1、如何将一个多项式中的系数按照幂次提取出来?

sym2poly(ans) %ans为一个多项式。

2、在写第二份模式识别的大作业时遇到如下困难:

每个样本贡献给总概率的是一个关于x的表达式,我将所有的样本的关于x的表达式都给加起来,就得到关于x的一个总的表达式,设为y。

在函数运行过程中,你并不知道这个y表示的到底是个什么函数。

但是,我需要把x赋上一系列的值,从而得到关于函数值y,打出点来。

  首先尝试了函数句柄的方法,我认为这个应该可以行的通,于是查询了它的用法:

 %函数句柄是MATLAB中的一类特殊的数据结构。作用是将一个函数封装成一个变量,使其能够像其他变量一样在程序的不同部分传递。

 % 函数句柄的创建% 方式1 : 直接加@
% 语法:@函数名fun1 = @sin; % 方式2 : str2func函数
% 语法:str2fun('函数名')
fun2 = str2func('cos'); % 方式3 : 匿名函数
% 语法:@(参数列表)单行表达式
fun3 = @(x, y)x.^ + y.^;  % 函数句柄的调用fun1(pi);fun3(,);

  

 >>sqr = @(x) x.^
>>a = sqr([, , ])
a =
%函数句柄作为另一个函数的参数传入的用法
 %新建M文件f1.m

 function y=f1(X)

 x1=X();x2=X();
y=x1^+x1*x2; %新建M文件ftest.m function
Y=ftest(f,X)%求一个二维函数在指定点的梯度值,f即为这个二维函数,优点:在f1中定义其他任何函数,而ftest不需要改变

syms x1 x2;
F=f([x1,x2]);%根据f1.m的用法传入参数
v=[x1,x2];
grad=jacobian(F,v);
Y=subs(grad,v,X); %在MATLAB命令窗口输入Y=ftest(@f1,[,]),得到结果: Y =

但是遇到如下问题:方式3中必须使单行已知表达式,无法用一个变量代替这个表达式,我进行了以下实验。

 >> syms x y
>> z = x.^ + y.^;
>> fun3 = @(x, y)z;
>> fun3(,) ans = x^ + y^2%ans的值并没有赋进去

 如何用函数句柄的方式达到自己想要的目的,以及函数句柄究竟好用在哪里,需要进一步实验。

  在换了无数种提问方式之后,终于找到了问题的答案——内联函数

 >> syms x y
>> z = x.^ + y.^; >> inline(z) ans = 内联函数:
ans(x,y) = x.^+y.^ >> z(,)
错误使用 sub2ind (line )
下标超出范围。 出错 sym/subsref (line )
R_tilde = sub2ind(size(L), Idx.subs{:}); >> ans(,) ans =
 f=inline('x+y','x','y');

 f(,)

 ans =  5

语法格式为:

  变量名=inline(表达式);

2  变量名=inline('函数表达式', '变量名1','变量名2', ... ,'变量名n');(推荐)

inline函数可以对某个变量调用数组

 >> syms x a b
>> z = *cos(a*x)-b;
>> f = inline(z) f = 内联函数:
f(a,b,x) = -b+cos(a.*x).*2.0 >> f = inline(z,'x','a','b')%在inline函数中确定了参数的先后顺序,在下面对应地赋值 f = 内联函数:
f(x,a,b) = -b+cos(a.*x).*2.0 >> g = f([pi/ pi/3.5], , ) g = -2.0000 -2.8019

  除此之外,学习到了feval函数的用法,虽然不能解决我目前碰到的这个问题,但是可以方便我以后的编程。

  feval函数的最通常的应用是以下形式:
  feval('functionname',parameter),举个简单的例子:
  比如要计算sin(2),当然可以直接用命令y=sin(2);利用feval,还可以这样来做:
  y=feval('sin',2);另外这里的函数名字还可以是一个函数句柄,即h=@sin;
  y=feval(h,2);或者直接写成y=feval_r(@sin,2);

 >> feval('sin', )

 ans =

     0.9093

 >> feval('sin', [,])

 ans =

     0.8415    0.9093

 >> feval(@sin, [,])

 ans =

     0.8415    0.9093

  个人觉得,这个函数的方便之处在于,你可以给函数的第二个参数赋进去一个向量(数组),这样一次就可以得到不同参数的不同结果。

  

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