Matlab实验报告八(微分方程盐水问题模拟法求概率)

数学与信息科学系实验报告

实验名称计算机模拟

所属课程数学软件与实验

实验类型综合型实验

专业信息与计算科学

班级

学号

姓名

指导教师

《MATLAB与数值分析》第一次上机实验报告

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:李培睿 学号:2013020904026 指导教师:程建

一、实验名称 《MATLAB与数值分析》第一次上机实验 二、实验目的 1. 熟练掌握矩阵的生成、加、减、乘、除、转置、行列式、逆、范数等运算 操作。(用.m文件和Matlab函数编写一个对给定矩阵进行运算操作的程序) 2. 熟练掌握算术符号操作和基本运算操作,包括矩阵合并、向量合并、符号 转换、展开符号表达式、符号因式分解、符号表达式的化简、代数方程的符号解析解、特征多项式、函数的反函数、函数计算器、微积分、常微分方程的符号解、符号函数的画图等。(用.m文件编写进行符号因式分解和函数求反的程序) 3. 掌握Matlab函数的编写规范。 4、掌握Matlab常用的绘图处理操作,包括:基本平面图、图形注释命令、 三维曲线和面的填充、三维等高线等。(用.m文件编写在一个图形窗口上绘制正弦和余弦函数的图形,并给出充分的图形注释) 5. 熟练操作MATLAB软件平台,能利用M文件完成MATLAB的程序设计。 三、实验内容 1. 编程实现以下数列的图像,用户能输入不同的初始值以及系数。并以x, y为坐标显示图像 x(n+1) = a*x(n)-b*(y(n)-x(n)^2); y(n+1) = b*x(n)+a*(y(n)-x(n)^2) 2. 编程实现奥运5环图,允许用户输入环的直径。 3. 实现对输入任意长度向量元素的冒泡排序的升序排列。不允许使用sort 函数。 四、实验数据及结果分析 题目一: ①在Editor窗口编写函数代码如下:

Matlab 概率论与数理统计

Matlab 概率论与数理统计一、m atlab基本操作 1.画图 hold off; x=0:0.1:2*pi; y=sin(x); plot(x,y,'-r'); x1=0:0.1:pi/2; y1=sin(x1); hold on; fill([x1, pi/2],[y1,1/2],'b'); hold off; x=[0,60];y0=[0,0];y60=[60,60]; x1=[0,30];y1=x1+30; x2=[30,60];y2=x2-30; xv=[0 0 30 60 60 30 0];yv=[0 30 60 60 30 0 0]; fill(xv,yv,'b'); hold on; plot(x,y0,'r',y0,x,'r',x,y60,'r',y60,x,'r'); plot(x1,y1,'r',x2,y2,'r'); yr=unifrnd (0,60,2,100); plot(yr(1,:),yr(2,:),'m.') axis('on'); axis('square'); axis([-20 80 -20 80 ]);

2. 排列组合 C=nchoosek(n,k):k n C C =,例nchoosek(5,2)=10, nchoosek(6,3)=20. prod(n1:n2):从n1到n2的连乘 【例01.03】至少有两个人生日相同的概率 公式计算n n n n N N n N N N N n N N N C n p )1()1(1)! (! 1!1+--?-=--=- = 365364 (3651)365364 3651 11365365365365 rs rs rs ?-+-+=- =-? rs=[20,25,30,35,40,45,50]; %每班的人数 p1=ones(1,length(rs)); p2=ones(1,length(rs)); % 用连乘公式计算 for i=1:length(rs) p1(i)=prod(365-rs(i)+1:365)/365^rs(i); end % 用公式计算(改进) for i=1:length(rs) for k=365-rs(i)+1:365 p2(i)=p2(i)*(k/365); end ; end % 用公式计算(取对数)

(完整版)偏微分方程的MATLAB解法

引言 偏微分方程定解问题有着广泛的应用背景。人们用偏微分方程来描述、解释或者预见各种自然现象,并用于科学和工程技术的各个领域fll。然而,对于广大应用工作者来说,从偏微分方程模型出发,使用有限元法或有限差分法求解都要耗费很大的工作量,才能得到数值解。现在,MATLAB PDEToolbox已实现对于空间二维问题高速、准确的求解过程。 偏微分方程 如果一个微分方程中出现的未知函数只含一个自变量,这个方程叫做常微分方程,也简称微分方程;如果一个微分方程中出现多元函数的偏导数,或者说如果未知函数和几个变量有关,而且方程中出现未知函数对几个变量的导数,那么这种微分方程就是偏微分方程。 常用的方法有变分法和有限差分法。变分法是把定解问题转化成变分问题,再求变分问题的近似解;有限差分法是把定解问题转化成代数方程,然后用计算机进行计算;还有一种更有意义的模拟法,它用另一个物理的问题实验研究来代替所研究某个物理问题的定解。虽然物理现象本质不同,但是抽象地表示在数学上是同一个定解问题,如研究某个不规则形状的物体里的稳定温度分布问题,由于求解比较困难,可作相应的静电场或稳恒电流场实验研究,测定场中各处的电势,从而也解决了所研究的稳定温度场中的温度分布问题。 随着物理科学所研究的现象在广度和深度两方面的扩展,偏微分方程的应用范围更广泛。从数学自身的角度看,偏微分方程的求解促使数学在函数论、变分法、级数展开、常微分方程、代数、微分几何等各方面进行发展。从这个角度说,偏微分方程变成了数学的中心。

一、MATLAB方法简介及应用 1.1 MATLAB简介 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。 1.2 Matlab主要功能 数值分析 数值和符号计算 工程与科学绘图 控制系统的设计与仿真 数字图像处理 数字信号处理 通讯系统设计与仿真 财务与金融工程 1.3 优势特点 1) 高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来; 2) 具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化; 3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握; 4) 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,

用Matlab解微分方程

用Matlab 软件求解微分方程 1.解析解 (1)一阶微分方程 求21y dx dy +=的通解:dsolve('Dy=1+y^2','x') 求y x dx dy -+=21的通解:dsolve('Dy=1+x^2-y','x') 求?????=+=1 )0(12y y dx dy 的特解:dsolve('Dy=1+y^2',’y(0)=1’,'x') (2)高阶微分方程 求解???-='==-+'+''. 2)2(,2)2(,0)(222πππy y y n x y x y x 其中,21=n ,命令为: dsolve('x^2*D2y+x*Dy+(x^2-0.5^2)*y=0','y(pi/2)=2,Dy(pi/2)=-2/pi','x') 求042=-+'-'''x y y y 的通解,命令为: dsolve('D3y-2*Dy+y-4*x=0','x') 输出为: ans=8+4*x+C1*exp(x)+C2*exp(-1/2*(5^(1/2)+1)*x)+C3*exp(1/2*(5^(1/2)-1)*x) (3)一阶微分方程组 求???+-='+='). (3)(4)(),(4)(3)(x g x f x g x g x f x f 的通解:[f,g]=dsolve('Df=3*f+4*g','Dg=-4*f+3*g','x') 输出为: f =exp(3*x)*(cos(4*x)*C1+sin(4*x)*C2) g =-exp(3*x)*(sin(4*x)*C1-cos(4*x)*C2) 若再加上初始条件1)0(,0)0(==g f ,则求特解: [f,g]=dsolve('Df=3*f+4*g','Dg=-4*f+3*g','f(0)=0,g(0)=1','x') 输出为: f =exp(3*x)*sin(4*x) g =exp(3*x)*cos(4*x) 2.数值解 (1)一阶微分方程

matlab第一次实验报告

Matlab第一次实验报告 2012029010010 尹康 1. 编程实现以下数列的图像,用户能输入不同的初始值以及系数。并以x,y为坐标显示图像 x(n+1) = a*x(n)-b*(y(n)-x(n)^2); y(n+1) = b*x(n)+a*(y(n)-x(n)^2) 程序代码: n=input('input the number of pionts:'); a=input('input a:'); b=input('input b:'); x=[]; y=[]; x(1)=input('input x1:'); y(1)=input('input y1:'); %输入点数、初始值以及系数for i=2:n x(i)=a*x(i-1)-b*(y(i-1)-x(i-1)^2); y(i)=a*x(i-1)+b*(y(i-1)-x(i-1)^2); %根据已输入的数据进行迭代end figure;plot(x,y,'linewidth',2) axis equal %横纵坐标等比例 text(x(1),y(1),'1st point') %标记初始点 运行结果:

心得体会及改进:在输入某些数据时,所绘曲线可能是一条折线(如:n=5,a=b=x1=1,y1=2)甚至只有一个点(如:n=5,a=b=x1=y1=1),此时可能出现曲线与坐标轴重合或无法看到点的情况,为了更清晰地展现曲线,可以使线宽适当加宽并标记初始点。 2.编程实现奥运5环图,允许用户输入环的直径。 程序代码: 函数circle: %在指定的圆心坐标处,用指定颜色、宽度的线条绘出指定半径、圆心角的弧 function f=circle(r,x,y,color,linw,alp1,alp2) alp=linspace(alp1,alp2); X=r*cos(alp)+x; Y=r*sin(alp)+y; plot(X,Y,color,'linewidth',linw) end 主程序代码: r=input('input r:');

Matlab求解微分方程(组)及偏微分方程(组)

第四讲Matlab求解微分方程(组) 理论介绍:Matlab求解微分方程(组)命令 求解实例:Matlab求解微分方程(组)实例 实际应用问题通过数学建模所归纳得到得方程,绝大多数都就是微分方程,真正能得到代数方程得机会很少、另一方面,能够求解得微分方程也就是十分有限得,特别就是高阶方程与偏微分方程(组)、这就要求我们必须研究微分方程(组)得解法:解析解法与数值解法、 一.相关函数、命令及简介 1、在Matlab中,用大写字母D表示导数,Dy表示y关于自变量得一阶导数,D2y 表示y关于自变量得二阶导数,依此类推、函数dsolve用来解决常微分方程(组)得求解问题,调用格式为: X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…) 函数dsolve用来解符号常微分方程、方程组,如果没有初始条件,则求出通解,如果有初始条件,则求出特解、 注意,系统缺省得自变量为t 2、函数dsolve求解得就是常微分方程得精确解法,也称为常微分方程得符号解、但就是,有大量得常微分方程虽然从理论上讲,其解就是存在得,但我们却无法求出其解析解,此时,我们需要寻求方程得数值解,在求常微分方程数值解方 面,MATLAB具有丰富得函数,我们将其统称为solver,其一般格式为: [T,Y]=solver(odefun,tspan,y0) 说明:(1)solver为命令ode45、ode23、ode113、ode15s、ode23s、ode23t、ode23tb、ode15i之一、 (2)odefun就是显示微分方程在积分区间tspan上从到用初始条件求解、 (3)如果要获得微分方程问题在其她指定时间点上得解,则令tspan(要求就是单调得)、 (4)因为没有一种算法可以有效得解决所有得ODE问题,为此,Matlab提供了多种求解器solver,对于不同得ODE问题,采用不同得solver、 表1 Matlab中文本文件读写函数

MATLAB实验报告(1-4)

信号与系统MATLAB第一次实验报告 一、实验目的 1.熟悉MATLAB软件并会简单的使用运算和简单二维图的绘制。 2.学会运用MATLAB表示常用连续时间信号的方法 3.观察并熟悉一些信号的波形和特性。 4.学会运用MATLAB进行连续信号时移、反折和尺度变换。 5.学会运用MATLAB进行连续时间微分、积分运算。 6.学会运用MATLAB进行连续信号相加、相乘运算。 7.学会运用MATLAB进行连续信号的奇偶分解。 二、实验任务 将实验书中的例题和解析看懂,并在MATLAB软件中练习例题,最终将作业完成。 三、实验内容 1.MATLAB软件基本运算入门。 1). MATLAB软件的数值计算: 算数运算 向量运算:1.向量元素要用”[ ]”括起来,元素之间可用空格、逗号分隔生成行向量,用分号分隔生成列向量。2.x=x0:step:xn.其中x0位初始值,step表示步长或者增量,xn为结束值。 矩阵运算:1.矩阵”[ ]”括起来;矩阵每一行的各个元素必须用”,”或者空格分开; 矩阵的不同行之间必须用分号”;”或者ENTER分开。2.矩阵的加法或者减法运算是将矩阵的对应元素分别进行加法或者减法的运算。3.常用的点运算包括”.*”、”./”、”.\”、”.^”等等。

举例:计算一个函数并绘制出在对应区间上对应的值。 2).MATLAB软件的符号运算:定义符号变量的语句格式为”syms 变量名” 2.MATLAB软件简单二维图形绘制 1).函数y=f(x)关于变量x的曲线绘制用语:>>plot(x,y) 2).输出多个图像表顺序:例如m和n表示在一个窗口中显示m行n列个图像,p 表示第p个区域,表达为subplot(mnp)或者subplot(m,n,p) 3).表示输出表格横轴纵轴表达范围:axis([xmax,xmin,ymax,ymin]) 4).标上横轴纵轴的字母:xlabel(‘x’),ylabel(‘y’) 5).命名图像就在subplot写在同一行或者在下一个subplot前:title(‘……’) 6).输出:grid on 举例1:

西安交大概率论实验报告

班级:土木01 姓名:赵翔宇 学号:2010072023 概 论 实 验 报 告

实验名称:考试录取问题 实验目的:1. 掌握正态分布的有关计算 2. 掌握正态分布在实际问题处理中的应用 3. 掌握MATLAB软件在概率计算中的应用 实验要求:掌握综合使用MATLAB的命令解决实际问题的方法 一.试验问题 1. 某公司准备通过招聘考试招收320名职工,其中正式工280名,临时工40名;报考的人数是1821人,考试满分是400分。考试后得知,考试平均成绩μ=166分,360分以上的高分考生有31人。王瑞在这次考试中得了256分,问他能否否录取?能否被聘为正式工? 二,问题分析 运算任务:只要求出王瑞的成绩排名即可,假设成绩分布为正态分布,已知均值,须先求出方差,获得两个正态分布参数后,可以估计出王瑞的考试情况。 三,程序设计 1.求方差命令:

这里利用了一般的正态分布向标准正态分布转换的公式: σ u x x -=' 求出了本次考试成绩的方差是91.5310,下面求王瑞的名次: 其中normcdf(256,166,91)=0.8387是小于256分的概率,1821*(1-ans)=293是分数大于256分的人数,即王瑞的排名。所以王瑞不能成为正式工,可以成为临时工。 题目二:某单位招聘2500人,按考试成绩从高分到低分依次录取,共有10000人报名.假设报名者的考试成绩X近似服从正态分布N(μ,σ2)。已知90分以上有359人,60分以下有1151人。问被录用者中最低分为多少? 问题分析:本题的思路和上题一样,我们可以得到两个上位分位数,利用非标准正态分布向标准生态分布的方法列出两个方程解出本次考试的平均分,方差。

Matlab求解微分方程(组)及偏微分方程(组)

第四讲 Matlab 求解微分方程(组) 理论介绍:Matlab 求解微分方程(组)命令 求解实例:Matlab 求解微分方程(组)实例 实际应用问题通过数学建模所归纳得到的方程,绝大多数都是微分方程,真正能得到代数方程的机会很少.另一方面,能够求解的微分方程也是十分有限的,特别是高阶方程和偏微分方程(组).这就要求我们必须研究微分方程(组)的解法:解析解法和数值解法. 一.相关函数、命令及简介 1.在Matlab 中,用大写字母D 表示导数,Dy 表示y 关于自变量的一阶导数,D2y 表示y 关于自变量的二阶导数,依此类推.函数dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题,调用格式为: X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…) 函数dsolve 用来解符号常微分方程、方程组,如果没有初始条件,则求出通解,如果有初始条件,则求出特解. 注意,系统缺省的自变量为t 2.函数dsolve 求解的是常微分方程的精确解法,也称为常微分方程的符号解.但是,有大量的常微分方程虽然从理论上讲,其解是存在的,但我们却无法求出其解析解,此时,我们需要寻求方程的数值解,在求常微分方程数值解方面,MATLAB 具有丰富的函数,我们将其统称为solver ,其一般格式为: [T,Y]=solver(odefun,tspan,y0) 说明:(1)solver 为命令ode45、ode23、ode113、ode15s 、ode23s 、ode23t 、ode23tb 、ode15i 之一. (2)odefun 是显示微分方程'(,)y f t y =在积分区间tspan 0[,]f t t =上从0t 到f t

MATLAB实验报告

MATLAB程序设计语言 实 验 报 告 专业及班级:电子信息工程 姓名:王伟 学号:1107050322 日期 2013年6月20日

实验一 MATLAB 的基本使用 【一】 实验目的 1.了解MATALB 程序设计语言的基本特点,熟悉MATLAB 软件的运行环境; 2.掌握变量、函数等有关概念,掌握M 文件的创建、保存、打开的方法,初步具备将一般数学问题转化为对应计算机模型处理的能力; 3.掌握二维图形绘制的方法,并能用这些方法实现计算结果的可视化。 【二】 MATLAB 的基础知识 通过本课程的学习,应基本掌握以下的基础知识: 一. MATLAB 简介 二. MATLAB 的启动和退出 三. MATLAB 使用界面简介 四. 帮助信息的获取 五. MATLAB 的数值计算功能 六. 程序流程控制 七. M 文件 八. 函数文件 九. MATLAB 的可视化 【三】上机练习 1. 仔细预习第二部分内容,关于MATLAB 的基础知识。 2. 熟悉MATLAB 环境,将第二部分所有的例子在计算机上练习一遍 3. 已知矩阵???? ??????=??????????=123456789,987654321B A 。求A*B ,A .* B ,比较二者结果是否相同。并利用MATLAB 的内部函数求矩阵A 的大小、元素和、长度以 及最大值。 程序代码: >> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; >> B=[9 8 7;6 5 4;3 2 1]; >> A*B ans =

30 24 18 84 69 54 138 114 90 >> A.*B ans = 9 16 21 24 25 24 21 16 9 两者结果不同 >> [m,n]=size(A) m = 3 n = 3 >> b=sum(A) b = 12 15 18 >> a=length(A) a = 3 >>max(A) ans =

MATLAB全实验报告

《数学实验》报告 实验名称 Matlab 基础知识 学院 专业班级 姓名 学号 2014年 6月

一、【实验目的】 1.认识熟悉Matlab这一软件,并在此基础上学会基本操作。 2.掌握Matlab基本操作和常用命令。 3.了解Matlab常用函数,运算符和表达式。 4.掌握Matlab工作方式和M文件的相关知识。 5.学会Matlab中矩阵和数组的运算。 二、【实验任务】 P16 第4题 编写函数文件,计算 1! n k k = ∑,并求出当k=20时表达式的值。P27第2题 矩阵A= 123 456 789 ?? ?? ?? ?? ?? ,B= 468 556 322 ?? ?? ?? ?? ?? ,计算A*B,A.*B,并比较两者的区别。 P27第3题 已知矩阵A= 52 91 ?? ?? ?? ,B= 12 92 ?? ?? ?? ,做简单的关系运算A>B,A==B,AB)。 P34 第1题 用 111 1 4357 π =-+-+……公式求π的近似值,直到某一项的绝对值小于-6 10为止。 三、【实验程序】 P16 第4题 function sum=jiecheng(n) sum=0; y=1; for k=1:n for i=1:k y=y*i; end sum=sum+y; end sum P27第2题 >>A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] >>B=[4 6 8;5 5 6;3 2 2] >>A*B

P27第3题 >> A=[5 2;9 1];B=[1 2;9 2]; >>A>B >>A==B >>A> (A==B)&(A> (A==B)&(A>B) P34 第1题 t=1; pi=0; n=1; s=1; while abs(t)>=1e-6 pi=pi+t; n=n+2; s=-s; t=s/n; end pi=4*pi; 四、【实验结果】 P16 第4题 P27第2题

Matlab求解微分方程(组)及偏微分方程(组)

第四讲 Matlab 求解微分方程(组) 理论介绍:Matlab 求解微分方程(组)命令 求解实例:Matlab 求解微分方程(组)实例 实际应用问题通过数学建模所归纳得到的方程,绝大多数都是微分方程,真正能得到代数方程的机会很少.另一方面,能够求解的微分方程也是十分有限的,特别是高阶方程和偏微分方程(组).这就要求我们必须研究微分方程(组)的解法:解析解法和数值解法. 一.相关函数、命令及简介 1.在Matlab 中,用大写字母D 表示导数,Dy 表示y 关于自变量的一阶导数,D2y 表示y 关于自变量的二阶导数,依此类推.函数dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题,调用格式为: X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…) 函数dsolve 用来解符号常微分方程、方程组,如果没有初始条件,则求出通解,如果有初始条件,则求出特解. 注意,系统缺省的自变量为t 2.函数dsolve 求解的是常微分方程的精确解法,也称为常微分方程的符号解.但是,有大量的常微分方程虽然从理论上讲,其解是存在的,但我们却无法求出其解析解,此时,我们需要寻求方程的数值解,在求常微分方程数值解方面,MATLAB 具有丰富的函数,我们将其统称为solver ,其一般格式为: [T,Y]=solver(odefun,tspan,y0) 说明:(1)solver 为命令ode45、ode23、ode113、ode15s 、ode23s 、ode23t 、ode23tb 、ode15i 之一. (2)odefun 是显示微分方程'(,)y f t y =在积分区间tspan 0[,]f t t =上从0t 到f t 用初始条件0y 求解. (3)如果要获得微分方程问题在其他指定时间点012,,, ,f t t t t 上的解,则令 tspan 012[,,,]f t t t t =(要求是单调的). (4)因为没有一种算法可以有效的解决所有的ODE 问题,为此,Matlab 提供

浅析Matlab数学实验报告

数学实验报告 姓名: 班级: 学号: 第一次实验任务 过程: a=1+3i; b=2-i; 结果: a+b =3.0000 + 2.0000i a-b =-1.0000 + 4.0000i a*b = 5.0000 + 5.0000i a/b = -0.2000 + 1.4000i 过程: x=-4.5*pi/180; y=7.6*pi/180; 结果: sin(abs(x)+y)/sqrt(cos(abs(x+y))) =0.2098 心得:对于matlab 中的角度计算应转为弧度。 (1)过程: x=0:0.01:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); y3=exp(x); y4=log(x); plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4) plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4) 结果: (2)过程:>> subplot(2,2,1) >> plot(x,y1) >> subplot(2,2,2) >> plot(x,y2) ./,,,,2,311b a b a b a b a i b i a ?-+-=+=计算、设有两个复数 6,7,5.4)

cos()sin(2=-=++y x y x y x ,其中、计算的图形。 下分别绘制)同一页面四个坐标系)同一坐标系下(、在( x y e y x y x y x ln ,,cos ,sin 213==== >> subplot(2,2,3) >> plot(x,y3) >> subplot(2.2.4) >> subplot(2,2,4) >> plot(x,y4) 结果: 心得:在matlab中,用subplot能够实现在同一页面输出多个坐标系的图像,应注意将它与hold on进行区别,后者为在同一坐标系中划出多条曲线。 5、随机生成一个3x3矩阵A及3x2矩阵B,计算(1)AB,(2)对B中每个元素平方后得到的矩阵C,(3)sinB,(4)A的行列式,(5)判断A是否可逆,若可逆,计算A的逆矩阵,(6)解矩阵方程AX=B,(7)矩阵A中第二行元素加1,其余元素不变,得到矩阵D,计算D。 过程:A=fix(rand(3,3).*10) ; B=fix(rand(3,3).*10);

概率论与数理统计实验报告

概率论与数理统计 实验报告 概率论部分实验二 《正态分布综合实验》

实验名称:正态分布综合实验 实验目的:通过本次实验,了解Matlab在概率与数理统计领域的应用,学会用matlab做概率密度曲线,概率分布曲线,直方图,累计百分比曲线等简单应用;同时加深对正态分布的认识,以更好得应用之。 实验内容: 实验分析: 本次实验主要需要运用一些matlab函数,如正态分布随机数发生器normrnd函数、绘制直方图函数hist函数、正态分布密度函数图形绘制函数normpdf函数、正态分布分步函数图形绘制函数normcdf等;同时,考虑到本次实验重复性明显,如,分别生成100,1000,10000个服从正态分布的随机数,进行相同的实验操作,故通过数组和循环可以简化整个实验的操作流程,因此,本次实验程序中要设置数组和循环变量。 实验过程: 1.直方图与累计百分比曲线 1)实验程序 m=[100,1000,10000]; 产生随机数的个数 n=[2,1,0.5]; 组距 for j=1:3 for k=1:3 x=normrnd(6,1,m(j),1); 生成期望为6,方差为1的m(j)个 正态分布随机数

a=min(x); a为生成随机数的最小值 b=max(x); b为生成随机数的最大值 c=(b-a)/n(k); c为按n(k)组距应该分成的组数 subplot(1,2,1); 图形窗口分两份 hist(x,c);xlabel('频数分布图'); 在第一份里绘制频数直方图 yy=hist(x,c)/1000; yy为各个分组的频率 s=[]; s(1)=yy(1); for i=2:length(yy) s(i)=s(i-1)+yy(i); end s[]数组存储累计百分比 x=linspace(a,b,c); subplot(1,2,2); 在第二个图形位置绘制累计百分 比曲线 plot(x,s,x,s);xlabel('累积百分比曲线'); grid on; 加网格 figure; 另行开辟图形窗口,为下一个循 环做准备 end end 2)实验结论及过程截图 实验结果以图像形式展示,以下分别为产生100,1000,10000个正态分布随机数,组距分别为2,1,0.5的频数分布直方图和累积百分比曲线,从实验结果看来,随着产生随机数的数目增多,组距减小,累计直方图逐渐逼近正态分布密度函数图像,累计百分比逐渐逼近正态分布分布函数图像。

数学应用软件作业6-用Matlab求解微分方程(组)的解析解和数值解

数学应用软件作业6-用Matlab 求解微分方程(组)的解析解和数值解

注:上机作业文件夹以自己的班级姓名学号命名,文件夹包括如下上机报告和Matlab程序。 上机报告模板如下: 佛山科学技术学院 上机报告 课程名称数学应用软件 上机项目用Matlab求解微分方程(组)的解析解和数值解 专业班级姓名学号 一. 上机目的 1.了解求微分方程(组)的解的知识。 2.学习Matlab中求微分方程的各种解的函数,如 dsolve命令、ode45函数等等,其中注意把方程化为新的方程的形式。 3.掌握用matlab编写程序解决求解微分方程的问 题。 二. 上机内容 1、求高阶线性齐次方程:y’’’-y’’-3y’+2y=0。 2、求常微分方程组

2 210cos,2 24,0 t t t dx dy x t x dt dt dx dy y e y dt dt = - = ? +-== ?? ? ?++== ?? 3、求解 分别用函数ode45和ode15s计算求解,分别画出图形,图形分别标注标题。 4、求解微分方程 ,1 )0( ,1 '= + + - =y t y y 先求解析解,在[0,1]上作图; 再用ode45求数值解(作图的图形用“o”表示),在同一副图中作图进行比较,用不同的颜色表示。 三. 上机方法与步骤 给出相应的问题分析及求解方法,并写出Matlab 程序,并有上机程序显示截图。 题1:直接用命令dsolve求解出微分方程的通解。 Matlab程序:

dsolve('D3y-D2y-3*Dy+2*y','x') 题2:将微分方程组改写为 5cos2exp(2) 5cos2exp(2) (0)2,(0)0 dx t t x y xt dy t t x y dt x y ? =+--- ? ? ? =-+-+- ? ? == ? ? ? , 再用命令dsolve求解微分方程的通解。 Matlab程序: 建立timu2.m如下: [x,y]=dsolve('Dx=5*cos(t)+2*exp(-2*t)-x-y','Dy=-5*cos(t)+2*exp(-2*t)+x-y ','x(0)=2,y(0)=0','t') x=simple(x) y=simple(y)

MATLAB入门实验报告

MATLAB实验报告 题目:第一次实验报告 学生姓名: 学院: 专业班级: 学号: 年月

MATLAB第一次实验报告 ————入门第一次上机实验刘老师就MATLAB软件进行了 大致的讲解,并讲了如何建立M文件,定义函数数 组矩阵,如何绘图。先就老师讲解及自己学习的情 况做汇报。 一、建立M文件 <1>M文件建立方法: 1. 在MATLAB中,点:File→New →M-file 2. 在编辑窗口中输入程序内容 3. 点File →Save,存盘,M文件名必须与函数名 一致 <2>课上实例 例:定义函数f(x1,x2)=100(x2-x12)2+(1-x1)2 答:建立M文件:fun.m function f=fun(x) f=100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2 如此便可以直接使用函数fun.m 例如计算f(1,2), 只需在MATLAB命令窗口键入命

令: x=[1 2] fun(x) 得f = 100. <3>课下作业 题目:有一函数,写一程序,输入自变量的值,输出函数值. 解答:建立M文件:zuoye1.m function f=zuoye1(x,y) f=x^2+sin(x*y)+2*y 命令行输入x=1,y=1 zuoye1(x,y) 得ans = 3.8415 经验算答案正确,所以程序正确。

二、定义数组、矩阵 <1>说明 逗号或空格用于分隔某一行的元素,分号用于区分不同的行. 除了分号,在输入矩阵时,按Enter 键也表示开始新一行. 输入矩阵时,严格要求所有行有相同的列 <2>课后作业 题目:有一个4x5矩阵,编程求出其最大值及其所处的位置. 解答:a=round(10*rand (4,5)) [temp I]=max(a) [am II]=max(temp) p=[I(II) II] 运行得一随机矩阵 a = 7 7 7 3 7 0 8 2 0 3 8 7 7 1 10 9 4 0 8 0 temp =

概率统计实验报告

概率统计实验报告 班级16030 学号16030 姓名 2018 年1 月3 日

1、 问题概述和分析 (1) 实验内容说明: 题目12、(综合性实验)分析验证中心极限定理的基本结论: “大量独立同分布随机变量的和的分布近似服从正态分布”。 (2) 本门课程与实验的相关内容 大数定理及中心极限定理; 二项分布。 (3) 实验目的 分析验证中心极限定理的基本结论。 2、实验设计总体思路 2.1、引论 在很多实际问题中,我们会常遇到这样的随机变量,它是由大量的相互独立的随机 因素的综合影响而形成的,而其中每一个个别因素在总的影响中所起的作用是微小的,这种随机变量往往近似的服从正态分布。 2.2、 实验主题部分 2.2.1、实验设计思路 1、 理论分析 设随机变量X1,X2,......Xn ,......独立同分布,并且具有有限的数学期望和方差:E(Xi)=μ,D(Xi)=σ2(k=1,2....),则对任意x ,分布函数 满足 该定理说明,当n 很大时,随机变量 近似地服从标准正 态分布N(0,1)。因此,当n 很大时, 近似地服从正 态分布N(n μ,n σ2). 2、实现方法(写清具体实施步骤及其依据) (1) 产生服从二项分布),10(p b 的n 个随机数, 取2.0=p , 50=n , 计算n 个随 机数之和y 以及 ) 1(1010p np np y --; 依据:n 足够大,且该二项分布具有有限的数学期望和方差。 (2) 将(1)重复1000=m 组, 并用这m 组 ) 1(1010p np np y --的数据作频率直方图进 行观察. 依据:通过大量数据验证随机变量的分布,且符合极限中心定理。

《偏微分方程概述及运用matlab求解偏微分方程常见问题》要点

北京航空航天大学 偏微分方程概述及运用matlab求解微分方 程求解常见问题 姓名徐敏 学号57000211 班级380911班 2011年6月

偏微分方程概述及运用matlab求解偏微分 方程常见问题 徐敏 摘要偏微分方程简介,matlab偏微分方程工具箱应用简介,用这个工具箱解方程的过程是:确定待解的偏微分方程;确定边界条件;确定方程所在域的几何形状;划分有限元;解方程 关键词MATLAB 偏微分方程程序 如果一个微分方程中出现的未知函数只含有一个自变量,这个方程叫做常微分方程,也简称微分方程:如果一个微分方程中出现多元函数的偏导数,或者说如果未知函数和几个变量有关,而且方程中出现未知函数对几个变量的导数,那么这种微分方程就是偏微分方程。 一,偏微分方程概述 偏微分方程是反映有关的未知变量关于时间的导数和关于空间变量的导数之间制约关系的等式。许多领域中的数学模型都可以用偏微分方程来描述,很多重要的物理、力学等学科的基本方程本身就是偏微分方程。早在微积分理论刚形成后不久,人们就开始用偏微分方程来描述、解释或预见各种自然现象,并将所得到的研究方法和研究成果运用于各门科学和工程技术中,不断地取得了显著的成效,显示了偏微分方程对于人类认识自然界基本规律的重要性。逐渐地,以物

理、力学等各门科学中的实际问题为背景的偏微分方程的研究成为传统应用数学中的一个最主要的内容,它直接联系着众多自然现象和实际问题,不断地提出和产生出需要解决的新课题和新方法,不断地促进着许多相关数学分支(如泛函分析、微分几何、计算数学等)的发展,并从它们之中引进许多有力的解决问题的工具。偏微分方程已经成为当代数学中的一个重要的组成部分,是纯粹数学的许多分支和自然科学及工程技术等领域之间的一座重要的桥梁。 在国外,对偏微分方程的应用发展是相当重视的。很多大学和研究单位都有应用偏微分方程的研究集体,并得到国家工业、科学部门及军方、航空航天等方面的大力资助。比如在国际上有重大影响的美国的Courant研究所、法国的信息与自动化国立研究所等都集中了相当多的偏微分方程的研究人员,并把数学模型、数学方法、应用软件及实际应用融为一体,在解决实际课题、推动学科发展及加速培养人才等方面都起了很大的作用。 在我国,偏微分方程的研究起步较晚。但解放后,在党和国家的大力号召和积极支持下,我国偏微分方程的研究工作发展比较迅速,涌现出一批在这一领域中做出杰出工作的数学家,如谷超豪院士、李大潜院士等,并在一些研究方向上达到了国际先进水平。但总体来说,偏微分方程的研究队伍的组织和水平、研究工作的广度和深度与世界先进水平相比还有很大的差距。因此,我们必须继续努力,大力加强应用偏微分方程的研究,逐步缩小与世界先进水平的差距 二,偏微分方程的内容

利用matlab编写S函数求解微分方程

利用matlab编写S函数求解微分方程自动化专业综合设计报告 自动化专业综合设计报告

函数求解微S编写设计题目:利用 matlab 分方程 自动化系统仿真实验室所在 实验室: 郭卫平 指导教师: 律迪迪学生姓名 200990519114 班级文自0921 学号 成绩评定: 自动化专业综合设计报告

一、设计目的 了解使用simulink的扩展工具——S-函数,s函数可以利用matlab的丰富资源,而不仅仅局限于simulink提供的模块,而用c或c++等语言写的s函数还可以实现对硬件端口的操作,还可以操作windows API 等的,它的魅力在于完美结合了simulink 框图简洁明快的特点和编程灵活方便的优点,提供了增强和扩展sinulink能力的强大机制,同时也是使用RTW实现实时仿真的关键。 二、设计要求 求解解微分方程 y'=y-2x/y 自动化专业综合设计报告 y(0)=1 要求利用matlab编写S函数求解 三、设计内容(可加附页) 【步骤1】获取状态空间表达式。

在matlab中输入 dsolve(‘Dy=y-2*x/y','y(0)=1', 'x') 得到 y=(2*x+1).^(1/2); 【步骤2】建立s函数的m文件。 利用21·用S函数模板文件。 以下是修改之后的模板文件sfuntmpl.m 的内容。 function [sys,x0,str,ts] = sfuntmpl(t,x,u,flag) %SFUNTMPL S-function M-file General template define you can With % M-file S-functions, you own ordinary differential system equations (ODEs), discrete % equations, and/or just about any type of algorithm to be used within a %

matlab实验报告

Matlab实验报告 ——定积分的近似计算 学生姓名: 学号: 专业:数学与应用数学专业

数学实验报告 实验序号:1001114030 日期:2012年10月20日 班级应一姓名陈璐学号1001114030 实验名称:定积分的近似运算 问题背景描述: 利用牛顿—莱布尼茨公式虽然可以精确地计算定积分的值,但它仅适合于被积分函数的原函数能用初等函数表达出来的情形。如果这点办不到或不容易办到, 这就有必要考虑近似计算的方法。在定积分的很多应用问题中,被积函数甚至没 有解析表达式,可能只是一条实验记录曲线,或者是一组离散的采样值,这时只 能应用近似方法去计算相应的定积分。 实验目的: 本实验将主要研究定积分的三种近似计算算法:矩形法、梯形法、抛物线发。对于定积分的近似数值计算,Matlab有专门函数可用。 实验原理与数学模型: 1.sum(a):求数组a的和。 2.format long:长格式,即屏幕显示15位有效数字。 3.double():若输入的是字符则转化为相应的ASCII码;若输入的是整型数之则转化为 相应的实型数值。 4.quad():抛物线法求数值积分。格式:quad(fun,a,b)。此处的fun是函数,并且

为数值形式,所以使用*、/、^等运算时要在其前加上小数点。 5.trapz():梯形法求数值积分。格式:trapz(x,y)。其中x为带有步长的积分区间;y为数 值形式的运算。 6.fprintf(文件地址,格式,写入的变量):把数据写入指定文件。 7.syms 变量1变量2……:定义变量为符号。 8.sym('表达式'):将表达式定义为符号。 9.int(f,v,a,b):求f关于v积分,积分区间由a到b。 10.subs(f,'x',a):将a的值赋给符号表达式f中的x,并计算出值。若简单地使用subs (f),则将f的所有符号变量用可能的数值代入,并计算出值。 实验所用软件及版本:Matlab 7.0.1

概率论与数理统计实验报告

概率论与数理统计实验报告 一、实验目的 1.学会用matlab求密度函数与分布函数 2.熟悉matlab中用于描述性统计的基本操作与命令 3.学会matlab进行参数估计与假设检验的基本命令与操作 二、实验步骤与结果 概率论部分: 实验名称:各种分布的密度函数与分布函数 实验内容: 1.选择三种常见随机变量的分布,计算它们的方差与期望<参数自己设 定)。 2.向空中抛硬币100次,落下为正面的概率为0.5,。记正面向上的次数 为x, (1)计算x=45和x<45的概率, (2)给出随机数x的概率累积分布图像和概率密度图像。 3.比较t(10>分布和标准正态分布的图像<要求写出程序并作图)。 程序: 1.计算三种随机变量分布的方差与期望 [m0,v0]=binostat(10,0.3> %二项分布,取n=10,p=0.3 [m1,v1]=poisstat(5> %泊松分布,取lambda=5 [m2,v2]=normstat(1,0.12> %正态分布,取u=1,sigma=0.12 计算结果: m0 =3 v0 =2.1000 m1 =5 v1 =5 m2 =1 v2 =0.0144 2.计算x=45和x<45的概率,并绘图 Px=binopdf(45,100,0.5> %x=45的概率 Fx=binocdf(45,100,0.5> %x<45的概率 x=1:100。 p1=binopdf(x,100,0.5>。 p2=binocdf(x,100,0.5>。 subplot(2,1,1>

plot(x,p1> title('概率密度图像'> subplot(2,1,2> plot(x,p2> title('概率累积分布图像'> 结果: Px =0.0485 Fx =0.1841 3.t(10>分布与标准正态分布的图像 subplot(2,1,1> ezplot('1/sqrt(2*pi>*exp(-1/2*x^2>',[-6,6]> title('标准正态分布概率密度曲线图'> subplot(2,1,2> ezplot('gamma((10+1>/2>/(sqrt(10*pi>*gamma(10/2>>*(1+x^2/10>^(-(10+1>/2>',[-6,6]>。b5E2RGbCAP title('t(10>分布概率密度曲线图'> 结果:

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