 合理的代码布局和注释:良好的代码布局和注释对于代码的可读性和可维护性非常重要。
在编程时,要注意适当缩进代码,使用空行和注释来分割不同功能的代码块。
同时,添加清晰明了的注释,对代码进行解释和说明,方便阅读和理解。
6. 避免重复代码:在编程过程中,应该尽量避免写重复的代码。
重复代码不仅会增加代码量,还会造成维护上的不便。
可以将重复的代码抽象出来,封装成函数或者脚本,提高代码的复用性和可维护性。
7. 性能优化与向量化:在Matlab编程中,有时候需要处理大规模的数据或者复杂的算法。
为了提高程序的运行效率,可以考虑使用一些性能优化技巧,如减少内存开销、并行计算、矩阵预分配、利用稀疏矩阵等。
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教程ppt(完整版)

控制流语句
使用条件语句(如if-else)和 循环语句(如for)来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量,例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算,如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ,用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能,如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量,可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型, 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型,包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值,包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数,如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词:MATLAB提供了许多内置函 数,可以对矩阵进行各种复杂的运算
。
详细描述
矩阵求逆:使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量:使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值:使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解:使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。
matlab ppt课件

它提供了大量的内置函数和工具箱,用于支持各种 领域的科学研究、工程设计和数据分析。
03
Matlab具有简单易学的语法和强大的计算能力,使 得非专业的编程人员也能够轻松地使用。
Matlab的发展历程
01 Matlab最初是由MathWorks公司于1980年代开 发的,作为一款商业数学软件。
02 经过多年的发展,Matlab的功能不断扩大和完善 ,逐渐成为一款成熟的科学计算软件。
1 2
矩阵运算
Matlab提供了丰富的矩阵运算功能,如矩阵乘 法、转置、逆等。
特征值与特征向量
Matlab可以方便地计算矩阵的特征值和特征向 量。
3
线性方程组求解
Matlab提供了多种求解线性方程组的方法,如 高斯消元法、LU分解等。
概率统计
随机数生成
01
Matlab可以生成各种散布的随机数,如正态散布、均匀散布、
最优化问题求解
最优化问题求解
Matlab提供了优化工具箱,可以对最优化问题进行求解,如线性 计划、非线性计划、束缚优化等。
最优化算法
Matlab支持多种最优化算法,如梯度降落法、牛顿法、遗传算法 等,可以根据问题类型选择合适的算法进行求解。
最优化应用
在生产调度、资源分配、金融优化等领域,Matlab广泛应用于最 优化问题的求解和分析。
数据分析
Matlab提供了各种数据分析工 具和机器学习算法,支持数据 发掘和猜测分析。
金融分析
Matlab在金融领域也得到了广 泛应用,支持风险评估和投资 组合优化等。
02
Matlab基础操作
变量与数据类型
01
变量命名规则
数据类型
02
03
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>>
1
syms a b c
d
t;
%
假设这些变量均为符1 号变量2
** n 12
* n
>> f=cos(a*t+b)+sin(c*t)*sin(d*t); % 定义给定函数 f(t)
>> f1=subs(f,{a,b,c,d,t},{0.5*pi,pi,0.25*pi,0.125*pi,4})
f1 =
>> C=A.*A
C=
149
16 25 36
49 64 0
矩阵的逻辑运算
• 逻辑变量: – 当前版本有逻辑变量 – 对 double 变量来说,非 0 表示逻辑 1
• 逻辑运算(相应元素间的运算) – 与运算 A&C – 或运算 A|C – 非运算 ~A – 异或运算 xor(A,C)
矩阵的比较运算
(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) – int8( ), int16( ), int32( ),uint16( ), uint32( )
3.14932384626433832795
>> vpa(pi,60)
ans =
3.1493238462643383279539937510582097494
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
科学工程计算与matlab编程
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
ans =
A=
31
123
22
456
32
780
23
>> all(A>=5) %某列元素全大于或等于5时,相应元素为1,否则为0。
ans =
000
>> any(A>=5) %某列元素中含有大于或等于5时,相应元素为1,否则为0。
ans =
111
解析结果的化简与变换
MATLAB 实现: s1=simple(s) 从各种方法中自动选择最简格式 [s1,how]=simple(s) 化简并返回实际采用的化简方法 其中,s为原始表达式,s1为化简后表达式,how为采用的化简方法。
• 各种允许的比较关系 >, >=, <, <=, ==,~=, find(), all(), any()
• 例:>> A A=
123 456 780 >> find(A>=5), %大于或等于5元素的下标 ,竖着数 ans = 3568
>> [i,j]=find(A>=5);[i,j] %显示行标,列标
• 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(若省略步长为1), s3是最大值。%用来定义
自变量的范围,生成一组数% 例:用不同的步距生成 (0,p) 间向量。 >> 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
• 其他常用化简函数(信息与格式可用 help命令得出) collect( ) 合并同类项 expand( ) 展开多项式 factor( ) 因式分解 numden( ) 提取多项式的分子和分母 sincos( ) 三角函数的化简
例:
>> syms s; >> P=(s+3)^2*(s^2+3*s+2)*(s^3+12*s^2+48*s+64) P= (s+3)^2*(s^2+3*s+2)*(s^3+12*s^2+48*s+64)
>> expand(P) ans = s^7+21*s^6+185*s^5+883*s^4+2454*s^3+3944*s^2+3360*s+1152
• 变量替换
f subs(f,x,x) 其中,f为原表达式,用x*替1换x得出新的。
* 11
f s u b s ( f,{ x ,x , ,x } ,{ x ,x , ,x } ) 例:求其 Taylor 幂级数展开
>> 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 =
>> B3=A(:,end:-1:1) %将A矩阵左右翻转,即最后一列排在最前面。
B3 =
4321
6543
8765
0987
2.2 基本数学运算
矩阵的代数运算
• 矩阵表示 • 矩阵转置
– 数学表示 (若A有复数元素,先转置再取各元素共轭复数值,Hermit转置)
• MATLAB 求解 B=A.’ C=A’
>> D=rot90(rot90(A))
矩阵乘方
– A 为方阵,求
– MATLAB 实现: F=A^x
• 点运算--矩阵对应元素的直接运算
数学表示 :
MATLAB 实现: C=A.*B
例:>> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,0];
>> B=A.^A
B=
1
4
27
2561
0.000 1.400 >> factor(lcm(n,m)) %对lcm(n,m)进行质因数分解。 ans =
2 2 2 5 7 7 757 947
• 例:1-100间质数 >> A=1:10; isprime(A) %若向量A中某个整数值为质数,则相应位置为1,其他为零。 ans =
• 矩阵加减法
C=A+B
D=A-B
– 注意维数是否相等
– 注意其一为标量的情形
• 矩阵乘法
– 数学表示
– MATLAB 表示 C=A*B
– 注意两个矩阵相容性
• 矩阵除法
– 矩阵左除:AX = B,求 X – MATLAB 求解:X=A\B
• 若A为非奇异方阵,则 X=A-1B • 最小二乘解(若A不是方阵) %矩阵左乘和右乘不一样,所以两者的结果不同% – 矩阵右除:XA = B,求 X – MATLAB求解:X=B/A • 若A为非奇异方阵,则 X=BA-1 • 最小二乘解(若A不是方阵)
>> simple(P) % 一系列化简尝试,得出计算机认为的最简形式 ans = (s+3)^2*(s+2)*(s+1)*(s+4)^3
>> [a,m]=simple(P) % 返回化简方法为因式分解方法,用 factor( ) 函数将得同样结果 a= (s+3)^2*(s+2)*(s+1)*(s+4)^3 m= factor
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
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