matlab数值数组及向量化运算.doc

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1、个人收集整理勿做商业用途第2章数值数组及向量化运算数值数组(NumericArray)和数组运算(ArrayOperations)始终是MATLAB的核心内容。本章教学内容:数组浮点算法的特点;一、二维数值数组的创建和寻访;常用标准数组生成函数和数组构作技法;数组运算和向量化编程;实现数组运算的基本函数;关系和逻辑操作.2.1数值计算的特点和地位【例2.1—1】已知,求。(1)符号计算解法symstx%定义符号变量ft=t^2*cos(t)sx=int(ft,t,0,x)ft=t^2*cos(t)sx=x^2*sin(x

2、)-2*sin(x)+2*x*cos(x)(2)数值计算解法dt=0.05;t=0:dt:5;%取一些离散点Ft=t。^2.*cos(t);Sx=dt*cumtrapz(Ft);%梯形法求定积分t(end—4:end)%end表示最后一个元素Sx(end-4:end)%Sx的最后5个元素plot(t,Sx,'.k’,’MarkerSize',12)xlabel('x'),ylabel('Sx’),gridonans=4.80004.85004。90004.95005。0000ans=-20.1144-19.9833—19

3、。7907-19.5345—19.2131图2.1—1在区间[0,5]采样点上算得的定积分值个人收集整理勿做商业用途【例2。1—2】已知,求。本例演示:被积函数没有“封闭解析表达式”,符号计算无法解题!(1)符号计算解法symstxft=exp(—sin(t))sx=int(ft,t,0,4)ft=exp(—sin(t))Warning:Explicitintegralcouldnotbefound。>Insym。intat58sx=int(exp(-sin(t)),t=0.。4)(2)数值计算解法dt=0.05;t=0

4、:dt:4;Ft=exp(-sin(t));Sx=dt*cumtrapz(Ft);Sx(end)plot(t,Ft,'*r','MarkerSize',4)holdonplot(t,Sx,'.k',’MarkerSize’,15)holdoffxlabel('x')legend(’Ft',’Sx')ans=3.0632图2。1-2在区间[0,4]中间的被积函数及其原函数的离散计算结果小结:(1)符号计算长处-—可以对包含变量字符、参数字符和数字的表达式进行推理、运算,并给出符号结果,与高等数学中的解析式比较接近;符号计算

5、的短处——很多问题无解或求解时间过长.(2)数值计算在确定一组自变量采样点基础上,执行数值计算的表达式在已知的数值点上进行计算.它适用范围比符号计算广,以有限的精度表现有限时间和范围内的函数关系.个人收集整理勿做商业用途2.1数值数组的创建和寻访MATLAB把数组看作存储和运算的基本单元,而标量数据看作(1×1)的数组。2.2。1一维数组的创建1。递增/减型一维数组的创建数组元素值的大小按递增或递减的次序排列,数组元素之间的“差”是“确定的”,即“等步长”。(1)“冒号”生成法x=a:inc:b;a—数组的第一个元素;i

6、nc—步长,默认值为1;最后一个元素小于等于b。(2)线性(或对数)定点法x=linspace(a,b,n);产生线性等间隔(1×n)行数组,等价于x=a:(b—a)/(n—1):b;x=logspace(a,b,n);产生对数等间隔(1×n)行数组,n—一维数组的长度.(线性等分向量)linspace=linearspacelinear线性的space间隔2.通用型一维数组的创建利用函数生成特殊形式数组。【例2.2-1】一维数组的常用创建方法举例.a1=1:6a2=0:pi/4:pia3=1:-0。1:0a1=1234

7、56a2=00.78541.57082。35623.1416a3=Columns1through61。00000.90000。80000.70000.60000。5000Columns7through110。40000。30000.20000.10000b1=linspace(0,pi,4)b2=logspace(0,3,4)b1=01.04722。09443。1416b2=1101001000c1=[2pi/2sqrt(3)3+5i]c1=个人收集整理勿做商业用途Columns1through32。00001.5708

8、1.7321Column43。0000+5。0000irand('state’,0)c2=rand(1,5)%均匀随机数组c2=0。95010.23110.60680.48600.89132.2。2二维数组的创建1。小规模数组的直接输入法【例2.2—2】在MATLAB环境下,用下面三条指令创建二维数组C。a=2.73

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