MATLAB实验小结论文数学建模
MATLAB实验小结
摘要：本实验使用MATLAB对数学建模问题进行了探究和求解。主要使用了MATLAB的数值计算和数据可视化功能，通过建立数学模型和运用MATLAB的工具包，对实验所选的问题进行了分析和求解。实验结果表明，MATLAB在数学建模问题的求解中具有较强的效率和准确性，有助于提高数学建模的研究能力和水平。本实验对MATLAB在数学建模领域的应用进行了总结和讨论，并对今后的研究方向提出了建议。
关键词：MATLAB；数学建模；模型分析；数值计算；可视化
第一部分：引言
数学建模是应用数学与实际问题相结合，通过建立数学模型对实际问题进行分析和求解的一种研究方法。而MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，可以辅助研究人员进行数学建模问题的研究和分析。本实验旨在探究MATLAB在数学建模问题中的应用能力，并评估其效果和准确性。
第二部分：实验设计
本实验选择了一个典型的数学建模问题作为研究对象，通过建立数学模型对其进行分析和求解。首先，我们对选定的问题进行了背景研究，了解了该问题的相关理论和方法。然后，我们
利用MATLAB的数值计算功能，通过编写MATLAB脚本对
问题进行求解和分析。最后，我们通过对实验结果的评估和比对，对MATLAB的性能进行了总结和评价。
第三部分：实验结果
我们在实验中使用MATLAB对一个拟合问题进行了求解。首先，我们从实验数据中提取了需要拟合的函数的参数。然后，我们利用MATLAB的数据可视化功能，绘制出实验数据和拟
合函数之间的关系图。通过对图像的分析，我们发现拟合效果较好，与实验数据吻合度较高，证明了我们的模型的可靠性和准确性。
为了进一步验证模型的准确性，我们进行了灵敏度分析。结果表明，当模型参数发生变化时，模型输出变化较小，具有一定的鲁棒性。这说明我们的模型对参数扰动具有一定的鲁棒性，并能保持较高的拟合效果。
第四部分：讨论与分析
从实验结果来看，MATLAB在数学建模问题的分析和求解中
表现出了较高的效率和准确性。通过利用MATLAB的工具包，我们能够更快、更直观地了解问题的本质和结构，进而建立和求解数学模型。MATLAB的数值计算和可视化功能能够帮助
我们更好地分析和展示实验结果，有助于提高研究的可信度和可靠性。
然而，我们也发现MATLAB在某些方面存在一定的局限性。
例如，在处理大规模数据时，MATLAB的计算速度较慢，需
要额外的优化措施；同时，MATLAB的资源消耗较大，对计
算机硬件有一定的要求。因此，今后的研究中，我们可以考虑使用分布式计算和并行计算技术来提高MATLAB的计算效率。
此外，在模型选择和参数确定方面，也需要更多的理论支持和经验总结。数学建模问题的求解往往具有多个可能的解法和模型，研究人员需要根据实际情况和问题的特点来选择合适的模型和算法。因此，今后可以进一步探索和研究不同的建模方法和算法，以丰富和完善数学建模的理论和实践。
第五部分：结论
本实验对MATLAB在数学建模问题的应用进行了研究和讨论。实验结果表明，MATLAB在数学建模问题的求解中具有较高
的效率和准确性。通过建立数学模型和运用MATLAB的工具包，我们能够更好地分析和求解数学建模问题，并得出可行的解决方案。
然而，MATLAB在某些方面存在局限性，例如计算速度较慢
和资源消耗较大。今后的研究中，我们可以采取分布式计算和并行计算技术来提高MATLAB的计算效率。同时，我们还可
以进一步研究和总结不同的建模方法和算法，以完善和丰富数学建模的理论和实践。
综上所述，MATLAB在数学建模问题的求解中发挥了重要的
作用，并对数学建模的研究和实践产生了积极的影响。今后我们将继续探索和应用MATLAB在数学建模领域的新方法和新技术，以进一步提高数学建模的研究能力和水平。
MATLAB实验小结论文数学建模 MATLAB实验小结 摘要：本实验使用MATLAB对数学建模问题进行了探究和求解。主要使用了MATLAB的数值计算和数据可视化功能，通过建立数学模型和运用MATLAB的工具包，对实验所选的问题进行了分析和求解。实验结果表明，MATLAB在数学建模问题的求解中具有较强的效率和准确性，有助于提高数学建模的研究能力和水平。本实验对MATLAB在数学建模领域的应用进行了总结和讨论，并对今后的研究方向提出了建议。 关键词：MATLAB；数学建模；模型分析；数值计算；可视化 第一部分：引言 数学建模是应用数学与实际问题相结合，通过建立数学模型对实际问题进行分析和求解的一种研究方法。而MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具，可以辅助研究人员进行数学建模问题的研究和分析。本实验旨在探究MATLAB在数学建模问题中的应用能力，并评估其效果和准确性。 第二部分：实验设计 本实验选择了一个典型的数学建模问题作为研究对象，通过建立数学模型对其进行分析和求解。首先，我们对选定的问题进行了背景研究，了解了该问题的相关理论和方法。然后，我们
利用MATLAB的数值计算功能，通过编写MATLAB脚本对 问题进行求解和分析。最后，我们通过对实验结果的评估和比对，对MATLAB的性能进行了总结和评价。 第三部分：实验结果 我们在实验中使用MATLAB对一个拟合问题进行了求解。首先，我们从实验数据中提取了需要拟合的函数的参数。然后，我们利用MATLAB的数据可视化功能，绘制出实验数据和拟 合函数之间的关系图。通过对图像的分析，我们发现拟合效果较好，与实验数据吻合度较高，证明了我们的模型的可靠性和准确性。 为了进一步验证模型的准确性，我们进行了灵敏度分析。结果表明，当模型参数发生变化时，模型输出变化较小，具有一定的鲁棒性。这说明我们的模型对参数扰动具有一定的鲁棒性，并能保持较高的拟合效果。 第四部分：讨论与分析 从实验结果来看，MATLAB在数学建模问题的分析和求解中 表现出了较高的效率和准确性。通过利用MATLAB的工具包，我们能够更快、更直观地了解问题的本质和结构，进而建立和求解数学模型。MATLAB的数值计算和可视化功能能够帮助 我们更好地分析和展示实验结果，有助于提高研究的可信度和可靠性。
实验二： 微分方程模型Matlab 求解与分析 一、实验目的 [1] 掌握解析、数值解法，并学会用图形观察解的形态和进行解的定性分析； [2] 熟悉MATLAB 软件关于微分方程求解的各种命令； [3] 通过范例学习建立微分方程方面的数学模型以及求解全过程； [4] 熟悉离散 Logistic 模型的求解与混沌的产生过程。 二、实验原理 1. 微分方程模型与MATLAB 求解 解析解 用MATLAB 命令dsolve(‘eqn1’,’eqn2’, ...) 求常微分方程（组）的解析解。其中‘eqni'表示第i 个微分方程，Dny 表示y 的n 阶导数,默认的自变量为t 。 （1） 微分方程 例1 求解一阶微分方程 21y dx dy += (1) 求通解 输入： dsolve('Dy=1+y^2') 输出： ans = tan(t+C1) （2）求特解 输入： dsolve('Dy=1+y^2','y(0)=1','x') 指定初值为1，自变量为x 输出： ans = tan(x+1/4*pi)
例2 求解二阶微分方程 221 ()0 4 (/2)2(/2)2/x y xy x y y y πππ '''++-=='=- 原方程两边都除以2x ，得211 (1)04y y y x x '''++-= 输入: dsolve('D2y+(1/x)*Dy+(1-1/4/x^2)*y=0','y(pi/2)=2,Dy(pi/2)=-2/pi','x') ans = - (exp(x*i)*(pi/2)^(1/2)*i)/x^(1/2) + (exp(x*i)*exp(-x*2*i)*(pi/2)^(3/2)*2*i)/(pi*x^(1/2)) 试试能不用用simplify 函数化简 输入: simplify(ans) ans = 2^(1/2)*pi^(1/2)/x^(1/2)*sin(x) （2）微分方程组 例3 求解 d f /d x =3f +4g ; d g /d x =-4f +3g 。 （1）通解: [f,g]=dsolve('Df=3*f+4*g','Dg=-4*f+3*g') f = exp(3*t)*(C1*sin(4*t)+C2*cos(4*t)) g = exp(3*t)*(C1*cos(4*t)-C2*sin(4*t)) 特解： [f,g]=dsolve('Df=3*f+4*g','Dg=-4*f+3*g','f(0)=0,g(0)=1') f = exp(3*t)*sin(4*t) g = exp(3*t)*cos(4*t)
数学建模实验报告 姓名： 学院： 专业班级： 学号：
数学建模实验报告（一） ——用最小二乘法进行数据拟合 一．实验目的： 1.学会用最小二乘法进行数据拟合。 2.熟悉掌握matlab软件的文件操作和命令环境。 3.掌握数据可视化的基本操作步骤。 4.通过matlab绘制二维图形以及三维图形。 二．实验任务： 来自课本64页习题： 用最小二乘法求一形如y=a+b x2的多项式，使之与下列数据拟合： 三．实验过程： 1.实验方法：用最小二乘法解决实际问题包含两个基本环节：先根据所给出数据点的变化趋势与问题的实际背景确定函数类；然后按照最小二乘法原则求最小二乘解来确定系数。即要求出二次多项式: y=a+b x2的系数。
2．程序： x=[19 25 31 38 44] y=[19.0 32.3 49.0 73.3 97.8] ab=y/[ones(size(x));x.^2]; a=ab(1),b=ab(2) xx=19:44; plot(xx,a+b*xx.^2,x,y,'.') 3.上机调试 得到结果如下： x = 19 25 31 38 44 y=19.0000 32.3000 49.0000 73.3000 97.8000 a = 0.9726 b = 0.0500 图形：
四．心得体会 通过本次的数学模型的建立与处理，我们学习并掌握了用最小二乘法进行数据拟合，及多项式数据拟合的方法，进一步学会了使用matlab软件，加深了我们的数学知识，提高了我们解决实际问题的能力，为以后深入学习数学建模打下了坚实的基础。
数学建模实验报告（二） ——用Newton法求方程的解 一．实验目的 1.掌握Newton法求方程的解的原理和方法。 2.利用Matlab进行编程求近似解。 二．实验任务 来自课本109页习题4-2： 用Newton法求f(x)=x-cosx=0的近似解 三．实验过程 1.实验原理： 把f(x)在x0点附近展开成泰勒级数f(x) = f(x0)+(x－x0)f'(x0)+(x－x0)^2*f''(x0)/2! +… 取其线性部分，作为非线性方程f(x) = 0的近似方程，即泰勒展开的前两项，则有f(x0)+f'(x0)(x－x0)=0 设f'(x0)≠0则其解为x1=x0－f(x0)/f'(x0) 这样，得到牛顿法的一个迭代序列：x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))。 2.程序设计： function y=nd(x)
MATLAB实验报告 经济05 缪聪杰10182133 宋昱朴10182134 王谨10182135 指导老师：李萍
实验内容： 题目一： 在正方形的四个顶点上各有一人，如下图所示，在某一时刻，四人同时出发以匀速v 按顺时针方向追赶下一个人，如果他们始终保持对准目标，试确定每个人的行进路线。 问题分析： 选取坐标系，设四个人A,B,C,D 初始位置在点(0,0)，(1,0)，(1,1)，(0,1)，视其为四个运动的质点。从开始追击起，A 的位置从0A 沿向量00B A 到达1A ,B 的位置从0B 沿向量00C B 到达1B ,C 的位置的位置从0C 沿向量00D C 到达1C ，D 的位置的位置从0D 沿向量10A D 到达1D ；以此类推，直到AB,BC,CD,DA 距离和足够小。四点的位置坐标个向量的运算方法： 1 01001000001000001000001,, ,A D A D dt v OD OD D C D C dt v OC OC C B C B dt v OB OB B A B A dt v OA OA ? ?+=??+=??+=? ?+= 2 121121111121 11112111112, , , A D A D dt v OD OD D C D C dt v OC OC C B C B dt v OB OB B A B A dt v OA OA ? ?+=? ?+=??+=? ?+= 程序设计：
clear;clc;clf; hold on axis([0 1.1 0 1.1]); A=[0,0]; B=[1,0]; C=[1,1]; D=[0,1]; d=norm(A-B)+norm(B-C)+norm(C-D)+norm(D-A); k=0; v=1;dt=0.01; s1=0;s2=0;s3=0;s4=0; while k<100 k=k+1; e=B-A;d1=norm(e);e=e/d1; A=A+v*dt*e; s1=s1+norm(v*dt*e); e=C-B;d2=norm(e);e=e/d2; B=B+v*dt*e; s2=s2+norm(v*dt*e); e=D-C;d3=norm(e);e=e/d3; C=C+v*dt*e; s3=s3+norm(v*dt*e); e=A-D;d4=norm(e);e=e/d4; D=D+v*dt*e; s4=s4+norm(v*dt*e); plot(A(1),A(2),'r.',B(1),B(2),'b.',C(1),C(2),'y.',D(1),D(2),'g.', 'markersize',15) d=d1+d2+d3+d4; fprintf('k=%.0f A(%.2f,%.2f) B(%.2f,%.2f) C(%.2f,%.2f) D(%.2f,%.2f) d=%.2f\n',k,A(1),A(2),B(1),B(2),C(1),C(2),D(1),D(2),d) if d<=0.01 break end pause(0.2) end fprintf('A的路程为：%.2f B的路程为：%.2f C的路程为：%.2f D的路程为：%.2f \n',s1,s2,s3,s4) 问题求解：计算如下图，假设AB,BC,CD,DA 距离和小于0.01认为是四者相遇。家
matlab数值积分实验小结 Matlab是一种常用的数值计算软件，它提供了许多数值积分的函数，可以用于求解各种复杂的积分问题。本文将通过实验来讨论Matlab 的数值积分功能，并总结其使用方法和注意事项。 我们需要明确数值积分的概念。在数学中，积分是求解曲线下面的面积或曲线长度的一种方法。而数值积分则是通过数值计算的方式来近似求解积分值。在Matlab中，有多种数值积分方法可以选择，包括梯形法则、辛普森法则和高斯求积法等。 在实际使用中，我们首先需要定义被积函数。在Matlab中，可以使用`function`关键字来定义一个函数，然后通过函数句柄来引用该函数。例如，我们定义一个被积函数f(x) = x^2，可以使用以下代码： ``` function y = f(x) y = x^2; end ``` 接下来，我们可以使用Matlab的数值积分函数来计算积分值。例如，使用梯形法则可以通过`trapz`函数来实现，使用辛普森法则可以通过`quad`函数来实现。这些函数的使用方法都非常简单，只需
要将被积函数和积分区间作为输入参数即可。 下面我们以梯形法则为例，来演示如何使用Matlab进行数值积分。假设我们要计算函数f(x) = x^2在区间[0, 1]上的积分值。可以使用以下代码来实现： ``` a = 0; % 积分下限 b = 1; % 积分上限 n = 100; % 划分区间的个数 x = linspace(a, b, n+1); % 划分区间 y = f(x); % 计算被积函数的值 integral_value = trapz(x, y); % 计算积分值 ``` 在上述代码中，我们首先通过`linspace`函数将积分区间划分成n个小区间，并生成对应的x值。然后，通过调用被积函数f(x)计算出每个小区间对应的y值。最后，通过`trapz`函数来计算出积分值。这样，我们就可以得到函数f(x)在区间[0, 1]上的积分值。 除了梯形法则，Matlab还提供了其他的数值积分方法。例如，使用辛普森法则可以通过`quad`函数来实现，使用高斯求积法可以通过`integral`函数来实现。这些函数在使用方法上略有不同，但基本思
MATLAB上机实验心得 1. 引言 在学习MATLAB课程期间，我们进行了一系列的上机实验。通过这些实验，我深刻 体会到了MATLAB在数学建模和数据分析方面的强大功能。本文将详细介绍我在实 验中的学习心得和体会，并分享一些使用MATLAB进行数据处理和可视化的技巧。2. 实验一：MATLAB基础 在第一次实验中，我们掌握了MATLAB的基本操作和语法。通过编写简单的脚本， 我学会了如何定义变量、进行算术运算、使用条件语句和循环结构等。我还学会了如何使用MATLAB自带的函数库来解决常见的数学问题。 这次实验让我对MATLAB有了初步的认识，并为后续实验打下了坚实的基础。 3. 实验二：数据处理与可视化 在第二次实验中，我们探索了MATLAB在数据处理和可视化方面的能力。我们使用 了一些常见的数据处理函数，如读取文件、筛选数据、计算统计量等。我们还学习了如何使用plot函数绘制线图、scatter函数绘制散点图以及histogram函数绘 制直方图等。 通过这次实验，我意识到MATLAB在数据处理和可视化方面的高效和便捷。使用MATLAB，我们可以快速地对大量数据进行处理和分析，并通过可视化方式直观地展示数据的特征和规律。 4. 实验三：数学建模 第三次实验是最具挑战性的一次，我们需要运用MATLAB解决实际问题并进行数学 建模。在实验中，我们学习了如何将实际问题转化为数学模型，并使用MATLAB求解。我们通过编写脚本来解决最优化问题、微分方程求解等。 这次实验让我深刻理解了数学建模的重要性，并提高了我的问题解决能力。MATLAB 的强大计算能力和丰富的函数库为数学建模提供了极大的便利。 5. 实验四：图像处理 在第四次实验中，我们学习了MATLAB在图像处理方面的应用。我们掌握了如何读取、显示、修改和保存图像。我们还学会了一些常见的图像处理算法，如灰度变换、直方图均衡化、滤波器等。 这次实验让我对图像处理有了初步的认识，并意识到MATLAB在该领域有着广泛应用。通过使用MATLAB进行图像处理，我们可以实现各种各样的图像效果和功能。
使用MATLAB进行数学建模和仿真的步骤和注 意事项 随着科技的发展，数学建模和仿真在工程、科学、经济等领域中扮演着至关重 要的角色。MATLAB作为一种强大的数学建模和仿真工具，在各种研究领域都广 泛应用。本文将介绍使用MATLAB进行数学建模和仿真的步骤和注意事项，帮助 读者更好地进行数学模型的开发和仿真实验。 一、数学建模的步骤 1. 确定问题和目标：首先明确所要解决的问题和需要达到的目标。这一步是建 立数学模型的基础，为后续的步骤提供方向。 2. 收集数据和背景信息：收集与问题相关的数据和背景信息，包括实验数据、 文献资料等。这些信息将作为建模的依据和参考，有助于更好地理解问题和找到解决方案。 3. 建立数学模型：选择合适的数学方法和工具，将问题转化为数学表达式。根 据问题的特点和需求，可以选择不同的数学模型，如代数方程、微分方程、优化模型等。 4. 参数估计和模型验证：根据已有的数据和背景信息，对模型的参数进行估计，并通过实验数据验证模型的准确性和适用性。如果需要对模型进行修改和改进，可以返回第三步进行调整。 5. 模型求解和分析：使用MATLAB进行模型求解和分析。根据建立的数学模型，利用数学工具和算法，得到问题的解或结果。可以使用MATLAB各种内置函 数和工具箱，例如符号计算工具箱、优化工具箱等。
6. 结果评估和应用：对模型的结果进行评估和分析，判断模型的有效性和可行性。根据实际问题的需求，将模型结果应用于实际情况中，提供决策和解决方案。 二、MATLAB数学建模和仿真的注意事项 1. 确定合适的数学工具：MATLAB提供了丰富的数学工具和函数，可以满足 不同问题的需求。在建模过程中，需要根据具体的问题特点和要求，选择合适的数学工具和函数。同时，要善于利用MATLAB的帮助文档和在线资源，充分了解和 掌握所使用的函数和工具的功能和使用方法。 2. 数据准备和预处理：良好的数据质量对于建模的准确性和仿真的可靠性至关 重要。在进行数学建模之前，需要对数据进行准备和预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和处理等。MATLAB提供了丰富的数据处理函数和工具，可 以帮助我们高效地完成这些过程。 3. 模型参数估计和验证：在建立数学模型之后，需要对模型参数进行估计和验证。参数估计是指基于已有数据，通过一定的方法和算法，确定模型中未知参数的值。参数估计的准确性和可靠性直接影响到模型的结果和应用。MATLAB提供了 多种参数估计和拟合函数，可以帮助我们完成这一过程。 4. 模型分析和结果可视化：模型分析是对模型结果的进一步解释和推导，目的 是更好地理解问题和模型的特性。结果可视化是将模型结果以图形化的形式展示出来，有助于更直观地理解和传达模型的结果。MATLAB提供了强大的绘图和可视 化功能，可以将模型结果以各种图表、曲线、图像等形式展示出来。 5. 结果解释和应用：在模型分析和结果可视化之后，需要对模型结果进行解释 和应用。这包括对结果的理解、解读、评估和应用。MATLAB提供了一系列的分 析函数和工具箱，可以帮助我们深入分析模型结果，并进行决策和解决方案的制定。 总结：
数学建模与数学实验心得 数学建模与数学实验心得1 这学期，我学习了数学建模这门课，我觉得他与其他科的不同是与现实联系密切，而且能引导我们把以前学得到的枯燥的数学知识应用到实际问题中去，用建模的思想、方法来解决实际问题，很神奇，而且也接触了一些计算机软件，使问题求解很快就出了答案。 在学习的过程中，我获得了很多知识，对我有非常大的提高。同时我有了一些感想和体会。 本来在学习数学的过程中就遇到过很多困难，感觉很枯燥，很难学，概念抽象、逻辑严密等等，所以我的学习积极性慢慢就降低了，而且不知道学了要怎么用，不知道现实生活中哪里到。通过学习了数学模型中的好多模型后，我发现数学应用的广泛性。数学模型是一种模拟，使用数学符号、数学式子、程序、图形等对实际课题本质属性的抽象而又简洁的刻画，他或能解释默写客观现象，或能预测未来的发展规律，或能为控制某一现象的发展提供某种意义下的最优策略或较好策略。数学模型一般并非现实问题的直接翻版，它的建立常常既需要人们对现实问题深入细微的观察和分析，又需要人们灵活巧妙地利用各种数学知识。这种应用知识从实际课题中抽象、提炼出数学模型的过程就称为数学建模。不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其他学科相结合形成的交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型，并加以计算求解。数学建模和计算机技术在知识经济的作用可谓是如虎添翼。 数学建模属于一门应用数学，学习这门课要求我们学会如何将实际问题经过分析、简化转化为个数学问题，然后用适用的数学方法去解决。数学建模是一种数学的思考方法，是运用数学的语言和方法，通过抽象、简化建立能近似刻画并解决实际问题的一种强有力地数学手段。在学习中，我知道了数学建模的过程，其过程如下： (1)模型准备：了解问题的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
Simulink 的仿真实验报告 1.实验目的：熟悉使用Simulink的各种使用方法及仿真系统 2.数学建模： 假设系统的微分方程为： r''(t)+3r'(t)+2r(t)=e(t) , 其中e(t)=u(t) 求该系统的零状态响应 令等式右边为零，则可求得方程的两个特征根为： r1=-1, r2=-2 所以设该系统的零状态响应为: r(t)=Ae^-t+Be^-2t+C 其中C为方程的一个特解，由微分方程可知，等式右边没有冲激函数及冲激函数的微分，故系统在零负到零正的过程中没有发生跳变，则C为一个常数。 将C带入方程可解得C=1/2 由于零状态响应时系统的初值都为零即r(0-)=0 , r'(0-)=0，且系统无跳变，则r(0+)='(0+)=0.带入r(t)得： A+B+1/2=0 -A-2B+1/2=0 解得：A=-3/2 B=1 所以系统的零状态响应为：r(t)=-3/2e^-t+e^-2t+1/2 Simulink仿真：根据系统的微分方程可编辑仿真模型如下图
打开开始按键，可以得到波形图： 验证仿真结果： 由前面得到的系统零状态响应结果： r(t)=-3/2e^-t+e^-2t+1/2 可编辑仿真模型： >> t=(0::10); >> plot(t,((-3)/2)*exp((-1)*t)+exp((-2)*t)+1/2)
实验结论： Simulink仿真结果和函数仿真结果基本一致，所以simulink仿真是正确的。 实验心得： 1.此实验是利用matlab对一个微分方程进行建模求解，既要求我们掌握对微分方程的求解，又要求掌握用matlab对微分方程进行建模，所以要求我们对软件得熟悉。 2.信号与系统的实验主要是用matlab分析或验证书上的东西，前提当然是学好书本上的知识，再学好matlab这个软件。 3.用simulink仿真的时候，对函数用积分器较好，不知为什么用微分器做不出来，报错显示不出图形。
《数学建模》实验指导4_matlab数值计算 实验：matlab 数值计算 实验目的： 1. 掌握用matlab 进行插值、拟合、方程求解等数值计算的方法。 实验内容： 1. 某气象观测站测得某日6:00-18:00之间每隔2小时的温度如下： 时间 6 8 10 12 14 16 18 温度 18 20 22 25 30 28 24 试用三次样条插值求出该日6:30,8:30,10:30,12:30,14:30,16:30的温度。 2. 已知lg(x)在[1，101]区间11个整数采样点x=1:10:101的函数值lg(x)， 试求lg(x)的5次拟合多项式p(x)，并分别绘制出lg(x)和p(x)在[1，101]区间的函数曲线。 提示: 对数表示: 以e 为底的是log() 以10为底的是log10() 以2为底的是log2() 3. 求以下非线性方程组的解： 1 21212 2x x x x e x x e --?-=?-+=? 4. 求以下有约束最值： 22min (,)120f x y x y x y x y =+?+≤?-≥? 5．求 0.6220.611/0.60.6 y dy --?的值，画出被积函数在[-0.6,0.6]内的函数图形。提示:绘制已经定义的函数的命令为:ezplot('fun',[a,b]). 提示： ● 一维插值：Y1=interp1(X,Y,X1,'method') 1. 函数根据X 、Y 的值，计算函数在X1处的值。X 、Y 是两个等长的已知向 量，分别描述采样点和样本值，X1是一个向量或标量，描述欲插
值的点，Y1是一个与X1等长的插值结果。method 是插值方法，允许的取值有'linear'(线性插值)、'nearest'(最近插值)、'spline'(三次样条插值)、'cubic'（三次多项式插值），缺省值是'linear'。 ● 多项式拟合：[P,S]=polyfit(X,Y,m) 1. 函数根据采样点X 和采样点函数值Y ，产生一个m 次多项式P 及其在采样 点的误差向量S 。 2. 其中X 、Y 是两个等长的向量，P 是一个长度为m+1的向量。 ● 单变量非线性方程求解：[x,fval]=fzero(f,x0,tol) ● [x,fval] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon) 1. fun 是一个函数文件function f = fun(x)。x0是初始值。 2.A,Aeq是一个矩阵；b,beq是一个列向量。Ax<=b是不等式约束。 3.lb和ub是和x一样大小的列向量，规定每个分量的上下界。 4.nonlcon是函数文件，有特定格式function [c,ceq] = mycon(x)，描述 非线性约束c(x)和ceq(x)。 5.没有整数约束，0-1约束，敏感性分析。 要求: 把以上作业写成一个实验报告.
M A T L A B课程设计实验 体会 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
课程设计实验体会 学生姓名：李祥胜 学生学号： 专业班级：光信息科学与技术 指导老师： miss Chen 学院：信息工程学院 题目: MATLAB学期实验总结
MATLAB概念及介绍 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB集成环境主要包括五个部分：MATLAB语言、MATLAB工作环境、句柄图形、MATLAB数学函数库和数学建模、小波分析、 MATLAB API(App lication Program Interface)。MATLAB语言是以数组为基本数据单位，包括控制流程语句、函数、数据结构、输人输出及面向对象等特点的高级语言。利用SIMULINK对系统进行仿真与分析，在进入虚拟实验环境后，不需要书写代码，只需使用鼠标拖动库中的功能模块并将它们连接起来，再按照实验要求修改各元器件的参数。通过虚拟实验环境建立实验仿真电路模型，可使一些枯燥的电路变得有趣味，复杂的波形变得形象生动，使得各种复杂的能量转换过程比较直观地呈现。 、MATLAB语言特点及优势 、语言特点 MATLAB被称为第四代计算机语言，利用其丰富的函数资源，使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。MATLAB的最突出的特点就是简洁。MATLAB用更直观的、符合人们思维习惯的代码，代替了C和FORTRAN语言的冗长代码。MATLAB给用户带来的是最直观、最简洁的程序开发环境。以下简单介绍一下MATLAB的主要特点。 （1）语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富。MATLAB程序书写形式自由，利用其丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务，压缩了一切不必要的编程工作。由于库函数都由本领域的专家编写，用户不必担心函数的可靠性。 （2)运算符丰富。由于MATLAB是用C语言编写的，MATLAB提供了和C语言几乎一样多的运算符，灵活使用MATLAB的运算符将使程序变得极为简短，具体运算符见附表。 （3）MATLAB既具有结构化的控制语句（如for循环、while循环、break语句和if语句），又有面向对象编程的特性。
大学数学实验心得体会:matlab数学实验心得 体会 [模版仅供参考，切勿通篇使用] 大学的学习都靠自觉，怎么才能让学生有自觉，有兴趣呢。以下是X整理的关于大学数学实验心得体会，欢迎阅读参考。 大学数学实验心得体会(一) 大学数学实验对于我们来说是一门陌生的学科。大学数学实验作为一门新兴的数学课程在近十年来取得了迅速的发展。数学实验以计算机技术和数学软件为载体，将数学建模的思想和方法融入其中，现在已经成为一种潮流。 刚开始时学大学数学实验的时候我都有一种恐惧感，因为对于它都是陌生的，虽然在学数值分析时接触过MATLAB，但那只是皮毛。大学数学实验才让我真正了解到了这门学科，真正学到了MATLAB的使用方法，并且对数学建模有了一定的了解。MATLAB 在各个领域均有应用，作为数学系的学生对于MATLAB解决数学问题的能力相当震惊，真是太强大了。数学实验这门课让我学到了很多东西，收获丰硕。
第一节课我了解到了数学实验的一些基本发展史和一些基 本知识。通过这学期的学习，学完这门课，让我知道了原来数学与实际生活连接的是这么紧密，许多问题都可以借助数学的方法去解决。对于一些实际问题，我们可以建立数学模型，把问题简化，然后运用一些数学工具和方法去解决。 大学数学实验我们学习了MATLAB的编程方法，虽然仅仅只 有一种软件，可是整本书可用分的数学知识一点都不少，比如插值、拟合、微积分、线性代数、概率论与数理统计等等，现在终于知道课本上的知识如何用于实际问题了，真可谓应用十分广泛。 刚开始我对MATLAB很陌生，感觉这个软件很难，以为它就 像C语言一样难学，而且这个软件都是英文原版，对于我这种英语很烂的人来说真是种噩梦。但是经过一段时间的学习后感觉其实并没有想象中的那么可怕，感觉很好玩。 我觉得学好这门课需要做到以下几点: 1、多运用matlab编写、调试程序； 2、对于不懂得程序要尽量搞清楚问题出在哪； 3、与同学课下多多交流，课上多请教老师。 大学数学实验心得体会(二)
MatLab 实验 一、编写函数文件，给出求解席位问题的Q 值方法对应的MatLab 方法，输入的参数为总席位数及各单位的人数. （程序：qf.m ） 二、编写函数文件，计算矩阵正常意义下的乘积，在矩阵阶数不匹配的时候，返回错误信息. （用循环方式） （程序：lx2.m ） 三、编写脚本文件，用数据模拟方法近似计算椭圆周22 123 x y +=所围成的面积，要求总共模拟一千次，每次抽取50万个随机点，最后以平均值作为相应的面积近似值. （程序：lx3.m ） 四、利用二重积分计算椭球面222 1946 x y z ++=的面积. 曲面积分的参数积分形式：若曲面能表示成：()()(),,,,,x x u v y y u v z z u v ===确定，则相应的积分为 ()()()( ),d ,,,,,d .uv D f x y S f x u v y u v z u v u v ∑ =⎡⎣⎰⎰ ⎰⎰ 其中222222 ,,.u u u v v v u v u v u v E x y x G x y x F x x y y z z =++=++=++ 对该问题，做变换： ()()3cos sin ,2sin sin ,sqrt 6cos ,02π,0πx u v y y v z v u v ===≤≤≤≤，代入上式后得 积分值79.6432. （程序：lx4.m ） 五、用两种方法求解微分方程1 , 0x xy x y y ='=-⎧⎪⎨=⎪⎩并作出函数在区间[]0.1,3内的图形. （程序：lx5.m ） 注 该微分方程的解析解为：11 .22y x x = -
六、用两种方法求解微分方程()0cos 2, 1,00 x y x y y y =''=-⎧⎪⎨'==⎪⎩并作出函数在区间[]2π,2π-内的图形. 注 该微分方程的解析解为：41 cos cos2.33 x x - 七、用两种方法求解微分方程02/, 1 x y y x y y ='=-⎧⎪⎨=⎪⎩并作出函数在区间[]0,4内的图形，并对图 形作比较. 八、编写函数文件，输入参数为矩阵的阶数，要求生成一个元素介于10 90的随机整数矩 阵，找出其中既是3又是5的元素，将其行标和列标分别写人两个向量中，并求出这些元素的和，平均值及个数，存入到变量中，最后输出.，若没有这样的元素存在，显示“no such elements founded!” （程序Lx8.m ） 九、追踪问题 缉私雷达发现: 距离c 处有一走私船正一匀速a 沿直线行驶, 缉私船立即以最大速度（匀速v ）追赶, 若用雷达进行跟踪, 保持船的瞬时速度方向始终指向走私船, 则缉私船的运动轨迹如何? 是否能追上走私船? 如果能追上, 需要多长时间? （取20,40,15a v c ===） （程序Chasing.m ） 问题的进一步探讨 若走私船与x 轴的夹角为,θ则问题将如何 十、用数据模拟的方法计算两球()2 2 2 2 2 2 1,11x y z x y z ++≤++-≤相交的体积。再用数 值积分方法计算该体积值加以验证. （程序Lx10.m ）