1．已知a1=sin(sym(pi/4)+exp(sym(0.7)+sym(pi/3)))产生精准符号数字,请回答:以下产生的各种符号数哪些是精准的?若不精准,误差又是多少?能说出产生误差的原因吗? a2=sin(sym(pi/4)+exp(sym(0.7))*exp(sym(pi/3))) a3=sin(sym('pi/4')+exp(sym('0.7'))*exp(sym('pi/3'))) a4=sin(sym('pi/4')+exp(sym('0.7+pi/3'))) a5=sin(sy…

Matlab R2016a完全自学一本通 记在前面: (1)函数中:dim=1 按列:dim=2 按行 (2)这本书很垃圾,不建议买. (3)在数据库连接中,用两个单引号表示字符串,千万不能用双引号 第2章 Matlab基础知识 2.1 数据类型 数值,逻辑,字符串,函数句柄,结构体,单元数组 2.1.1 数值类型 int8,uint8:int16,uint16:int32,uint32:int64,uint64 整数型 single 单精度 double 双精度 (默认) 示例:int32(8…

MATLAB基本函数一 矩阵运算 1.基本算数运算(加减乘除) + -运算要求矩阵维数相同,例m*n * /运算,例A=B*C,B矩阵是m*n矩阵,B是n*p矩阵,则A是m*p矩阵 A/B相当于A*inv(B),A与B的逆矩阵相乘 A\B相当于inv(A)*B 2.点运算.* ./ .^两个矩阵对应元素进行相应运算 3.关系运算<.> <= >= == ~=,表达式成立则为1,否则为0.如果是矩阵, 则按位置逐个进行比较. 4.逻辑运算& | ~ 5.矩阵其他运算 1.矩阵…

Chapter2 Matlab 基础知识 1.基本数学运算符号 注:矩阵的右除是一般意义的除法,但是左除具有对称意义,即A./B=B.\A 2. 命令行中的常用标点 3.常见的操作命令 4.输出数据显示格式命令 注:在Matlab中,默认输出采用双精度的格式,默认采用format short g方式来进行显示 5.数值.变量和表达式 5-1.变量的命名规则 变量名对大小写敏感 变量名必须以字母开头,后面可以跟数字.下划线和字母 变量名最长可以采用63个字符,之后的字符串都将被忽略 关键字可以通过…

Matlab图像处理基础知识 Matlab的图片以矩阵的形式存储,矩阵的行列值为图片的行列的色彩值. 1图像表达方式: 像素索引 图像被视为离散单元.如使用I(2,2)可以获取第二行第二列的像素值 空间位置: 使用连续值,数据存储位置为坐标中点,存储位置可以非默认 A=magic(); x=[19.5,23.5]; y=[8.0,12.0]; image(A,)) %image('XData',x,'YData',y,'CData',C) x,y指定横纵坐标,C为每个x,y坐标点的颜色值 %ax…

第三节:变量 正如其他编程软件一样. 都是通过变量来传递和交换数据的,这是基础.按照<MATLAB基础知识提炼>这篇文章先介绍变量比较合适.编程语言不外乎包括两部分:数据和结构.应该先把数据这块儿概况讲解一下,概况就是变量.从本质上来看,变量代表了一段可操作的内存,也可以认为变量是内存的符号化. 3.1 变量的命名 和其他语言一样,这块儿略. 3.2 变量类型:局部变量.全局变量和永久变量 局部变量:MATLAB中的每一个函数都有自己的局部变量,这些变量存储在该函数的独立工作区内.一般在界面的…

第一篇:Matlab基础知识提炼: 这一篇主要用系统和提炼性的语言对Matlab基础知识进行总结,主要适用于有语言基础的学习者.尽量不讲废话. 第一部分:Matlab是什么? 1 Matlab是Matrix和Laboratory两个单词的组合,翻译为矩阵实验室.是美国的一家企业的软件产品,这就公司叫MathWorks公司. 2 Matlab软件是工程师和科学家们喜爱的一种高级语言和交互环境,是一种解释型的语言,支持特殊硬件(比如GPU等)的软件.主要应用领域包括信号和图像处理.通讯.控制系统和计…

前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识,打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial,据说这个教程写得浅显易懂,也不太长.不过在这这之前还是复习下machine learning的基础知识,见网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearning.内容其实很短,每小节就那么几分钟,且讲得非常棒. 教程中的一些术语: Model repr…

本文纯转载: 主要是想系统的跟tornadomeet的顺序走一遍deeplearning; 前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识,打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial,据说这个教程写得浅显易懂,也不太长.不过在这这之前还是复习下machine learning的基础知识,见网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearning…

基础知识ML 在进行深度学习前,根据学习网站的建议,首先学习机器学习的基础课程,学习资料主要是Andrew讲的ShortVideo,网址:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=DeepLearning.下面是这些基础课程的学习笔记. 一线性回归I(Linear Regression I) 1.1 监督学习介绍 Supervised Learning Intro 首先对监督学习进行简单介绍,其中包括回归…