Cálculo de Matlab

1. Resolver el sistema de ecuaciones
1.1 Polinomio y su operación
x 5 + 3x 3 + x 2 +1
expresión polinómica: p = [1 0 3 1 0 1]
1.2 polinomio suma ployadd
Justin Shriver de la Universidad de Michigan, EE. UU., Escrito para cualquier orden Subadición polyadd entre polinomios entre órdenes.

function [poly] = polyadd(poly1,poly2)
if length (poly1)<length(poly2)
    short = poly1;
    long = poly2;
else
    short = poly2;
    long = poly1;
end
mz = length(long)-length(short);
if mz>0
    poly= [zeros(1,mz),short]+long;
else
    poly = long+short;
end

Fórmula de suma y resta
polinómica : polinomios p1, p2

p = polyadd (p1, p2)% sum
q = polyadd (p1, -p2 )% sum

(2) Operación de multiplicación La multiplicación de
dos polinomios se puede lograr convolucionando sus coeficientes con la función conv, es decir

p = conv (p1, p2)

(3) Operación de
división La división es el proceso inverso de multiplicación La división se puede lograr mediante la función deconv para coeficiente de convolución.

[p, r] = deconv (p1, p2)% p es el cociente, r es el resto

1.3 Derivada del
polinomio La derivación polinómica se realiza mediante la función polyder, que tiene los siguientes tres formatos:

  • polyder§: Devuelve la derivada del polinomio p.
  • polyder (p1, p2): Devuelve la derivada del polinomio p1 * p2.
  • [q, d] = polyder (p1, p2): Devuelve la derivada del polinomio p1 / p2, q es el numerador y d es el denominador.

1.4 Evaluación de polinomios
(1) y = ployval (p, x): Calcular polinomios de acuerdo con las reglas de las operaciones de matriz.
(2) y = ployvaln (p, X): calcule el valor polinómico según las reglas de operación de la matriz, y X solo puede ser una matriz cuadrada.
1.5
Búsqueda de raíces polinomiales utilizando la función raíces§ para lograr

1.5 Resolver usando álgebra lineal
1.6 Resolver ecuaciones no lineales
Use la función fzero para lograr x = fzero (diversión, x0)
II. Interpolación y ajuste
2.1
Interpolación de funciones El formato de la función de interpolación interpn (interpolación n-dimensional)
: yi = interp1 (x, y, xi, 'método')
x e y son datos de puntos de muestra conocidos; xi es el punto de datos a interpolar, yi es el valor de la función correspondiente a xi; método es el método de interpolación y el término de interpolación más cercano ('más cercano' ), Interpolación lineal ('lineal'), interpolación spline ('spline') o interpolación cúbica ('cubic'), la interpolación lineal predeterminada.
2.2
Formato de ajuste de curva : p = polyfit (x, y, n)
x e y son los datos de puntos de muestra conocidos, n es el orden del polinomio ajustado, y p es el coeficiente del polinomio ajustado devuelto.
2.3 Punto extremo de función
Formato: x = fminbnd (diversión, x1, x2)
Punto mínimo: x = fminsearch (diversión, x0)
2.4 Cálculo
numérico 2.4.1 Diferenciación numérica
(1) diff (x): primer diferencial
(2) diff (x, n): diferencial de tiempo n
(3) diff (x, n, dim): diferencial de tiempo n
2.5 integración numérica en la dirección de dimensión de dimensión especificada
Cumsum integral rectangular
(1) cumsum (x)
(2) cumsum (x, dim)
2.6 Objetos de símbolos
sym y syms
2.7
Factor (es) de función de factorización
2.8 Combinar términos similares
(1) recoger (s)
(2) recoger (s, v)
2.9 La
función de expansión polinómica se expande
Tercero, otros
3.1 Simplificar simplificar (s) o simple ( s)
3.2 numden ()

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