oprate number(数值计算)

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1、如有侵权,请联系网站删除,仅供学习与交流opratenumber(数值计算)【精品文档】第3页如有侵权,请联系网站删除,仅供学习与交流1.“求差分”指令:df=diff(X)//求差分FX=gradient(F)//求一元(函数)梯度[FX,FY]=gradient(F)//求二元(函数)梯度2.数值求和及近似数值积分:Sx=sum(X)//沿列方向求和Scs=cumsum(X)//沿列方向求累计和St=trapz(x,y)//采用梯形法沿列方向求函数y关于自变量x的积分Sct=cumtrapz(x,y)//采用梯形法沿列方向求函数y关于自变量x的累计积分3.闭型数值积分指令:S1=q

2、uad(fun,a,b,tol)//采用递推自适应Simpson法计算积分S1=quadl(fun,a,b,tol)//采用递推自适应Lobatto法求数值积分S2=dblquad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,tol)//二重(闭型)数值积分指令S3=triplequad(fun,xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax,tol)//三重(闭型)数值积分指令4.求函数极值的两条指令:[x,fval,exitflag,output]=fminbnd(fun,x1,x2,options)//求一元函数在区间(x1,x2)中极小值[x,fval,exit

3、flag,output]=fminsearch(fun,x0,options)//单纯形法求多远函数极值点5.[t,Y]=ode45(odefun,tspan,y0)//采用4阶Runge-Kutta数值积分法解微分方程6.矩阵运算和特征参数:A+B,A-B//矩阵加减a+B,a-B//标量与矩阵加减AB//矩阵乘积aB//标量与矩阵相乘B=A’//矩阵的转置7.矩阵的标量特征参数:rank(A)(秩)//矩阵A中线性无关列(或行)向量组中最大向量数;矩阵A中最高非零子行列式的阶数;矩阵A中最高非奇异子矩阵的维数;trace(A)(迹)//矩阵主对角元素之和det(A)(行列式)//=

4、8.矩阵的变换和特征值分解:[R,ci]=rref(A)//借助初等变换把A变换成行阶梯矩阵RX=null(A)//A矩阵零空间的全部正交基,满足AX=0Z=orth(A)//A矩阵值空间的全部正交基,满足span(Z)=span(A)[V,D]=eig(A)//A矩阵的特征值、特征向量分解,使AV=VD9.除法运算解方程:x=Ab//运用左除解方程Ax=b矩阵逆:A_1=inv(A)//求非奇异方阵A的逆,是AA_1=I10.“泛函”指令求精确解:[x,favl]=fzero(fun,x0)//求一元函数零点指令的最简格式[x,fval]=fsolve(fun,x0)//解非线性方

5、程组的最简单格式11.二项分布:pk=binopdf(k,N,p)//事件A发生k次的概率P{X=k}=Fk=binocdf(k,N,p)//事件A发生次数不大于k的概率F(k)=R=binornd(N,p,m,n)//产生符合二项分布B(N,p)的(mn)随机数组R【精品文档】第3页如有侵权,请联系网站删除,仅供学习与交流正态分布:px=normpdf(x,Mu,Sigma)//服从N()分布的随机变量取值x的概率密度Fx=normcdf(x,Mu,Sigma)//服从N()分布的随机变量取值不大于x的概率R=normrnd(Mu,Sigma,m,n)//产生元素服从N()分布的(m

6、n)随机数组12.在指令窗中运行指令disttool,引出如图所示界面:13.随机数发生器和统计分析指令:rand(m,n)//产生各元素独立的[0,1]区间中服从均匀分布的(mn)维随机数组randn(m,n)//产生各元素独立的服从N(0,)正态分布的(mn)维随机数组min(X)//对(mn)数组X各列分别求最小值max(X)//对(mn)数组X各列分别求最大值xbar=mean(X)//对(mn)数组X各列分别求均值,S=std(X)//对(mn)数组X各列分别求标准差,var(X)//对(mn)数组X各列分别求方差(标准差的平方)C=cov(X)//给出矩阵X各列间的协方差阵

7、。P=corrocoef(X)//给出矩阵X各列间的相关系数,即14.多项式运算函数:c=conv(a,b)//求乘积系数向量c[q,r]=deconv(b,a)//求运算中商多项式和余多项式的系数向量q和r[r,p,k]=residue(b,a)//当a(x)中不含重根时,计算部分分式分解中的极点(Poles)、留数(Residues)、直项(Directterm)。r=roots(a)//求a(x)多项式的根a=poly(r)//若r是一维

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