請問誰知道MATLAB中pascal的用法?比如我要求

2021-03-24 00:48:15 字數 6295 閱讀 2673

1樓:匿名使用者

如下面的程式

syms x y

s=(4*x+7*y)^6

p=expand(s)

這樣得到的p就是式

在matlab中pascal(4)是什麼意思?

2樓:白肚河蟹不讓說

帕斯卡矩陣

帕斯卡矩陣:由楊輝三角形表組成的矩陣稱為帕斯卡(pascal)矩陣。

楊輝三角形表是二次項 (x+y)^n 後的係數隨自然數 n 的增大組成的一個三角形表。

如4階帕斯卡矩陣為:

pascal(4)=

[1 1 1 1

1 2 3 4

1 3 6 10

1 4 10 20]

pascal(n)是矩陣實驗室(matrix laboratory)matlab中的命令,利用pascal()命令可以在矩陣實驗室中方便的得到任意階帕斯卡矩陣。設a為帕斯卡矩陣,則在matlab命令視窗中輸入a=pascal(n),n為正整數,可得到階數為n的帕斯卡矩陣。

matlab中@的用法

3樓:

@是用於定義函式控制代碼的操作符。函式控制代碼既是一種變數,可以用於傳參和賦值;也是可以當做函式名一樣使用。

舉例:sin是matlab中的一個函式,但sin只是函式名,還不是函式控制代碼,不可以用於傳參。

f = @sin;

這行**定義了一個函式控制代碼,變數名是f。這樣就可以當做引數傳遞了(這就是上面**中的意義所在),而且還可以跟sin函式按相同的語法規則使用:

g = f; % g也是函式控制代碼,其「值」和f一樣,都代表sin函式y = g(pi); %可以得到y=0

4樓:小宇宙

end就是陣列結尾的意思,從a的第一個元素以3為間隔直到a的結尾。0.8147 、0.9134 和0.2785

5樓:謇桂枝沃雲

^^大致做了一下,希望有所幫助。

function

main()

clc;x=

[233

0.975];%初值

lb=[226

9.9659];%下限

ub=[inf

inf0.9903];%上限

%最優化

[x,feval]

=fmincon(@gearg,x,,

,,,lb,

ub,'gscon')

%目標函式

functionf=

gear(x)f=

9.588*x(1)^3*x(2)^3*x(3)^(-3);

%約束條件

function

[g,q]

=gscon(x)

g(1)

=897641*x(1)^(-3)*x(2)^(-2)*x(3)^2-289;

g(2)

=245555.2*x(1)^(-3)*x(2)^(-2)*x(3)^2

-233;

g(3)

=226953.7*x(1)^(-1.5)*x(2)^(-1.5)*x(3)^(1.5)

-531;

g(4)=16

-0.8*x(2)*x(3)^(-1);

g(5)

=0.8*x(2)*x(3)^(-1)

-35;q=;

如何在matlab中多項式

6樓:4終

1、電腦上開啟軟體。

2、首先評估一下多項式p(x)=x4次冪+7x3次冪-5x+9,這裡可以表示成p = [1 7 0 -5 9];然後使用polyval評估計算。

3、在命令列視窗按回車鍵可以看到語句返回的結果如下圖所示。

4、也可以建立一個方陣x,評估計算多項式p,按回車鍵,返回結果。

5、開始計算多項式的根,通過roots函式求根,具體**如下圖所示。

6、也可以使用poly函式返回多項式係數,它是roots函式的逆,按回車鍵。

7、最後進行多項式的曲線擬合,使用polyfit函式查詢係數,x,y擬合n度多項式,實現擬合資料多項式,按回車鍵返回結果和輸出圖形。

7樓:化學工程

^syms s

ps=((s^2+1))^3*(s+5)^2*(s^4+4*s^2+7)

ps1=expand(ps)

結果:ps =

(s^2+1)^3*(s+5)^2*(s^4+4*s^2+7)ps1 =

請問matlab中ploy命令怎麼用

8樓:匿名使用者

你肯定是寫錯了,matlab中根本就沒有ploy這個命令。

poly命令是利

用多項式的根求多項式係數

內,比如

poly([3,2])就表示求多項式(x-3)(x-2)的容式的係數,

>> poly([3,2])

ans =

1 -5 6

能看懂嗎?

9樓:匿名使用者

你說的是poly函式吧,它是把多項式的係數向量變成多項式

poly(a)

a是多項式的係數

matlab中lsqcurvefit怎麼用

10樓:匿名使用者

求解曲線擬合問題的一般過程是,先通過觀察曲線形狀大致確定函式的形式,然後對函式的引數有個大概的估計作為初值,擬合後畫出曲線來看看效果,如果效果不理想,就考慮修改初值或函式的形式再試。有時候需要經過多次嘗試才能得到滿意的結果。

需要特別注意以下兩點:

1、與擬合函式的形式有關,如果函式形式選擇不當,不可能得到理想的結果。

例如,對於反比例函式,比較一般的情況應該考慮取1/(c1*x+c2)+c3。

2、擬合問題與初值關係很大,不是隨便指定什麼初值都行的通的。

例如,對於本題,初值如果選擇[0.5 -0.1 1],得到的結果就不太理想;但取[1 1 1]得到的結果就比較滿意。

**及擬合結果如下:

x=1:5;

y=[1 0.83 0.75 0.71 0.68];

f=@(c,x)1./(c(1)*x+c(2))+c(3);

c0=[1 1 1];

[c,resnorm]=lsqcurvefit(f,c0,x,y);

plot(x,y,'.-',x,f(c,x),'r:x')

legend('原始資料','擬合資料')

11樓:shine戚七七

採用matlab的lsqcurvefit函式進行非線性擬合:

1、首先編寫fun.m檔案

function [ f ] = fun( c,x )

%untitled3 summary of this function goes here

% detailed explanation goes here

f=1-8/9.8696.*exp(-9.8696.*c(1).*x/(c(2).^2));

end2、然後編寫data.m進行擬合

clc;clear;

data=[0 0

1 27.33333333

2 37.46666667

3 48.5

4 57.6

5 66.53333333

6 74.43333333

8 85.33333333

10 91.1

12 95.5

14 96.53333333

17 97.3

20 97.93333333

24 98.33333333];

xdata=data(:,1);

ydata=data(:,2)./100;

c0=[1 1];

for i=1:100

c = lsqcurvefit ('fun', c0, xdata, ydata) ;

c0 = c; %以計算出的 c為初值進行迭代;

endc

x=0:0.5:25;

y1=1-8/9.8696.*exp(-9.8696.*c(1).*x/(c(2).^2));

plot(xdata, ydata,'o',x,y1,'r');

legend ('實驗資料 ','擬合曲線');

3、擬合結果

d= 0.0241 l=1.1436

12樓:白肚河蟹不讓說

非線性曲線擬合是已知輸入向量xdata和輸出向量ydata,並且知道輸入與輸出的函式關係為ydata=f(x, xdata),但不知道係數向量x。今進行曲線擬合,求x使得輸出的如下最小二乘表示式成立:

min σ(f(x,xdatai)-ydatai)^2

函式 lsqcurvefit

格式 x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata)

x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub)

x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub,options)

[x,resnorm] = lsqcurvefit(…)

[x,resnorm,residual] = lsqcurvefit(…)

[x,resnorm,residual,exitflag] = lsqcurvefit(…)

[x,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqcurvefit(…)

[x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda] = lsqcurvefit(…)

[x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] =lsqcurvefit(…)

引數說明:

x0為初始解向量;xdata,ydata為滿足關係ydata=f(x, xdata)的資料;

lb、ub為解向量的下界和上界lb≤x≤ub,若沒有指定界,則lb=[ ],ub=[ ];

options為指定的優化引數;

fun為待擬合函式,計算x處擬合函式值,其定義為 function f = myfun(x,xdata)

resnorm=sum ((fun(x,xdata)-ydata).^2),即在x處殘差的平方和;

residual=fun(x,xdata)-ydata,即在x處的殘差;

exitflag為終止迭代的條件;

output為輸出的優化資訊;

lambda為解x處的lagrange乘子;

jacobian為解x處擬合函式fun的jacobian矩陣。

例 求解如下最小二乘非線性擬合問題

已知輸入向量xdata和輸出向量ydata,且長度都是n,待擬合函式的表示式為

ydata(i)=x(1)-xdata(i)^2+x(2)-sin(xdata(i))+x(3)-xdata^3

即目標函式為min σ(f(x,xdata(i))-ydata(i))^2

其中:f(x,xdata) = x(1)*xdata^2 + x(2)*sin(xdata) + x(3)*xdata^3

初始解向量為x0=[0.3, 0.4, 0.1],即表示式的 個引數[x(1),x(2),x(3)]。

解:先建立擬合函式檔案,並儲存為myfun.m

function f = myfun(x,xdata)

f = x(1)*xdata.^2 + x(2)*sin(xdata) + x(3)*xdata.^3;

然後給出資料xdata和ydata

>>xdata = [3.6 7.7 9.3 4.1 8.6 2.8 1.3 7.9 10.0 5.4];

>>ydata = [16.5 150.6 263.1 24.7 208.5 9.9 2.7 163.9 325.0 54.3];

>>x0 = [10, 10, 10]; %初始估計值

>>[x,resnorm] = lsqcurvefit(@myfun,x0,xdata,ydata)

結果為:

optimization terminated successfully:

relative function value changing by less than options.tolfun

x = 0.2269 0.3385 0.3021

=>即解出的係數最優估計值

resnorm = 6.2950

=>在x解值處的目標最小二乘表示式值。即所謂殘差。

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