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微積分 第三次上機 Matlab 教學 2007/12/04 朱育正
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Outline Matlab之基本操作 向量與矩陣運算 2D繪圖 微分運算 實作
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Matlab之基本操作
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Matlab之基本操作 Clear: 去除所有定義過的變數名稱。
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Matlab之簡易數學 Matlab 變數的名稱大小寫有分。所以x 和X 將會不同 有些Matlab內定的變數盡量不拿來當變數
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Matlab之簡易數學 基本運算: 加(Addition):+ 減(Sudtraction):- 乘(Multiplication):*
除(Division): / or \ (如:21.9/3 or 3\21.9) 次方(Exponentiation): ^ (如:34=3^4) 絕對值:abs (如:abs(-1)) 開根號:sqrt
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基本數學函數 三角函數:sin(t) 反三角函數:asin(t) 自然指數:exp(t) 自然對數:log(t)
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向量與矩陣運算—宣告矩陣 Command 描述 X=[2 2*pi sqrt(2) 2-3j] 產生包含任意元素的列向量
X=first : last 從first開始,每次遞增1到 last X=first : increment : last 從first開始,每次以遞增increment到 last X=linspace( first , last , n ) 產生列向量X,從first開始到 last結束,有 n個元素。 X=logspace( first , last , n ) 產生列向量X,從 開始到 last 結束,有 n個元素。
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向量與矩陣運算—矩陣乘法 矩陣計算時要注意 維度相不相同 a * b 一般的矩陣乘法 a .* b 代表相同長度陣列中 相對應的元素相乘
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2D繪圖指令--plot plot (橫軸變數,縱軸變數)
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2D繪圖指令 xlabel(‘name ‘) :x軸名稱 ylabel(‘name’) :y軸名稱 title(‘name’) :圖表名稱
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微分運算-梯度與微分的運算
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微分運算-梯度與微分的運算 >>x=0:2:8 x= 0 2 4 6 8 >>y=sqrt(x) y=
>>y=sqrt(x) y=
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微分運算-梯度與微分的運算 >>gradient(y,x) ans =
y在x=0時,斜率為0.7071 y在x=2時,斜率為0.5000 y在x=4時,斜率為0.2588 y在x=6時,斜率為0.2071 y在x=8時,斜率為0.1895
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微分運算-梯度與微分的運算 >>x=linspace(0,2*pi,36); >>y=sin(x);
>>dy=gradient(y,2*pi,36); >>plot(x,y,x,dy);legend('sin(x)','d sin(x)/dx') >> Interp1(x,dy,2,'spline') >>cos(2)
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微分運算-梯度與微分的運算
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微分運算-梯度與微分的運算
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微分運算-梯度與微分的運算 plot(x,y,x,dy,x,cos(x));legend('sin(x)','d sin(x)/dx','cos(x)')
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微分運算-差分運算
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微分運算-差分運算 >>diff([3 5 9 4 1]) ans = 2 4 -5 -3 >>x=0:0.2:6;
>>x=0:0.2:6; >>y=x.*sin(x); >>dy=diff(y)./diff(x); >>plot(x,y,x(1:end-1),dy);legend('y(x)','dy/dx')
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微分運算-差分運算 >> plot(x,dyt,x(1:end-1),dy);legend('exact','approx')
>>dy2 = gradient(y,0.2); >>plot(x,dyt,x,dy);legend('exact','approx')
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微分運算-差分運算
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微分運算-差分運算
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微分運算-微分與差分差別
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微分運算-微分與差分差別
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微分與差分差別 可觀察到gradient所計算出的微分值 較差分法所計算而得的微分來的準確
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上次實作
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實作 Midterm第一題 利用limit function 並畫出其圖形 將檔案宣告成自己的學號 A班的檔名 A+學號 例如:
實作 Midterm第一題 利用limit function 並畫出其圖形 將檔案宣告成自己的學號 A班的檔名 A+學號 例如: A _lab3 B班的檔名 B+學號 B _lab3
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Reference MATLAB7 程式設計 洪維恩著 旗標出版股份有限公司
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實作答案
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實作
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