1.求解1/(1+cos(x))^2的不定积分. 在和学生讨论一道物理竞赛题的时候,出现了这个函数的积分求解需求.查积分表也可写出答案.但是可以使用octave的符号运算工具箱来做. syms x; y = 1/(1+cos(x))^2; int(y) 既可以得到结果: ans = (sym) 3/x\ /x\ tan |-| tan|-| \2/ \2/ ------- + ------ 6 2 octave中的符号工具箱实际上是调用了sympy的核心库.所以看自来结果有符号艺术的感觉. 2.

介绍: 1.在 Matlab 中,用大写字母 D 表示导数,Dy 表示 y 关于自变量的一阶导数,D2y 表示 y 关于自变量的二阶导数,依此类推.函数 dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题,调用格式为 X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…) 如果没有初始条件,则求出通解,如果有初始条件,则求出特解 系统缺省的自变量为 t. 2.函数 dsolve 求解的是常微分方程的精确解法,也称为常微分方程的符号解.但是,有大量的常微分方程虽然从理论上讲,其解是存在的,但我们却无法求

举例:分别用欧拉法和龙哥库塔法求解下面的微分方程 我们知道的欧拉法(Euler)"思想是用先前的差商近似代替倒数",直白一些的编程说法即:f(i+1)=f(i)+h*f(x,y)其中h是设定的迭代步长,若精度要求不高,一般可取0.01.在定义区间内迭代求解即可.龙哥库塔法一般用于高精度的求解,即高阶精度的改进欧拉法,常用的是四阶龙哥库塔,编程语言如下:y(i+1)=y(i)+h*(k1+2*K2+2*k3+k4)/6;k1=f(xi,yi)k2=f(xi+h/2,yi+h*k1/2);

原文:Matlab随笔之求解线性方程 理论知识补充: %矩阵除分为矩阵右除和矩阵左除. %矩阵右除的运算符号为“/”,设A,B为两个矩阵,则“A/B”是指方程X*B=A的解矩阵X. %矩阵A和B的列数必须是相等. % 矩阵左除的运算符号为“\”,设A,B为两个矩阵,则“B\A”是指方程B*X=A的解矩阵X. %矩阵A和B的行数必须是相等. %求解多项式的解,用roots函数 %求解定解方程组(未知数个数等于方程总数) %A*x=b A=[,; ,]; b=[;]; y=A\b z=inv(A)*

摘要:MATLAB对于矩阵处理是非常高效的,而C++对于矩阵操作是非常麻烦的,因而可以采用C++与MATLAB混合编程求解矩阵问题. 主要思路就是,在MATLAB中编写函数脚本并使用C++编译为dll文件(在C++中可以调用编译的函数),然后对VS项目进行文件配置,编写C++代码调用MATLAB中定义的函数. 问题描述:对于一个多项式 需要求解c0到c5的值,由相关条件已知c0=c1=0,且... 可得如下矩阵式: 对比类似AX=B,可求X=A\B. 1.写出MATLAB代码如下 运行结果: 2

用Matlab求解微分方程 解微分方程有两种解,一种是解析解,一种是数值解,这两种分别对应不同的解法 解析解 利用dsolve函数进行求解 syms x; s = dsolve('eq1,eq2,...', 'cond1,cond2,...', 'v'); %eq:微分方程 %cond:条件 %v:独立变量 %形如:方程:y'= f(t,y),初值:y(t0) = y0 1.求解析解 dsolve('Du = 1+ u^2','t') ans = tan(C2 + t) 1i -1i 求 的解析

只是用来求解函数的部分一个根,具体算法没查询,只是调用自带的函数 代码如下 % 求函数零点和极小值 xiszero=func(0) x=-1:0.1:1.5; y=func(x); plot(x,y); hold on h1=refline(0,0); set(h1,'color','r')%先画图帮助选择合理的初值 xsolve=fzero('func',-0.5);%第一次参数是函数名称,第二个参数是初值 mpoint = fminbnd('func',0.5,1);%求极小值,注意只能用小

MATLAB 提供了函数filter,可以实现差分方程的递规求解. 设差分方程的形式为\(a_0y(n) + a_1y(n-1) + \cdots + a_my(n-m)=b_0x(n)+b_1x(n-1)+\cdots+b_sx(n-s)\) 基本的调用方法: yn = filter(B, A, xn) \(B = [b_0, \cdots, b_s], A = [a_0, \cdots, a_m]\): xn是输入信号: yn是输入信号通过系统的零状态响应. 如果输入是单位脉冲函数,则输出就

                 [例]求如下二次规划问题. [分析]首先应该把目标函数表示成如下矩阵形式: 这里要细说一下如何写成矩阵形式. 首先,向量x是很容易写出的,因为f(x)包含两个变量x1和x2,因此 其次,向量f只与两个变量x1和x2的一次项有关,所以fTx=-2x1-6x2,因此 最后,矩阵H只与两个变量x1和x2的二次项有关,所以,这里要注意的是不同于二次型,这里有个系数1/2,所以矩阵H的元素是二次型中的矩阵元素大小的两倍.给出一个规律:设矩阵H第i行第j列的元素大小为H(i

首先介绍一下ode45的格式: [t,y] = ode45(odefun,tspan,y0) [t,y] = ode45(odefun,tspan,y0,options) [t,y,te,ye,ie] = ode45(odefun,tspan,y0,options) sol = ode45(___) 这里介绍一阶微分方程: [自变量,因变量] = ode45(方程,范围,初值); 举个栗子: 首先创建一个func2.m函数存放方程表达式 function Biubiu = func2(h, t)

(function($) {var supportedCSS,styles=document.getElementsByTagName("head")[0].style,toCheck="transformProperty WebkitTransform OTransform msTransform MozTransform".split(" ");for (var a=0;a<toCheck.length;a++) if (styles[

一. 算法: 1.输入矩阵A,初始向量x误差限ep,最大迭代次数N 2.置 k = 1, m1 = 0; 3.求Xr-> norm(x)   abs(Xr)=max[Xi] 1<=i<=n 4.计算    y = x/norm(u) 5. 若m1-m 小于误差限 输出结果,停止 否则 to6 6.若k<N k++ norm(x) = m1 二.程序: A = [-,; -,; -,,-0.1]; N=; ep=1e-; n=length(A); y=ones(n,); k=; m1

算法的数学描述图解 实例 用Euler算法求解初值问题 \[ \frac{dy}{dx}=y+\frac{2x}{y^2}\] 初始条件\(y(0)=1\),自变量的取值范围\(x \in [0, 2]\) 算法Python3代码求解 # 导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义求解函数 y_dot = y + 2*x/(y*y) def fx(y, x): return y + 2*x/(y*y) # 算法定义 de

为什么要安装Octave? 它是什么? GNU Octave是自由软件基金会(Free Software Foundation)支持的遵循GPL协议(GNU General Public License)的一个自由再发布的软件,作者是以John W. Eaton为首的一些志愿者.它提供了一个环境,该环境支持叫做GNU Octave的高级语言,这种语言与Matlab兼容,主要用于数值计算.它提供了一个方便的命令行方式,可以数值求解线性和非线性问题,以及做一些数值 模拟. 通俗一点,它就是一款替代m

本文作者是一位机器学习工程师,他比较了四种机器学习编程语言(工具):R.Python.MATLAB 和 OCTAVE.作者列出了这些语言(工具)的优缺点,希望对想开始学习它们的人有用. 图源:Pixabay.com GitHub 地址:https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist  R 语言 R 是一种用于统计计算和图的语言及环境.它是一个 GNU 项目,与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的

转自:http://silencethinking.blog.163.com/blog/static/911490562008928105813169/ AX=B或XA=B在MATLAB中,求解线性方程组时,主要采用前面章节介绍的除法运算符"/"和"\".如: X=A\B表示求矩阵方程AX＝B的解: X＝B/A表示矩阵方程XA=B的解. 对方程组X＝A\B,要求A和B用相同的行数,X和B有相同的列数,它的行数等于矩阵A的列数,方程X＝B/A同理. 如果矩阵A不是方阵

MATLAB版本:R2015b 1.求解符号矩阵的行列式.逆.特征值.特征向量 A = sym('[a11, a12; a21, a22]');deltaA = det(A)invA = inv(A)[V, D] = eig(A) %V的列向量为特征向量,D的主对角线元素为相应的特征值 2.求解代数方程的解析解 syms a b cx = solve('a * x^2 + b * x + c = 0', 'x') 3.求解微分方程(组)的解析解 syms x yY1 = dsolve('D2y

摘自:http://www.maybe520.net/blog/987/ matlab中怎么求解线性方程组呢? matlab中求解线性方程组可应用克拉默法则(Cramer's Rule)即通过det()函数计算各个矩阵的行列式来求,也可以用高斯消元法来求解. matlab中的rref()函数可以将矩阵化成行最简形式,用法如下: 假如有一线性方程组为: 16 x1 + 2 x2 + 3 x3 = 13 5 x1 + 11 x2 + 10 x3 = 8 9 x1 + 7 x2 + 6 x3 = 12

可以选择的变步长求解器有:ode45,ode23,ode113,odel5s,ode23s和discret．缺省情况下,具有状态的系统用的是ode45:没有状态的系统用的是discrete． 1)ode45基于显式Runge-Kutta(4,5)公式,Dormand-Prince对．它是-个单步求解器(solver).也就是说它在计算y(tn)时,仅仅利用前一步的计算结果y(tn-1)．对于大多数问题．在第一次仿真时.可用ode45试一下． 2)ode23是基于显式Runge-Kutta(2,3

前段时间有多个网友询问在64位Matlab中如何使用WASPCN(水和蒸汽性质计算软件)的方法,一直没能给出解决方案. 最近自己有个项目也需要在64位Matlab中如何使用WASPCN(水和蒸汽性质计算软件),不得不设法解决问题了. 整个解决过程还真不简单. 需要先把原来的WASPCN.dll修改出64位版本的dll,由于原来dll是采用Delphi开发的,64位版本修改过程遇到了一些技术问题一直未能解决,最后不得不放弃,改用VC来重新dll. 还好以前有基础,先把32位dll的编程语言由Del