matlab 数学实验 实验报告 欧拉公式 ROSSLER微分方程

数学实验—实验报告

一、实验项目： 二、实验目的和要求

1、本章将对人口变化、动物种群变迁、网络系统的可靠性分析，介绍微分方程（组）的模型建立、数值解和图形解等方法，并用MATLAB 几何直观地展示各种求解方法的求解结果。

2、利用欧拉公式求解方程

三、实验题目

问题一：求微分方程的解析解，并画出它们的图形， y ’=y +2x , y (0)=1, 0

问题二：用向前欧拉公式和改进的欧拉公式求方程

y ’=y -2x /y , y (0)=1的数值解（0≤x ≤1 , h =0.1） 要求编写程序。

问题三：Rossler 微分方程组

当固定参数b=2, c=4时，试讨论随参数a 由小到大变化（如a ∈(0,0.65]）而方程解的变化情况，

并且画出空间曲线图形，观察空间曲线是否形成混沌状？

问题四：水的流出时间

一横截面积为常数A ，高为H 的水池内盛满水，由池底一横截面积为B 的小孔放水。设水从小

孔流出的速度为v=(2gh)0.5，求在任意时刻的水面高度和将水放空所需的时间。

时间t →高度h 。

问题五：考虑相互竞争模型

两种相似的群体之间为了争夺有限的同一种事物来源和生存空间而进行生死存亡竞争时，往往是竞争力较弱的种群灭亡，而竞争力较强的种群达到环境容许的最大数量

假设有甲、乙两个生物种群，当它们各自生存于一个自然环境中，均服从Logistics 规律。

三、实验过程

问题一：

用matlab 编写代码： x=[0,1]

y=dsolve('Dy=y+2*x')

y=dsolve('Dy=y+2*x', 'y(0)=1', 'x')

ezplot(x,y)

输出：y =-2*x+exp(t)*C1 （通解）y =-2*x-2+3*exp(x) 画图：x=0:0.01:1;y =-2*x-2+3*exp(x);plot(x,y)

'''()x y z y x ay

z b z x c =--??

=+??=+-?

0.10.20.30.40.50.60.70.80.91

问题二： 1、分析：

解：（1）解析解法得到其精确解：

（2） 向前欧拉法：

1(2/)n n n n n y y h y x y +=+- (1)2/n n n

h y h x y =+- 迭代公式为 n+1y 1.10.2/n n n y x y =-，其中0y =y(0)=1

（3）改进欧拉法：

n

+

1

n

n n n n

+

1n +1

n n n n n n n n n n n n

n

2

n n

n

n

n y =y +(h /2)*[(y -2x /y )+(y -2x /y )]

=y +(h /2)*[(y -2x

/y )+(y +h -2(x

+h )/(y

h ))] =y

+(h /2)*[2y

2x /y

2(x +h )/(y

+h )]

=(1+h )y /2x

/y

(x +h )/(y

+h )

h h h h +--+-- 迭代公式为 n+1y 1.10.1/0.1()/()0.005n n n n n y x y x h y h =--+++，其中0y =y(0)=1

2、Matlab 编码

x1(1)=0;y1(1)=1;y2(1)=1;h=0.1; for k=1:10 x1(k+1)=x1(k)+h;

y1(k+1)=(1-h)*y1(k)+2*h*x1(k)/y1(k);

y2(k+1)=(1+h)*y2(k)+(h*h)/2-h*x1(k)/y2(k)-h*(x1(k)+h)/(y2(k)+h); end x=0:0.1:1; y=(2*x+1).^(1/2);

x1=x1(1:11),y=y(1:11),y1=y1(1:11),y2=y2(1:11), plot(x,y,x1,y1,'k:',x1,y2,'r--')

显示图像及结果：

x1 = 0 0.1000 0.2000 0.3000 0.4000 0.5000 0.6000 0.7000 0.8000 0.9000 1.0000

y = 1.0000 1.0954 1.1832 1.2649 1.3416 1.4142 1.4832 1.5492 1.6125 1.6733 1.7321

y1 = 1.0000 0.9000 0.8322 0.7971 0.7926 0.8143 0.8557 0.9103 0.9731 1.0402 1.1092

y2 = 1.0000 1.0959 1.1847 1.2679 1.3468 1.4222 1.4948 1.5653 1.6340 1.7016 1.7683

00.10.20.30.40.50.60.70.80.91

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

图中，蓝色曲线是精确解，红色曲线是向前欧拉法曲线，黑色曲线是改进后欧拉法曲线

问题三

1、matlab 编程

function r=rossler(t,x) global a; global b; global c;

r=[-x(2)-x(3);x(1)+a*x(2);b+x(3)*(x(1)-c)];

global a; global b; global c; b=2; c=4; t0=[0,200]; for a=0:0.02:0.65

[t,x]=ode45('rossler',t0,[0,0,0]); subplot(1,2,1);

plot(t,x(:,1),'r',t,x(:,2),'g',t,x(:,3),'b');

title('x(oìé?),y(?ìé?),z(àoé?)??t±??ˉ?é??');xlabel('t'); subplot(1,2,2);

plot3(x(:,1),x(:,2),x(:,3))

title('?àí?');xlabel('x');ylabel('y');zlabel('z'); pause end

当a=0时，图像如下

50

100150

200

-1

-0.8-0.6-0.4-0.200.2

0.4

0.6x(红色),y(绿色),z(篮色)随t 变化情况t

-0.5

相图

z

当a=0时，(x,y,z)收敛于（0,0.5,0.5）

当a=0.12时，图像如下

50

100150

200

-1.2

-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.4

0.6x(红色),y(绿色),z(篮色)随t 变化情况t

-0.5

相图

z

当a=0.28时，(x,y ,z)仍然收敛，但是收敛速度大大降低。

当a=0.28时，图像如下

050

100150200

-5

-4-3-2-1012

3

4x(红色),y(绿色),z(篮色)随t 变化情况t

-5

-5x

相图

z

当a=0.4时，图像如下

050

100150200

-6

-4

-2

2

4

6

x(红色),y(绿色),z(篮色)随t 变化情况t

-5

x

相图

z

当a=0.52时，图像如下

50

100150

200

-10-5

5

10

15

x(红色),y(绿色),z(篮色)随t 变化情况t

-5

x

相图

z

有一系列图看出，随着 a 的增大，(x,y,z)接近其极限环的速度加快。a 增大时，任意周期的极限环的稳定性都将失去。这就是形成混沌的必要条件。

问题四：水的流出时间

Matlab编码：

h=dsolve('Dh=-(B*(2*g*h)^1/2)/A','h(0)=H','t')

得结果：

h =H*exp(-B*g/A*t)

令h=0

得到将水放空所需的时间为T=A/(B*g)

问题五：.考虑相互竞争模型

分析：

x1(t)，x2(t)是两个种群的数量；r1，r2是它们的固有增长率；n1，n2是它们的最大容量；

m2(m1)为种群乙（甲）占据甲（乙）的位置的数量，并且m2=αx2；m1=βx1

dx1/dt=r1*x1*(1-(x1+m2)/n1) dx2/dt=r2*x2*(1-(x2+m1)/n2)

(1)设r1=r2=1，n1=n2=100，m1=0.5，m2=2，x10=x20=10，计算x(t)，y(t)，出图形及相图，并解释器变化过程。

(2)改变r1，r2，n1，n2，x0，y0，而α，β不变，计算并分析结果；若α=1.5，β=0.7，再分析结果。由此能得到什么结论。

用matlab编程：

function l=logistic(t,x)

r=[1 1];

n=[100 100];

m=[0.5 2];

l=[r(1)*x(1)*(1-(x(1)+m(2))/n(1));r(2)*x(2)*(1-(x(2)+m(1))/n(2))];

x0=[10 10];

t0=[0 15];

plot(t,x(:,1),'r',t,x(:,2),'g');xlabel('时间');ylabel('种群数量');

title('种群数量与时间');pause

plot(x(:,1),x(:,2));xlabel('种群1的数量');ylabel('种群2的数量');

title('相图');

01234

5678910

10

2030405060708090

100时间种群数量

种群数量与时间

10

203040

5060708090100

102030405060708090

100种群一的数量

种群二的数量

相图

种群数量先增加后趋于平稳，随着时间的增加，种群数量增加的速度开始变得缓慢，接近于种群数量的包和值。

两者数量基本持平，种群二略占优势。当时间足够长时，两者都将趋向于环境的最大容量。

MATLAB实验报告50059

实验一MATLAB操作基础 实验目的和要求： 1、熟悉MATLAB的操作环境及基本操作方法。 2、掌握MATLAB的搜索路径及设置方法。 3、熟悉MATLAB帮助信息的查阅方法 实验内容： 1、建立自己的工作目录，再设置自己的工作目录设置到MA TLAB搜索路径下，再试 验用help命令能否查询到自己的工作目录。 2、在MA TLAB的操作环境下验证课本；例1-1至例1-4，总结MATLAB的特点。 例1-1

例1-2 例1-3 例1-4

3、利用帮助功能查询inv、plot、max、round等函数的功能。 4、完成下列操作： （1）在matlab命令窗口输入以下命令： x=0:pi/10:2*pi; y=sin(x); （2）在工作空间窗口选择变量y，再在工作空间窗口选择回绘图菜单命令或在工具栏中单击绘图命令按钮，绘制变量y的图形，并分析图形的含义。

5、访问mathworks公司的主页，查询有关MATLAB的产品信息。 主要教学环节的组织： 教师讲授实验目的、开发环境界面、演示实验过程，然后同学上机练习。 思考题： 1、如何启动与退出MA TLAB集成环境？ 启动： （1）在windows桌面，单击任务栏上的开始按钮，选择‘所有程序’菜单项，然后选择MA TLAB程序组中的MA TLABR2008b程序选项，即可启动 MATLAB系统。 （2）在MA TLAB的安装路径中找到MA TLAB系统启动程序matlab.exe，然后运行它。 （3）在桌面上建立快捷方式后。双击快捷方式图标，启动MA TLAB。 退出： （1）在MA TLAB主窗口file菜单中选择exitMATLAB命令。 （2）在MA TLAB命令窗口中输入exit或quit命令。 （3）单击MATLAB主窗口的关闭按钮。 2、简述MATLAB的主要功能。 MATLAB是一种应用于科学计算领域的数学软件，它主要包括数值计算和符 号计算功能、绘图功能、编程语言功能以及应用工具箱的扩展功能。 3、如果一个MATLAB命令包含的字符很多，需要分成多行输入，该如何处理？

Matlab数学实验报告一

数学软件课程设计 题目非线性方程求解 班级数学081 姓名曹曼伦

实验目的：用二分法与Newton迭代法求解非线性方程的根； 用Matlab函数solve、fzero、fsolve求解非线性方程（组）的解。 编程实现二分法及Newton迭代法； 学会使用Matlab函数solve、fzero、fsolve求解非线性方程（组）的解。 通过实例分别用二分法及迭代法解非线性方程组并观察收敛速度。 实验内容： 比较求exp(x)+10*x-2的根的计算量。(要求误差不超过十的五次方） (1)在区间（0，1)内用二分法； (2)用迭代法x=(2-exp(x))/10，取初值x=0 。 试验程序 (1)二分法: format long syms x s=exp(x)+10*x-2 a=0; b=1; A=subs(s,a) B=subs(s,b) f=A*B %若f<0，则为由根区间 n=0; stop=1.0e-5; while f<0&abs(a-b)>=stop&n<=100; Xk=(a+b)/2; %二分 M= subs(s, Xk); if M* A<0 symbol=1 %若M= subs(s, Xk)为正，则与a二分 b= Xk else symbol=0 % 若M= subs(s, Xk)为负，则与b二分 a= Xk end n=n+1 end Xk n (2)牛顿迭代法； format long

syms x s= (2-exp(x))/10; %迭代公式 f=diff(s); x=0; %迭代初值 a=subs(f,x); %判断收敛性(a是否小于1) s=(2-exp(x))/10; stop=1.0e-5; %迭代的精度 n=0; while a<1&abs(s-x)>=stop&n<=100; x=s %迭代 s=(2-exp(x))/10; n=n+1 end 实验结果： （1）二分法： symbol =1 b =0.50000000000000 n =1 symbol =1 b =0.25000000000000 n =2 symbol =1 b =0.12500000000000 n =3 symbol =0 a =0.06250000000000 n =4 symbol =1 b =0.09375000000000 n =5 symbol =0 a =0.07812500000000 n =6 symbol =1 b =0.09054565429688 n =15 symbol =1 b =0.09053039550781 n =16 symbol =0 a =0.09052276611328 n =17 Xk =0.09052276611328 n =17 （2）迭代法 由x =0.10000000000000 n =1 x =0.08948290819244 n =2 x =0.09063913585958 n =3 x =0.09051261667437 n =4 x =0.09052646805264 n =5 试验结果可见用二分法需要算17次，而用迭代法求得同样精度的解仅用5次，但由于迭代法一般只具有局部收敛性，因此通常不用二分法来求得非线性方程的精确解，而只用它求得根的一个近似解，再用收敛速度较快的迭代法求得其精确解。

数学实验“几种常见的求积分近似解的方法”实验报告(内含matlab程序)

西京学院数学软件实验任务书

实验二十一实验报告 一、实验名称：Romberg 积分法，Gauss 型积分法，高斯-勒让德积分法，高斯-切比雪夫积分法，高斯-拉盖尔积分法，高斯-埃尔米特积分法。 二、实验目的：进一步熟悉Romberg 积分法，Gauss 型积分法，高斯-勒让德积分法，高斯-切比雪夫积分法，高斯-拉盖尔积分法，高斯-埃尔米特积分法。 三、实验要求：运用Matlab/C/C++/Java/Maple/Mathematica 等其中一种语言完成程序设计。 四、实验原理： 1．Romberg 积分法： 龙贝格积分法是用里查森外推算法来加快复合梯形求积公式的收敛速度，它的算法如下，其中()i m T 是通过一系列逼近原定积分的龙贝格分值. 计算(0)1[()()]2 b a T f a f b -= + 对1,2,3,k n = ，计算下列各步： 21()(1)1 111 1(21)()[()]222k k k k k j b a j b a T T f a ---=---=++∑

对1,2,,m k = 和,1,2,,1i k k k =-- ，计算111 441 m i i i m m m m T T T --+-=- 随着计算的步骤的增加，()i m T 越来越逼近积分()b a f x dx ?。 2．Gauss 型积分法： 高斯积分公式的思想是用n 个不等距的节点123,,,n x x x x 对被积函数进行插值，然后对插值后的函数进行积分，其积分公式为： 1 1 1 ()()n k k k f x dx A f x -=≈∑? 如果积分区间不是[1,1]-，则需转换到此区间： 11()()222 b a b a b a b a f x dx f t dt ---+= +? ? 其中系数k A 、节点k x 与n 的关系如下表所示： 3．高斯-切比雪夫积分法： 第一类切比雪夫积分形式为： 1 1 ()()n k k k f x dx A f x -=≈∑? 其中k A n π= ，21cos 2k k x n π-= 4．高斯-拉盖尔积分法： 高斯-拉盖尔公式有两种形式： 1 ()()n x k k k e f x dx A f x +∞ -=≈∑?

matlab实验报告

实验一小球做自由落体运动内容：一小球竖直方向做自由落体，并无损做往返运动。程序： theta=0:0.01:2*pi x=cos(theta) y=sin(theta) l=1 v=1 while l<10 for t=1:10 y=y+(-1)^l*v*t plot(x,y,[-1,1],[-56,2],'.') axis equal pause(0.1) end l=l+1 end 结果：

-50 -40 -30 -20 -10 收获：通过运用小球自由落体规律，及（-1）^n 来实现无损往 返运动！ 实验二 旋转五角星 内容：一个五角星在圆内匀速旋转 程序：x=[2 2 2 2 2 2] y=[0 4/5*pi 8/5*pi 2/5*pi 6/5*pi 0] y1=2*sin(y) x1=2*cos(y) theta=0:4/5*pi:4*pi

x2=2*cos(theta) y2=2*sin(theta) plot(x,y,x1,y1,x2,y2) axis equal theta1=theta+pi/10 x2=2*cos(theta1) y2=2*sin(theta1) plot(x2,y2) axis equal theta=0:4/5*pi:4*pi for rot=pi/10:pi/10:2*pi x=2*cos(theta+rot) y=2*sin(theta+rot) plot(x,y) pause(0.1) end 结果：

-2 -1.5-1-0.500.51 1.52 -2-1.5-1-0.500.511.5 2 收获：通过theta1=theta+pi/10，我们可以实现五角星在圆内匀速 旋转！ 实验三 转动的自行车 内容：一辆自行车在圆内匀速转动 程序：x=-4:0.08:4; y=sqrt(16-x.^2); theta1=-pi/2:0.01*pi:3*pi/2; x3=0.5*cos(theta1); y3=0.5*sin(theta1); theta=-pi/2+0.02*pi for k=1:100

matlab数学实验报告5

数学实验报告 制作成员班级学号 2011年6月12日

培养容器温度变化率模型 一、实验目的 利用matlab软件估测培养容器温度变化率 二、实验问题 现在大棚技术越来越好，能够将温度控制在一定温度范围内。为利用这种优势，实验室现在需要培植某种适于在8.16℃到10.74℃下能够快速长大的甜菜品种。为达到实验所需温度，又尽可能地节约成本，研究所决定使用如下方式控制培养容器的温度：1，每天加热一次或两次，每次约两小时； 2，当温度降至8.16℃时，加热装置开始工作；当温度达到10.74℃时，加热装置停止工作。 已知实验的时间是冬天，实验室为了其它实验的需要已经将实验室的温度大致稳定在0℃。下表记录的是该培养容器某一天的温度 时间(h)温度（℃）时间（h）温度（℃）09.68 1.849.31 0.929.45 2.959.13 3.878.981 4.989.65 4.988.811 5.909.41 5.908.691 6.839.18 7.008.5217.938.92 7.938.3919.048.66 8.978.2219.968.43 9.89加热装置工作20.848.22 10.93加热装置工作22.02加热装置工作10.9510.8222.96加热装置工作12.0310.5023.8810.59 12.9510.2124.9910.35 13.889.9425.9110.18 三、建立数学模型 1，分析：由物理学中的傅利叶传热定律知温度变化率只取决于温度

差，与温度本身无关。因为培养容器最低温度和最高温度分别是：8.16℃和10.74℃；即最低温度差和最高温度差分别是：8.16℃和10.74℃。而且，16.8/74.10≈1.1467，约为1，故可以忽略温度对温度变化率的影响2， 将温度变化率看成是时间的连续函数，为计算简单，不妨将温度变化率定义成单位时间温度变化的多少，即温度对时间连续变化的绝对值（温度是下降的），得到结果后再乘以一系数即可。 四、问题求解和程序设计流程1）温度变化率的估计方法 根据上表的数据，利用matlab 做出温度-时间散点图如下： 下面计算温度变化率与时间的关系。由图选择将数据分三段，然后对每一段数据做如下处理：设某段数据为{(0x ,0y ),(1x ,1y ),(2x , 2y ),…,(n x ,n y )},相邻数据中点的平均温度变化率采取公式： 温度变化率=（左端点的温度-右端点的温度）/区间长度算得即：v( 2 1i i x x ++)=(1+-i i y y )/(i i x x - +1). 每段首尾点的温度变化率采用下面的公式计算：v(0x )=(30y -41y +2y )/(2x -0x )v(n x )=(3n y -41+n y +2+n y )/(n x -2-n x )

MATLAB实验报告(1-4)

信号与系统MATLAB第一次实验报告 一、实验目的 1.熟悉MATLAB软件并会简单的使用运算和简单二维图的绘制。 2.学会运用MATLAB表示常用连续时间信号的方法 3.观察并熟悉一些信号的波形和特性。 4.学会运用MATLAB进行连续信号时移、反折和尺度变换。 5.学会运用MATLAB进行连续时间微分、积分运算。 6.学会运用MATLAB进行连续信号相加、相乘运算。 7.学会运用MATLAB进行连续信号的奇偶分解。 二、实验任务 将实验书中的例题和解析看懂，并在MATLAB软件中练习例题，最终将作业完成。 三、实验内容 1.MATLAB软件基本运算入门。 1). MATLAB软件的数值计算： 算数运算 向量运算：1.向量元素要用”[ ]”括起来，元素之间可用空格、逗号分隔生成行向量，用分号分隔生成列向量。2.x=x0:step:xn.其中x0位初始值，step表示步长或者增量，xn 为结束值。 矩阵运算：1.矩阵”[ ]”括起来；矩阵每一行的各个元素必须用”,”或者空格分开； 矩阵的不同行之间必须用分号”;”或者ENTER分开。2.矩阵的加法或者减法运算是将矩阵的对应元素分别进行加法或者减法的运算。3.常用的点运算包括”.*”、”./”、”.\”、”.^”等等。 举例：计算一个函数并绘制出在对应区间上对应的值。

2).MATLAB软件的符号运算：定义符号变量的语句格式为”syms 变量名” 2.MATLAB软件简单二维图形绘制 1).函数y=f(x)关于变量x的曲线绘制用语：>>plot(x,y) 2).输出多个图像表顺序：例如m和n表示在一个窗口中显示m行n列个图像，p表 示第p个区域，表达为subplot(mnp)或者subplot(m,n,p) 3).表示输出表格横轴纵轴表达范围：axis([xmax,xmin,ymax,ymin]) 4).标上横轴纵轴的字母：xlabel(‘x’),ylabel(‘y’) 5).命名图像就在subplot写在同一行或者在下一个subplot前：title(‘……’) 6).输出：grid on 举例1： 举例2：

参考答案Matlab实验报告

实验一 Matlab基础知识 一、实验目的： 1.熟悉启动和退出Matlab的方法。 2.熟悉Matlab命令窗口的组成。 3.掌握建立矩阵的方法。 4.掌握Matlab各种表达式的书写规则以及常用函数的使 用。 二、实验内容： 1.求[100，999]之间能被21整除的数的个数。（rem） 2.建立一个字符串向量，删除其中的大写字母。（find） 3.输入矩阵，并找出其中大于或等于5的元素。（find） 4.不采用循环的形式求出和式 63 1 2i i= ∑ 的数值解。(sum) 三、实验步骤： ●求[100，199]之间能被21整除的数的个数。（rem） 1.开始→程序→Matlab 2.输入命令： ?m=100:999; ?p=rem(m,21); ?q=sum(p==0) ans=43 ●建立一个字符串向量，删除其中的大写字母。（find） 1.输入命令：

?k=input('’,’s’)； Eie48458DHUEI4778 ?f=find(k>=’A’&k<=’Z’)； f=9 10 11 12 13 ?k(f)=[ ] K=eie484584778 ●输入矩阵，并找出其中大于或等于5的元素。（find） 1.输入命令： ?h=[4 8 10;3 6 9; 5 7 3]； ?[i,j]=find(h>=5) i=3 j=1 1 2 2 2 3 2 1 3 2 3 ●不采用循环的形式求出和式的数值解。（sum） 1.输入命令： ?w=1:63； ?q=sum(2.^w) q=1.8447e+019

实验二 Matlab 基本程序 一、 实验目的： 1. 熟悉Matlab 的环境与工作空间。 2. 熟悉M 文件与M 函数的编写与应用。 3. 熟悉Matlab 的控制语句。 4. 掌握if,switch,for 等语句的使用。 二、 实验内容： 1. 根据y=1+1/3+1/5+……+1/（2n-1）,编程求：y<5时最大n 值以及对应的y 值。 2. 编程完成，对输入的函数的百分制成绩进行等绩转换，90~100为优，80~89为良，70~79为中，60~69为及格。 3. 编写M 函数文件表示函数 ，并分别求x=12和56时的函数值。 4. 编程求分段函数 2226;03 56;0532 1;x x x x y x x x x x x x +-<≠=-+≤<≠≠-+且且及其它，并求输入x=[-5.0,-3.0,1.0,2.0,2.5,3.0,3.5]时的输出y 。 三、 实验步骤： 根据y=1+1/3+1/5+……+1/（2n-1）,编程求：y<5时最大n 值以及对应的y 值。 1. 打开Matlab ，新建M 文件 2. 输入命令： 51022-+x

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数字信号处理及MATLAB 实验报告 班级： 学号： 姓名：

4.7.2 例4,2 设x(n)是由两个正弦信号及白噪声的叠加，试用FFT文件对其作频谱分析。程序清单 %产生两个正弦加白噪声 N=256; f1=.1;f2=.2;fs=1; a1=5;a2=3; w=2*pi/fs; x=a1*sin(w*f1*(0:N-1))+a2*sin(w*f2*(0:N-1))+randn(1,N); %应用FFT求频谱 subplot(2,2,1); plot(x(1:N/4)); title('原始信号'); f=-0.5:1/N:0.5-1/N; x=fft(x); y=ifft(x); subplot(2,2,2); plot(f,fftshift(abs(x))); title('频域信号'); subplot(2,2,3); plot(real(x(1:N/4))); title('时域信号');

例4.3 设x（n）为长度N=6的矩形序列，用MATLAB程序分析FFT取不同长度时x（n）频谱的变化。N=8,32,64,时x（n）的FFT MATLAB实现程序如下。 x=[1,1,1,1,1,1]; N=8; y1=fft(x,N); n=0:N-1; subplot(3,1,1);stem(n,abs(y1),'.k');axis([0,9,0,6]); N=32; y2=fft(x,N); n=0:N-1; subplot(3,1,2);stem(n,abs(y2),'.k');axis([0,40,0,6]); N=64; y3=fft(x,N); subplot(3,1,3);stem(n,abs(y3),'.k');axis([0,80,0,6]);

浅析Matlab数学实验报告

数学实验报告 姓名: 班级: 学号: 第一次实验任务 过程: a=1+3i; b=2-i; 结果: a+b =3.0000 + 2.0000i a-b =-1.0000 + 4.0000i a*b = 5.0000 + 5.0000i a/b = -0.2000 + 1.4000i 过程: x=-4.5*pi/180; y=7.6*pi/180; 结果: sin(abs(x)+y)/sqrt(cos(abs(x+y))) =0.2098 心得:对于matlab 中的角度计算应转为弧度。 (1)过程: x=0:0.01:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); y3=exp(x); y4=log(x); plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4) plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4) 结果: (2)过程:>> subplot(2,2,1) >> plot(x,y1) >> subplot(2,2,2) >> plot(x,y2) ./,,,,2,311b a b a b a b a i b i a ?-+-=+=计算、设有两个复数 6,7,5.4)

cos()sin(2=-=++y x y x y x ,其中、计算的图形。 下分别绘制)同一页面四个坐标系)同一坐标系下(、在( x y e y x y x y x ln ,,cos ,sin 213==== >> subplot(2,2,3) >> plot(x,y3) >> subplot(2.2.4) >> subplot(2,2,4) >> plot(x,y4) 结果: 心得:在matlab中,用subplot能够实现在同一页面输出多个坐标系的图像,应注意将它与hold on进行区别,后者为在同一坐标系中划出多条曲线。 5、随机生成一个3x3矩阵A及3x2矩阵B,计算(1)AB,(2)对B中每个元素平方后得到的矩阵C,(3)sinB,(4)A的行列式,(5)判断A是否可逆,若可逆,计算A的逆矩阵,(6)解矩阵方程AX=B,(7)矩阵A中第二行元素加1,其余元素不变,得到矩阵D,计算D。 过程:A=fix(rand(3,3).*10) ; B=fix(rand(3,3).*10);

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Matlab实验报告 实验二图像处理 一、实验目的 （1）通过应用MA TLAB语言编程实现对图像的处理，进一步熟悉MATLAB软件的编程及应用； （2）通过实验进一步掌握图像处理的基本技术和方法。 二、实验内容及代码 ㈠.应用MA TLAB语言编写显示一幅灰度图像、二值图像、索引图像及彩色图像的程序，并进行相互之间的转换 首先，在matlab页面中的current directory下打开存放图像的文件夹。 1.显示各种图像 ⑴显示彩色图像： ①代码：>> mousetif=imread('tif.TIF'); >> image(mousetif) 显示截图： ②代码：>> mousetif=imread('tif.TIF'); >> imshow(mousetif) 显示截图：

③代码：mousetif=imread('tif.TIF'); subimage(mousetif) 显示截图： 显示截图：

⑵显示二值图像 ①代码：>> I=imread('单色bmp.bmp'); >> imagesc(I,[0 2]) 显示截图： ②代码：>> I=imread('单色bmp.bmp');

>> imshow(I,2) 显示截图： ③代码：>> I=imread('单色bmp.bmp'); >> subimage(I) 显示截图：

⑶显示灰度图像 ①代码：>> I1=imread('256bmp.bmp'); >> imagesc(I1,[0,256]) 显示截图： 代码：>> I1=imread('256bmp.bmp'); >> colormap(gray); >> subplot(1,2,1); >> imagesc(I1,[0,256]); >> title('灰度级为[0 256]的mouse.bmp图'); >> subplot(1,2,2); >> imagesc(I1,[0,64]); >> colormap(gray); >> title('灰度级为[0 64]的mouse.bmp图'); 显示截图：

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实验报告 2. The Branching statements 一、实验目的： 1.To grasp the use of the branching statements; 2.To grasp the top-down program design technique. 二、实验内容及要求： 1．实验内容： 1).编写 MATLAB 语句计算 y(t)的值 (Write the MATLAB program required to calculate y(t) from the equation) ???<+≥+-=0 530 53)(2 2t t t t t y 已知 t 从-5到 5 每隔0.5取一次值。运用循环和选择语句进行计算。 (for values of t between -5 and 5 in steps of 0.5. Use loops and branches to perform this calculation.) 2).用向量算法解决练习 1, 比较这两个方案的耗时。 （tic ，toc 的命令可以帮助你完成的时间计算，请使用'help'函数）。 Rewrite the program 1 using vectorization and compare the consuming time of these two programs. (tic, toc commands can help you to finish the time calculation, please use the …help ? function). 2.实验要求： 在报告中要体现top-down design technique, 对于 3 要写出完整的设计过程。 三、设计思路： 1．用循环和选择语句进行计算： 1).定义自变量t ：t=-5:0.5:5; 2).用循环语句实现对自变量的遍历。 3).用选择语句实现对自变量的判断，选择。 4).将选择语句置入循环语句中，则实现在遍历中对数据的选择，从而实现程序的功能。 2. 用向量法实现： 1).定义自变量t ：t=-5:0.5:5; 2).用 b=t>=0 语句，将t>=0得数据选择出，再通过向量运算y(b)=-3*t(b).^2 + 5; 得出结果。 3).用取反运算，选择出剩下的数据，在进行向量运算，得出结果。 四、实验程序和结果 1.实验程序 实验程序：创建m 文件：y_t.m

广州大学学生实验报告1 matlab 程序设计

广州大学学生实验报告 开课学院及实验室：机械与电气工程学院计算机楼 301室2014 年10 月30 日

2、MATLAB指令窗的基本操作 MATLAB指令窗给用户提供了最直接的交互界面，可用于输入和执行指令、显示指令运行结果、调试MATLAB程序等常用的MATLAB仿真计算功能。本实验掌握以下在指令窗执行的基本操作，达到熟悉使用指令窗的目的： （1）最简单的计算器使用方法：在MATLAB指令窗中，可按计算器的方式进行一般的数学计算，MATLAB的运算符的含义大致与常见的运算规则一致； （2）在指令窗中输入和生成矩阵：与一般的计算器不同，在MATLAB中可直接输入和生成矩阵。实际上，矩阵是MATLAB工作的基本元素。 （3）数值表述方法：在MATLAB中的大部分数值的表述方式与平常是相同的，需要注意的是在表示比较大的数时，MATLAB默认采用科学计数法显示； （4）变量命名规则：对于MATLAB变量命名规则，需要注意以下几点： a、变量名、函数名对字母大小写敏感 b、变量名的第一个字母必须是英文字母，后续可以是字母、数字、下划线 c、变量的有效时限：在变量定义赋值之后，会作为内存变量保存并显示在Workspace Browser中。因此，凡是显示在Workspace Browser中的变量 都是“有效”的，其后可以被调用，否则不能被调用。 d、对于像 等常用的数学常量，MATLAB定义了预定义变量与其对应，在使用时需多加留意。 e、复数和复数矩阵的表示方法。 （5）其他操作的操作要旨和操作技巧的运用。 3、计算结果的图形表示 计算结果可视化是MATLAB的主要组成部分，借助图形表现数据是十分常用的“数据表达手段”，尤其当数据量相当庞大时，因为图形可以表现数据内在联系和宏观特征。关于MATLAB绘图的基本方法在后续章节中详细讲述，本实验主要通过示例了解MATLAB绘图的基本功能。 4、Current Directory、路径设置器和文件管理 理解当前目录Current Directory和搜索路径的作用是正确使用MATLAB的关键环节。当前目录指的是当前MA TLAB工作的目录，MATLAB运行指令需要打开或者保存的文件，都首先在目录中查找或保存。搜索路径则是MATLAB工作时，需查找相应的文件、函数或变量所在的相关文件夹所在的路径。 在理解当前目录Current Directory和搜索路径的作用的基础上，也要掌握当前目录Current Directory和搜索路径的设置方法，这是正确使用MA TLAB 的必要步骤。 为了理解MATLAB当前目录Current Directory和搜索路径的作用，可以大致了解一下当用户从指令窗送入一个名为cow的指令后，MATLAB的“运作次序”： （1）MATLAB在内存中检查，看cow是不是变量；如果不是，进行下一步； （2）检查cow是不是内建函数；如果不是进行下一步； （3）在当前目录下，检查是否有名为cow的M文件存在；如果不是，进行下一步； （4）在MA TLAB搜索路径的其他目录下，检查是否有名为cow的M文件存在。

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Matlab实验报告 ——定积分的近似计算 学生姓名： 学号： 专业：数学与应用数学专业

数学实验报告 实验序号:1001114030 日期：2012年10月20日 班级应一姓名陈璐学号1001114030 实验名称：定积分的近似运算 问题背景描述： 利用牛顿—莱布尼茨公式虽然可以精确地计算定积分的值，但它仅适合于被积分函数的原函数能用初等函数表达出来的情形。如果这点办不到或不容易办到， 这就有必要考虑近似计算的方法。在定积分的很多应用问题中，被积函数甚至没 有解析表达式，可能只是一条实验记录曲线，或者是一组离散的采样值，这时只 能应用近似方法去计算相应的定积分。 实验目的： 本实验将主要研究定积分的三种近似计算算法：矩形法、梯形法、抛物线发。对于定积分的近似数值计算，Matlab有专门函数可用。 实验原理与数学模型： 1.sum（a）：求数组a的和。 2.format long：长格式，即屏幕显示15位有效数字。 3.double（）：若输入的是字符则转化为相应的ASCII码；若输入的是整型数之则转化为 相应的实型数值。 4.quad（）：抛物线法求数值积分。格式：quad（fun，a，b）。此处的fun是函数，并且

为数值形式，所以使用*、/、^等运算时要在其前加上小数点。 5.trapz():梯形法求数值积分。格式：trapz（x，y）。其中x为带有步长的积分区间;y为数 值形式的运算。 6.fprintf（文件地址，格式，写入的变量）：把数据写入指定文件。 7.syms 变量1变量2……：定义变量为符号。 8.sym（'表达式'）：将表达式定义为符号。 9.int（f，v，a，b）：求f关于v积分，积分区间由a到b。 10.subs（f，'x'，a）：将a的值赋给符号表达式f中的x，并计算出值。若简单地使用subs （f），则将f的所有符号变量用可能的数值代入，并计算出值。 实验所用软件及版本：Matlab 7.0.1

MATLAB数学实验报告

Matlab 数学实验报告

一、实验目的 通过以下四组实验,熟悉MATLAB的编程技巧,学会运用MATLAB的一些主要功能、命令，通过建立数学模型解决理论或实际问题。了解诸如分岔、混沌等概念、学会建立Malthu模型和Logistic 模型、懂得最小二乘法、线性规划等基本思想。 二、实验内容 2.1实验题目一 2.1.1实验问题 Feigenbaum曾对超越函数y=λsin(πｘ)（λ为非负实数）进行了分岔与混沌的研究，试进行迭代格式x k+1=λsin(πx k),做出相应的Feigenbaum图 2.1.2程序设计 clear;clf; axis([0,4,0,4]); hold on for r=0:0.3:3.9 x=[0.1]; for i=2:150 x(i)=r*sin(3.14*x(i-1)); end pause(0.5) for i=101:150

plot(r,x(i),'k.'); end text(r-0.1,max(x(101:150))+0.05,['\it{r}=',num2str(r)]) end 加密迭代后 clear;clf; axis([0,4,0,4]); hold on for r=0:0.005:3.9 x=[0.1];

for i=2:150 x(i)=r*sin(3.14*x(i-1)); end pause(0.1) for i=101:150 plot(r,x(i),'k.'); end end 运行后得到Feigenbaum图

2.2实验题目二 2.2.1实验问题 某农夫有一个半径10米的圆形牛栏，长满了草。他要将一头牛拴在牛栏边界的桩栏上，但只让牛吃到一半草，问拴牛鼻子的绳子应为多长？ 2.2.2问题分析 如图所示，E为圆ABD的圆心，AB为拴牛的绳子，圆ABD为草场，区域ABCD为牛能到达的区域。问题要求区域ABCD等于圆ABC 的一半，可以设BC等于x,只要求出∠a和∠b就能求出所求面积。先计算扇形ABCD的面积，2a÷π×πx2=2aπ2，再求AB的面积，用扇形ABE的面积减去三角形ABE的面积即可。

Matlab实验指导书(含答案)汇总

实验一：Matlab操作环境熟悉 一、实验目的 1．初步了解Matlab操作环境。 2．学习使用图形函数计算器命令funtool及其环境。 二、实验内容 熟悉Matlab操作环境，认识命令窗口、内存工作区窗口、历史命令窗口；学会使用format命令调整命令窗口的数据显示格式；学会使用变量和矩阵的输入，并进行简单的计算；学会使用who和whos命令查看内存变量信息；学会使用图形函数计算器funtool，并进行下列计算： 1．单函数运算操作。 求下列函数的符号导数 (1) y=sin(x); (2) y=(1+x)^3*(2-x); 求下列函数的符号积分 (1) y=cos(x); (2) y=1/(1+x^2); (3) y=1/sqrt(1-x^2); (4) y=(x-1)/(x+1)/(x+2); 求反函数 (1) y=(x-1)/(2*x+3); (2) y=exp(x); (3) y=log(x+sqrt(1+x^2)); 代数式的化简 (1) (x+1)*(x-1)*(x-2)/(x-3)/(x-4); (2) sin(x)^2+cos(x)^2; (3) x+sin(x)+2*x-3*cos(x)+4*x*sin(x); 2．函数与参数的运算操作。 从y=x^2通过参数的选择去观察下列函数的图形变化 (1) y1=(x+1)^2 (2) y2=(x+2)^2 (3) y3=2*x^2 (4) y4=x^2+2 (5) y5=x^4 (6) y6=x^2/2 3．两个函数之间的操作 求和 (1) sin(x)+cos(x) (2) 1+x+x^2+x^3+x^4+x^5 乘积 (1) exp(-x)*sin(x)

《数学实验》报告matlab-第五次作业

《数学实验》报告 实验名称 matlab拟合与插值学院机械工程学院 专业班级 姓名 学号

2011年 10月

一、【实验目的】 掌握Matlab关于采用最小二乘法拟合曲线的方法。学会使用matlab求实际中得到数据的插值曲线。 二、【实验任务】 P130第8、10、12题 三、【实验程序】 P130第8题： x=[0.10,0.30,0.40,0.55,0.70,0.80,0.95]; y=[15,18,19,21,22.6,23.8,26]; p1=polyfit(x,y,1); p3=polyfit(x,y,3); p5=polyfit(x,y,5); disp('一阶拟合函数'),f1=poly2str(p1,'x') disp('三阶拟合函数'),f3=poly2str(p3,'x') disp('五阶拟合函数'),f5=poly2str(p5,'x') x1=0.1:0.0017:0.95; y1=polyval(p1,x1); y3=polyval(p3,x1); y5=polyval(p5,x1); plot(x,y,'rp',x1,y1,'--',x1,y3,'k-.',x1,y5); legend('拟合点','一次拟合','三次拟合','七次拟合') P130第10题 x=[10,15,20,25,30]; y=[25.2,29.8,31.2,31.7,29.4]; xi=10:.5:30; yi1=interp1(x,y,xi,'*nearest'); yi2=interp1(x,y,xi,'*linear'); yi3=interp1(x,y,xi,'*spline'); yi4=interp1(x,y,xi,'*cubic'); plot(x,y,'ro',xi,yi1,'--',xi,yi2,'-',xi,yi3,'k.-',xi,yi4,'m:') ,grid on

高等数学实验报告matlab

西安交通大学 高等数学 实验报告 班级 组员与学号 2013年

实验名称：学生成绩管理 一、实验目的 二、实验内容 三、详细编程 clear for i=1:10 a{i}=89+i; b{i}=79+i; c{i}=69+i; d{i}=59+i; end c=[d,c]; Name=input('please input name:'); Score=input('please input score:'); n=length(Score); Rank=cell(1,n); S=struct('Name',Name,'Score',Score,'Rank',Rank); for i=1:n switch S(i).Score case 100 S(i).Rank='满分'; case a S(i).Rank='优秀'; case b S(i).Rank='良好'; case c S(i).Rank='及格'; otherwise S(i).Rank='不及格'; end end disp(['学生姓名 ','得分 ','等级']);

for i=1:n disp([S(i).Name,blanks(6),num2str(S(i).Score),blanks(6),S(i).Rank]); end s=0; for i=1:n s=S(i).Score+s; end averscore=s/n; t=S(1).Score; for i=1:(n-1) if(S(i).ScoreS(i+1).Score) m=S(i+1).Score; end end disp(['平均成绩']); disp([averscore]); disp(['最高分']); disp(t); disp(['最低分']); disp(m); 四、实验结果

matlab7.0x课后习题答案

1、利用基本矩阵产生3*3和15*8的单位矩阵、全1矩阵、全0矩阵、均匀分布随机阵（[-1,1]之间）、正态分布随机阵（均值为1，方差为4）。 解： A1=eye(3); A2=ones(3); A3=zeros(3); A4=2*rand(3)-1; A5=2*randn(3)+1; B1=eye(15,8); B2=ones(15,8); B3=zeros(15,8); B4=2*rand(15,8)-1; B5=2*randn(15,8)+1; 结果：由于数据是随机产生的，所以在没有给出运行结果。 2、利用diag等函数产生下列矩阵： a=[0 0 8;0 -7 5;2 3 0] b=[2 0 4;0 5 0;7 0 8] 然后利用reshape函数将它们变换成行向量。 解： 产生a的程序： b=diag([8 -7 2]); c=b+diag([5 3],-1); a=fliplr(c) 产生b的程序： s=[2 2 8]; t=[4 3 7]; v=diag(s); p=diag(t)+fliplr(v); b=fliplr(p) 运行结果： a = 0 0 8 0 -7 5 2 3 0 b = 2 0 4 0 5 0 7 0 8 利用reshape函数将它们变换成行向量：reshape(a,1,9) ans = 0 0 2 0 -7 3 8 5 0 3、产生一均匀分布在（-5,5）之间的随机阵（50*2），要求精确到小数点后一位。 解： A=5-round(100*rand(50,2))/10 部分数据结果： A = 2.4000 4.2000 -0.1000 2.7000 -4.6000 -3.3000

Matlab数学实验报告三

数学软件课程设计 题目插值方法与数据拟合 班级数学081 姓名曹曼伦

实验目的：用Matlab语言实现Lagrange插值、Newton基本插值算法，会用Matlab中关于数值微分的函数。 用Matlab语言实现最佳平方逼近及最小二乘算法，会用Matlab中的polyfit、isqnonlin函数进行数据拟和。 实验内容： （1）Lagrange插值： function f=Language(x,y,x0) %求已知数据点的拉格朗日插值多项式 %已知数据点的x坐标向量:x %已知数据点的y坐标向量:y %插值点的x坐标:x0 %求得的拉格朗日插值多项式或在x0处的插值:f x=[0.00.40.81.21.6];%input x data(可替换为自己的数据) y=[00.4283920.7421010.9103140.970348];%input y data(可替换为自己的数据) x0=[0.30.5];%input x0data(可替换为自己的数据) syms t l; if(length(x)==length(y)) n=length(x); else disp('x和y的维数不相等！'); return;%检错 end p=sym(0); for(i=1:n) l=sym(y(i)); for(k=1:i-1) l=l*(t-x(k))/(x(i)-x(k)); end; for(k=i+1:n) l=l*(t-x(k))/(x(i)-x(k)); end; p=p+l; end simplify(p);%简化多项式

f=subs(p,'t',x0);%计算插值点的函数值 f=vpa(f,6);%将插值多项式的值化成6位精度的小数 end （2）Newton基本插值算法 function varargout=newtonliu(varargin) clear,clc x=[0.400.550.650.800.901.05]; fx=[0.410750.578150.696750.888111.026521.25382]; newtonchzh(x,fx); function newtonchzh(x,fx) %由此函数可得差分表 n=length(x); fprintf('*****************差分表*****************************\n'); FF=ones(n,n); FF(:,1)=fx'; for i=2:n for j=i:n FF(j,i)=(FF(j,i-1)-FF(j-1,i-1))/(x(j)-x(j-i+1)); end end for i=1:n fprintf('%4.2f',x(i)); for j=1:i fprintf('%10.5f',FF(i,j)); end fprintf('\n'); end 结果 *****************差分表***************************** 0.400.41075 0.550.57815 1.11600 0.650.69675 1.186000.28000 0.800.88811 1.275730.358930.19733 0.90 1.02652 1.384100.433470.212950.03124 1.05 1.25382 1.515330.524930.228670.031430.00029