MATLAB 在教学中的应用

MATLAB简介 MATLAB是MATrix LABoratory 的缩写，是由美国MathWorks公司开发的工程计算软件，迄今MATLAB已推出了6.5版. 1984年MathWorks公司正式将MATLAB推向市场，从这时起，MATLAB的内核采用C语言编写，而且除原有的数值计算能力外，还新增了数据图视功能.在国际学术界，MATLAB已经被确认为准确、可靠的科学计算标准软件.在设计研究单位和工业部门，MATLAB被认作进行高效研究、开发的首选软件工具.

MATLAB的功能 功能强大 MATLAB产品组是从支持概念设计、算法开发、建模仿真， 到实时实现的集成环境，可用来进行： 数据分析 数值与符号计算 工程与科学绘图 控制系统设计 数字图像信号处理 建模、仿真、原型开发 财务工程、应用开发、图形用户界面设计 功能强大

MATLAB语言特点 语言简洁 编程效率高，允许用数学的语言来编写程序 用户使用方便，把程序的编辑、编译、连接和执行融为一体 高效方便的矩阵和数组运算 语句简单，内涵丰富 扩充能力强，交互性，开放性 方便的绘图功能 该软件由c语言编写，移植性好 语言简洁

MATLAB的环境 菜单项； 工具栏； 【Command Window】命令窗口； 【Launch Pad】分类帮助窗口； 【Workspace】工作区窗口； 【Command History】指令历史记录窗口； 【Current Directory】当前目录选择窗口；

MATLAB操作窗口 双击桌面快捷键，启动软件。 接受命令的窗口

M文件的编写与应用 MATLAB的M文件就是用户把要实现的命令写在 一个以m作为文件扩展名的文件中，然后由MATLAB 系统进行解释，运行出结果。即为实现某种功能的命 令集。从而使得MATLAB具有强大的可开发性与可扩 展性。 MATLAB是由C语言开发而成，因此，M文件的 语法规则与C语言几乎完全一样。 M文件可在命令窗口直接调用，只需键入文件名。

不在命令窗口显示结果

调用M文件shili.m

MATLAB在《微积分》中的应用 1、求函数值 例1 在命令窗口中键入表达式 并求 时的函数值。 >> x=2,y=4 >>z=x^2+exp(x+y)-y*log(x)-3 命令窗口显示结果： x = 2 y = 4 z = 401.6562

例2 用循环语句编写M文件计算ex的值，其中x,n为输入 function y=e(x,n) y=1;s=1; for i=1:n s=s*i; y=y+x^i/s; end y >> y=e(1,100) ans = y y = 2.7183 调用函数 M文件

>>limit(sqrt(n+sqrt(n))-sqrt(n),n,inf) MATLAB在《微积分》中的应用 2、求极限 例3 求极限 LIMIT Limit of an expression. LIMIT(F,x,a) takes the limit of the symbolic expression F as x -> a. LIMIT(F,x,a,'right') or LIMIT(F,x,a,'left') specify the direction of a one-sided limit. 定义符号变量 >> syms n; >>limit(sqrt(n+sqrt(n))-sqrt(n),n,inf) ans = 1/2

MATLAB在《微积分》中的应用 3、求导数 例4 设 ，求 定义X为符号变量 >> syms x >> y=10^x+x^10+log(x) y = x^10+10^x+log(x) >> diff(y) 求 Difference：差分 Differential：微分的 ans = 10*x^9+10^x*log(10)+1/x

例5 设 求 >> syms x; >> y=log(1+x); >> a=diff(y,x,2) a = -1/(1+x)^2 >> x=1;eval(a) ans = -0.2500 求 求 将符号表达式 转换成数值表达式

例6 设 ，求 >> syms x y; z=exp(2*x)*(x+y^2+2*y); a=diff(z,x) b=diff(z,y) c=diff(z,x,2) d=diff(z,y,2) e=diff(a,y)

a =2*exp(2*x)*(x+y^2+2*y)+exp(2*x) b =exp(2*x)*(2*y+2) c =4*exp(2*x)*(x+y^2+2*y)+4*exp(2*x) d =2*exp(2*x) e =2*exp(2*x)*(2*y+2)

MATLAB在《微积分》中的应用 4、求极值和零点 例7 已知 ，求 （1）函数的零点；（2）函数在[-1，2]上的最小值 >> fzero('3*x^5-x^4+2*x^3+x^2+3',0) 命令函数 函数 起始点 ans = -0.8952 >> fminbnd('3*x^5-x^4+2*x^3+x^2+3',-1,2) ans = -1.1791e-005

MATLAB在《微积分》中的应用 4、求极值和零点 ，求 例8 已知 函数在点（1，-1，0）附近的最小值 >> [X,FVAL]= FMINSEARCH('x(1)^2+2.5*sin(x(2))- x(3)*x(1)*x(2)^2',[1 -1 0]) X = 0.0010 -1.5708 0.0008 FVAL =-2.5000

MATLAB在《微积分》中的应用 5、求积分 例9 求不定积分 Integrate：积分 >> int(cos(2*x)*cos(3*x)) ans =1/2*sin(x)+1/10*sin(5*x) 例10 求定积分 >> x=1:0.01:exp(1); >> y=x.^2.*log(x); >> trapz(x,y) ans = 4.5137 >> eval(int(x^2*log(x),1,exp(1))) ans = 4.5746

例10 求定积分 >> int(exp(-x^2/2),0,1) ans = 1/2*erf(1/2*2^(1/2))*2^(1/2)*pi^(1/2) >> x=0:0.01:1; y=exp(-x.^2/2); trapz(x,y) ans = 0.8556 >> y='exp(-x.^2/2)'; >> quadl(y,0,1) ans = 0.8556 梯形法数值积分 变步长数值积分

MATLAB在《微积分》中的应用 5、求积分 例11 求二重积分 >> syms x y; >> f=y^2/x^2; >> int(int(f,x,1/2,2),y,1,2) ans =7/2 >> f='(y.^2)./(x.^2)'; >> dblquad(f,1/2,2,1,2) ans = 3.5000 符号积分 数值计算

MATLAB在《微积分》中的应用 6、解微分方程 例12 计算初值问题： >> dsolve('Dy=x+y','y(0)=1','x') ans =-x-1+2*exp(x) 一定要大写

MATLAB在《微积分》中的应用 7、级数问题 例13 求函数 的泰勒展开式，并计算该 函数在x=3.42时的近似值。 >> syms x; >> taylor(sin(x)/x,x,10) >> x=3.42; >> eval(ans) ans = -0.0753 ans = 1-1/6*x^2+1/120*x^4-1/5040*x^6+1/362880*x^8

MATLAB在《线性代数》中的应用 1、矩阵的基本运算 例1 已知 >> a=[4 -2 2;-3 0 5;1 5 3]; b=[1 3 4;-2 0 -3;2 -1 1]; >> a*b 12 10 24 7 -14 -7 -3 0 -8 ans = =AB

MATLAB在《线性代数》中的应用 1、矩阵的基本运算 例1 已知 >> inv(a) ans = 0.1582 -0.1013 0.0633 -0.0886 -0.0633 0.1646 0.0949 0.1392 0.0380

MATLAB在《线性代数》中的应用 1、矩阵的基本运算 例1 已知 >> rank(a) ans = 3

MATLAB在《线性代数》中的应用 1、矩阵的基本运算 例1 已知 >> a/b ans = 0 0 2.0000 -2.7143 -8.0000 -8.1429 2.4286 3.0000 2.2857

MATLAB在《线性代数》中的应用 1、矩阵的基本运算 例1 已知 >> a\b ans = 0.4873 0.4114 1.0000 0.3671 -0.4304 0 -0.1076 0.2468 0

MATLAB在《线性代数》中的应用 2、解线性方程组 >> a=[1 -1 4 -2;1 -1 -1 2;3 1 7 -2;1 -3 -12 6]; >> rref(a) 将矩阵A化为最简阶梯形 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 RREF Reduced row echelon form ans = R（A）=4=n； 所以方程组只有零解。

MATLAB在《线性代数》中的应用 2、解线性方程组

>> a=[2 3 1;1 -2 4;3 8 -2;4 -1 9]; >> b=[4;-5;13;-6]; >> c=null(a,'r') c = -2 1 >> [l u]=lu(a); >> x0=u\(l\b) x0 = -3124/135 3529/270 2989/270 求齐次方程组 的基础解系 求非齐次方程组 的一个特解 所以方程组的一般解为

3、将矩阵对角化 >> a=[-1 2 0;-2 3 0;3 0 2]; >> [v,d]=eig(a) v = 0 379/1257 379/1257 0 379/1257 379/1257 1 -379/419 -379/419 d =2 0 0 0 1 0 0 0 1 A的特征值为2，1，1

4、用正交变换化二次型为标准形 >> a=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]; >> format >> [u t]=schur(a) u =0.0846 0.4928 0.7071 0.5000 0.0846 0.4928 -0.7071 0.5000 -0.7815 -0.3732 0 0.5000 0.6124 -0.6124 0 0.5000 t = -0.0000 0 0 0 0 -0.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4.0000

>> a=[1 1 1 1；1 1 1 1；1 1 1 1；1 1 1 1]; format rat [u t]=schur(a) FORMAT RAT Approximation by ratio of small integers. u = 596/7049 1095/2222 985/1393 1/2 596/7049 1095/2222 -985/1393 1/2 -1198/1533 -789/2114 0 1/2 1079/1762 -1079/1762 0 1/2 t = * 0 0 0 0 * 0 0 “*”表示 0 0 0 0 近似于零 0 0 0 4

4、用正交变换化二次型为标准形 结论：作正交变换 则有

再见