002. Matlab编程思想——向量化编程
C语言的基本元素是单数值（比如单变量或数组里的元素），再加上其结构化的特点，决定了通常C语言程序大都充斥着大量罗嗦的单变量循环和判断语句（注1）。
而Matlab是以向量、矩阵为基本元素的，所以要编写真正的Matlab 程序必须抛弃【C语言那种“单数值、元素化”考虑问题】的思路，转以向量、矩阵为最小单位来考虑问题。也就是说，Matlab的编程思想是——向量化编程，即面向向量或矩阵。
这样做的好处，至少有两个：
（1）代码大大简化，易编程、清晰可读性强；
这样的代码才叫Matlab代码，否则只能是不伦不类的代码：C
不C，Matlab不Matlab.
（2）执行效率也更高；
这是次要的，随着Matlab对循环机制的优化，速度差异已不再
那么明显，关键是（1）
下面针对Matlab中常见的向量化处理问题方法，举例加以说明：
（一）整体操作“大块数据”
Matlab为同型的数据块（向量或矩阵）的整体做运算提供了【点运算】，这里我借用《线性代数》里的说法，矩阵行数、列数相同称为同型矩阵，Matlab里矩阵可能不止2维。
比如，A.*C 和A./C 表示A与C的对应位置的各元素做* 和/运算得到与它们同型的一个新矩阵。
例1.物理实验利用测得的电压电流具体数据，验证欧姆定律R=U/I.
代码1（C语言风格）
U=[0.89, 1.20, 3.09, 4.27, 3.62, 7.71, 8.99, 7.92, 9.70, 10.41];
I=[0.028, 0.040, 0.100, 0.145, 0.118, 0.258, 0.299, 0.257, 0.308, 0.345];
L=length(U);
S=0;
for k=1:L
R(k)=U(k)/I(k);
S=S+R(k);
end
R=S/L
运行结果：R = 30.5247
代码1’（Matlab风格）
U=[0.89, 1.20, 3.09, 4.27, 3.62, 7.71, 8.99, 7.92, 9.70, 10.41];
I=[0.028, 0.040, 0.100, 0.145, 0.118, 0.258, 0.299, 0.257, 0.308, 0.345];
R=U./I;
R=mean(R)
运行结果：R = 30.5247
（二）尽量把【C语言风格的循环】向量化实现
见上例，再比如，
例2.计算1+1/3+…+1/99
代码2（C语言风格）
s = 0;
fork=1:2:99
s = s + 1/k;
end
s
运行结果：s = 2.9378
代码2’（Matlab风格）
k=1:2:99;
s = sum(1./k)
运行结果：s = 2.9378
注意：代码2’中，不要写成“for k=1:2:99”, 否则k就是变化的一个数
值而不是数组了。
例3.用间距为0.1的水平线和垂直线均匀分割x∈[-5,5]×[-2.5,2.5]的矩形域，在所有水平线和垂直线交点上计算函数z=sin|xy|的值，并图示。
（1）求出各网格点的函数值
代码3（C语言风格）（注2）
x=-5:0.1:5;
y=(-2.5:0.1:2.5)';
N=length(x);
M=length(y);
for ii=1:M
forjj=1:N
X0(ii,jj)=x(jj);
Y0(ii,jj)=y(ii);
Z0(ii,jj)=sin(abs(x(jj)*y(ii)));
end
end
代码3’（Matlab风格）
[X,Y]=meshgrid(-5:0.1:5, -2.5:0.1:2.5);
Z=sin(abs(X.*Y));
（2）画图
surf(X,Y,Z) % 画三维图形
xlabel('x') % 标记坐标轴
ylabel('y')
shading interp % 用插值处理色彩
view([190,70]) % 旋转一定角度观看图形
（三）尽量使用Matlab现成的【矩阵操作语法和函数】
Matlab提供了大量非常便捷的矩阵操作语法和操作矩阵的函数，优先使用它们来完成程序。
（1）操作矩阵的函数，比如
[m n]=size(A)——返回矩阵A的“型”，m行n列
length(A)——返回行数或列数中最大的那个
mean(A)——返回A中所有元素平均值
sum(A)或sum(A,1)——返回A各列元素之和，各行之和用sum(A,2) [Y I] = max(A)——Y=A各列元素的最大值; I=各列最大值所在行
sort(A)——矩阵各列按递增排序，递减排序加参数‘descend’
unique(A)——返回矩阵A中不重复的值（去掉重复元素）
等等………..这些函数已经实现了通常所需要的各种操作，所以完全没有必要再去按C语言的思路去自己重写代码。
（2）矩阵操作语法，主要是“：”的使用，放到下次再具体来说Matlab学习系列(3)——矩阵操作
最后，习惯了C语言的思维，不是一下就能转变过来的，但要有意识地强迫自己写Matlab风格的代码，写C语言风格代码不如不写。
注1.C语言循环和判断的机制是通用的，Matlab里也有循环和判断，但是以向量或矩阵作为基本元素的循环和判断。
注2.写Matlab循环代码时，尽量避免使用i和j，因为它俩是虚数单位（-1开根号）。
matlab学习心得体会 篇一：MATLAB心得与体会 自己刚刚接触matlab有半个学期的时间，说实话我现在对MATLAB还是摸不着头脑，一方面是自己接触的时间太短，另一方面，就是自己在上机方面投入的时间有限，实践比较少。现在，我对MATLAB的印象仅仅在解决习题和绘制图形上，但是我很喜欢MATLAB的简单的语法,易于绘制图形,编程也非常容易, 并且具有功能强大的开放式的toolbox。因此,尽管我一直没有这方面的应用,但是我还是对它非常感兴趣，自己正打算暑假好好研究研究MATLAB。下面是我学习MATLAB在理论和实践方面的一点心得与体会，可能有些地方自己理解的不是很正确，但是随着学习的深入，我想我可以发现自己的错误所在。 首先我想说的是，在理论方面，在学习MATLAB过程中，我感觉到它和c语言有许多相似之处，他有c语言的特征，但是比c语言编程计算更加简单，适合于复杂的数学运算。但是MATLAB跟其他语言也有着很大的不同。现在用的比较多的编程语言，除了MATLAB就应该是c、c＋＋、VHDL，VB 和Delphi也接触过，如果自己抱着“把其他语言的思想运用在MATLAB里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握MATLAB的精髓，也就很难发挥MATLAB的作用了。众所周知MATLAB是一个基于矩阵运算的软件，但是，真正
在运用的时候，特别是在编程的时候，许多人往往没有注意到这个问题。在使用MATLAB时，受到了其他编程习惯的影响，特别是经常使用的C语言。因此，在MATLAB编程时，for循环（包括while循环）到处都是。.这不仅是没有发挥MATLAB所长，还浪费了宝贵的时间。我这里想说的一点是，往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱C＋＋、C的思想。 MATLAB博大精深，涉及的内容很多，所以，我认为不要试图掌握MATLAB的每一个功能，熟悉和你专业最相关的部分就可以了，这也是老师在课堂上经常说的。学MATLAB并不难，难的是学会怎么用，所以经常上机实践是很必要的。我自己感觉学习MATLAB和以前的编程能力没有太多的关系，所以不要担心自己编程能力差，自己一定用不好MATLAB，只要自己肯在这上面花费时间和精力，就一定能有所收获。在学习MATLAB的过程中，不要只问不学，并且学MATLAB要有耐心，要大胆的去试，哪怕只有一丁点儿可能，只有自己动手去实践了才能发现错误的所在，利用这个解决问题的方法要试着解决类似的问题，要举一反三，要学会变通。多读MATLAB高手写的程序，找到一个高手多向他请教这方面的问题，在几个大的论坛可以搜索出一大堆的帖子，然后慢慢去看吧，从中可以学到很多东西。善于总结，学习过的知识，
Matlab 心得体会 本学期通过对MATLAB的系统环境，数据的各种运算，矩阵的分析和处理，程序设计，绘图，数值计算及符号运算的学习，初步掌握了MATLAB的实用方法。通过理论课的讲解与实验课的操作，使我在短时间内学会使用MATLAB，同时，通过上机实验，对理论知识的复习巩固实践，可以自己根据例题编写设计简单的程序来实现不同的功能，绘制出比较满意的二维三维图形，在实践中找到乐趣。 MATLAB是一个实用性很强，操作相对容易，比较完善的工具软件，使用起来比较方便，通过操作可以很快看到结果，能够清晰的感觉到成功与失败，虽然课程中也会出现一些小问题，但是很喜欢这门课程。在为学习这门课前就听说了他的强大，因为现在的很多模型都是需要这些分析软件的。曾经旁听过学校数学建模的课程，当时老师用的是lingo。对那个只需要U盘携带就可以安装的小东西记忆深刻。等到学习matlab时觉得这才是真正的王道啊。 它不仅有强大的运算功能，还有强大的绘图功能，虽然学习了有一个学习，但是我对他的了解额仅仅是一点点，或许连入门都谈不上。因为我学习时了解到一个现实。就是matlab 的学习依赖有比较好的数学功底，其中我看最经常运用到的就是矩阵。我从网上了解到matlab是一门高等数学和计算机技术结合的东西，学习它必须具有相应的数学和计算机知识。然而很可惜，我的书写不是很好。每次讲到这个部分的时候就觉得听说理解无能了。特别是我今年还是大三。虽然这学期的学习的时间短暂，就算时间足够，老师也不能把所有的都讲解给我们，因为一个软件的功能需要我们自己不断的去摸索，老师也不可能知道所有。老师只是个指路人，最终的学习还是要靠自己。而且在摸索的过程中，我们能够发现和体会学习的快乐。痛并快乐着是种常态了吧。 自我感觉学习matlab与其说是学习一门软件，更不如说是学习一门语言。用一种数理的语言描述现象，揭示表象下的规律。此外，我认为matlab中的作图功能很强大，不仅简单的函数现象可以明确画出，而且一些点状物，甚至立体图也可以画出。大一上微积分的时候，老师曾经多次在课件中加入用matlab画出的图来。不论是一维二维三维等等，都能很好的画出来。只要能编写出函数式，在短短的几秒之内，他就会呈现在你眼前。另外就是图形的直观性，这是由阴影的制作的。而且可以根据需要，坐标图上加标题，坐标轴标记，文本注释级栅格等，也可以指定图线形式，比如是虚线。颜色也可以自己来定。可以在同一张图上画，也可以单个显示。 在学习的过程中，因为以前学过access中的select语言，觉得就编写这方面是有共性的，但是matlab的编程语言似乎更多更复杂一点，这是由于涉及的数学模型，数学公式更多的原因。可是今年的这门课真的是让我感到没学到什么，估计也是因为我抱着看一看的随意态度来的吧，也没有那种遇到不懂的就一定要弄懂它的决心和毅力。说什么都是借口了，无法掩饰我没有学好它的事实。事实上，我觉得今年这门课的重点并不是让我们掌握这种软件的具体用法，而是主要向我们展示如何用它去解决一些金融问题，数学问题。这点让我很郁闷，因为我不懂得原理，听起来这门课倍感吃力啊。可是嘛，年轻没有什么不可以，又有谁可以断言我接下来的生活中不能好好学习这个东西为自己的工作，学习，生活，研究兴趣带来方便呢。 从大学开学的见闻到现在学习MATLAB，感觉这是一个很好的软件，语言简便，实用性强。作为一个做新手，想要学习好这门语言，可以说还是比较难的。在我接触这门语言的这些天，除了会画几个简单的图形，其他的还是有待提高。从另一个方面也对我们大学生提出了两个要求——充实的课外基础和良好的英语基础。在现代，几乎所有好的软件都是来自国外，假如不会外语，想学好是非常难的。
海南大学本科生 2010—2011学年度第2学期 课程考查论文 学院（中心、所）：信息科学技术学院专业：电子信息工程研究方向：班级： 学生姓名：学生证号： 课程名称：Matlab应用基础 论文题目：学习Matlab的总结与感想 任课老师： （以上由学生填写） 教师评阅： 阅卷教师（签名）：年月日
摘要 本文从计算机语言、数学建模、网络控制系统仿真与结构化思维等方面阐述了半年来学习Matlab的心得体会与感想。由于个人知识有限，在部分细节问题的理解上可能存有偏差，还请杜老师批评指正，不吝赐教。 关键词：Matlab语言数学建模软件网络控制系统仿真结构化思维
学习Matlab 快半个学期了，虽然还有很多问题不是很清楚，但通过实践学习，我对于Matlab 总算有个整体的理解，而且每次上机操作，都会有一定的收获和感想，下面，就谈谈我个人对于Matlab 的一些看法。 （Matlab 语言） Matlab 和其它语言不一样，我这个学期学习的是C 语言，另外，对于Action Script 、HTML 、php 语言也接触过一些。C 语言主要是面向过程的，它的灵活性比较强，可根据自己的意图编辑程序，但所耗费的时间和精力比较大。例如定义变量，就分为int 、float 、char 等类型，十分麻烦，而Action Script 与php 就显得比较随意，不必纠结于哪一种类型的变量，比如，定义Var number=3，Var play=true 即可。相对于前两者而言，Matlab 则显得更为灵活与快捷，它是一门解释性语言，能自动将高级语言翻译成机器语言。比如，求t f 2=，当t=0,1,2,3,4,5时)(t f 的值。如果使用C 语言则需要定义变量，调用math 函数，还要应用for 循环、输出函数，而Matlab 则不然，只需输入t=0:5;f=2.^t ，然后回车即可。 另外，Matlab 还配有许多常用公式，操作起来十分方便，例如，想求出)(2)()(2)(3)(''''t f t f t y t y t y +=++在1)0(=y ，1)0('=y 时的零输入响应，应用dsolve 函数，只需输入x=dsolve('D2y+3*Dy+2*y=0','y(0)=1,Dy(0)=1') 回车，即得结果：x=3*exp(-t)-2*exp(-2*t)。或许，也正是Matlab 语言简洁、优化的特点，才使得它在学术界被广泛应用吧。 （数学建模） 对于数学建模而言，Matlab 是一款相当不错的建模辅助工具，因为 Matlab 中有统计函数，线性分析函数，插值函数，非线性分析函数等等这些数模必备的函数，而且，Matlab 强大的绘图功能可使很多数学演算过程变得可视化。这些对于分析问题都很有帮助。虽然我们学习的Matlab 是电子信息工程方向的，但在下个学期,，班里的大部分同学都要参加数模竞赛，所以掌握好Matlab 的各种函数模式就显得尤为重要了。
小学期学习感想 大一小学期我们学习了matlab软件，这是一个十分实用和重要的软件。学习MA TLAB，感觉这是一个很好的软件，语言简便，实用性强。作为一个做新手，想要学习好这门语言，可以说还是比较难的。在我接触这门语言的这些天，一直在上面弄，除了会画几个简单的三维图形，其他的还是有待提高。在这个软件中，虽然有help。大家不要以为有了这个就万事大吉了，反而，从另一个方面也对我们大学生提出了两个要求——充实的课外基础和良好的英语基础。在现代，几乎所有好的软件都是来自国外，假如你不会外语，想学好是非常难的。 学习了MA TLAB这门课程，我了解该软件的基本功能，也知道了该软件在我们生活中的重要地位。随着社会的不断发展，科技的不断进步，计算机的普及，它也被应用在越来越多的方面。MA TLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MA TLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，MA TLAB的最突出的特点就是简洁。 MA TLAB相对于其他的一些编程软件有许多的优点：一、语言简洁紧凑，使用方便灵活，库函数极其丰富。二、运算符丰富。三、MA TLAB既具有结构化的控制语句（如for循环、while循环），又有面向对象编程的特性。四、语法限制不严格，程序设计自由度大。五、程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。六、MA TLAB的图形功能强大。 用madlab创建矩阵时，方法有两种：第一、可以直接依次输入矩阵各行各列的元素，但矩阵元素必须用[ ]括住，矩阵元素必须用逗号或空格分隔，在[ ]内矩阵的行与行之间必须用分号分隔。第二、用MA TLAB函数创建矩阵。MA TLAB可以进行矩阵的加减、乘除的元素，求可逆矩阵、转置矩阵，求矩阵的特征值，求线性方程组等等。MA TLAB的功能是非常强大的，MA TLAB不仅有强大的运算功能，它还有强大的绘图功能，我对它的了解也仅仅就是一点点，或许说还没有入门。比如说它含有丰富的内建函数，例如数学函数中的三角函数、复函数、多项式函数、数据分析函数的求平均值、最大最小值、排序等，以及逻辑/选择函数如if－else等，还有用来模拟随机发生事件的随机函数。这些我都不了解。首先我们来介绍一下MA TLAB，MA Trix LABoratory，即矩阵实验室，是Math work公司推出的一套高效率的数值计算和可视化软件。它是当今科学界最具影响力、也是最具活力的软件，它起源于矩阵运算，并高速发展成计算机语言。它的优点是强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化与界面、便捷的与其他程序和语言接口。 作为一种计算机语言，MA TLAB体现了与它价值的相符的优点： 1.编程简单使用方便。在这方面我感觉C语言也是一种简单的编程语言。只要入门就很好掌握，但是要学习一门语言不是那么容易的，到目前为止，可以说我还没入门，所以学习起这门语言来很吃力。相对C语言而言，MA TLAB的矩阵和向量操作功能是其他语言无法比拟的。在MA TLAB环境下，数组的操作与数的操作一样简单，基本数据单元是不需要指定维数的，不需要说明数据类型的矩阵，而其数学表达式和运算规则与通常的习惯相同。 2.函数库可任意扩充。由于MA TLAB语言库函数与用户文件的形式相同，用户文件可以像库函数一样随意调用，所以用户可任意扩充库函数。 3.语言简单内涵丰富。在此语言中，最重要的成分是函数，一般形式为：Function[a,b,c……]=fun(d,e,f……) Fun是自定义的函数名，只要不与库函数想重，并且符合字符串书写规则即可。 4、简便的绘图功能。MA TLAB具有二维和三维绘图功能，使用方法简单。三维曲线是由plot3 （x,y,z）命令绘出的，看上去很简单的一个程序，相对C语言而言。极大的方便了
2.Matlab 编程思想——向量化编程 C 语言的基本元素是单数值（比如单变量或数组里的元素），再加上 其结构化的特点，决定了通常 C 语言程序大都充斥着大量罗嗦的单变量循环和判断语句（注 1）。 而 Matlab 是以向量、矩阵为基本元素的，所以要编写真正的 Matlab 程序必须抛弃【 C 语言那种“单数值、元素化”考虑问题】的思路，转以向量、矩阵为最小单位来考虑问题。也就是说， Matlab 的编程思想是——向量化编程，即面向向量或矩阵。 这样做的好处，至少有两个： （1）代码大大简化，易编程、清晰可读性强； 这样的代码才叫Matlab 代码，否则只能是不伦不类的代码：C 不 C，Matlab 不 Matlab. （2）执行效率也更高； 这是次要的，随着 Matlab 对循环机制的优化，速度差异已不再 那么明显，关键是（ 1）
下面针对 Matlab 中常见的向量化处理问题方法，举例加以说明：（一）整体操作“大块数据” Matlab 为同型的数据块（向量或矩阵）的整体做运算提供了【点 运算】，这里我借用《线性代数》里的说法，矩阵行数、列数相同 称为同型矩阵， Matlab 里矩阵可能不止 2 维。 比如， A.*C 和 A./C 表示 A 与 C的对应位置的各元素做* 和 /运算得到与它们同型的一个新矩阵。 例1.物理实验利用测得的电压电流具体数据，验证欧姆定律R=U/I. 代码 1（C语言风格） U = [0.89, 1.20, 3.09, 4.27, 3.62, 7.71, 8.99, 7.92, 9.70, 10.41]; I = [0.028,0.040,0.100,0.145,0.118,0.258,0.299,0.257, 0.308, 0.345]; L = length(U); S=0; for k = 1:L R(k) = U(k)/I(k); S = S + R(k); end R=S/L 运行结果： R = 30.5247
matlab学习心得体会（精选3篇） matlab学习心得体会一:matlab学习心得matlab中有丰富的图形处理能力,提供了绘制各种图形、图像数据的函数。他提供了一组绘制二维和三维曲线的函数,他们还可以对图形进行旋转、缩放等操作。matlab内部还包含丰富的数学函数和数据类型,使用方便且功能非常强大。 本学期通过对matlab的系统环境,数据的各种运算,矩阵的分析和处理,程序设计,绘图,数值计算及符号运算的学习,初步掌握了matlab的实用方法。通过理论课的讲解与实验课的操作,使我在短时间内学会使用matlab,同时,通过上机实验,对理论知识的复习巩固实践,可以自己根据例题编写设计简单的程序来实现不同的功能,绘制出比较满意的二维三维图形,在实践中找到乐趣。 matlab是一个实用性很强,操作相对容易,比较完善的工具软件,使用起来比较方便,通过操作可以很快看到结果,能够清晰的感觉到成功与失败,虽然课程中也会出现一些小问题,但是很喜欢这门课程。 matlab学习心得体会二:matlab学习心得(463字) 学习matlab是听说它是一个功能强大的数学软件,但是正被微积分的计算缠身,听说有一个高级的计算器当然高兴,以后可以偷懒了,当然现在不能偷懒。听说关于自动化的计算特别复杂,如果有一种软件能帮忙解题,那是一种极大的解脱,有益于缩短研究时间。目前我只知道有三种数学软件,都是国外的,没有国内的,差距挺大的。matlab学起来挺顺手的,比c语言简单。但是深入学习的时候却困难重重,因为很多知识都没有学习,就算知道那些函数,也没有什么用处。老师布置的作业难度大,写一篇实验,大一什么都不会,写一篇这种论文谈何容易。最多也就会一些数值计算、符号计算、简单绘图,根本不会什么实验。 学习matlab体会最多的是这个软件的功能强大,好多数学题都被轻易的解出。但是有一点遗憾,不知是我不会用,还是它没个功能,已知空间的电荷分布,求空间的电场分布。其中电场分布是无法用函数表达式表示。我知道计算机肯定可以实现,但是这个软件能不能实现就不知道了,我看过许多资料,但是在这方面没有提到相关信息。 总之,这个软件功能强大,不知什么时候国内才有类似的软件。 matlab学习心得体会三:学习matlab的心得(817字) 这是我在学习的过程中的一些技巧,或许对你有帮助,可能字数不你能满足你的要求,但是绝对是精华。
1.前言 2.matlab的一些特点 3.学习matlab心得体会 4.matlab的一些资源 1.前言 我接触Matlab的时间比较长了，最开始是在大学里面的数学实验课上了解了一些，学了些基础的命令，后来参加过一次数学建模，又自学了点。而后由于所学的专业是生命科学和环境相关的东西，用到matlab的机会不多，主要是一些功能用matlab实现起来不是很方便，而且手边有现成的软件可以做到，例如图像分析，还有DNA序列分析都有现成软件等。本以为不会与其有太多交集。我下决心学习matlab是在经历几件事情之后。当时，在做硕士论文时需要对电泳图片做微生物种群的多样性分析和相似性分析，当时手头的软件只能将电泳图转化为各个泳道的灰度和位置方面的数据，而不能对数据进行分析，而能进行这样分析的软件（Bionumerics）比较贵，只为了这个用几次而买显然很不划算。无奈之下，我查了些文献，了解计算的原理后便用比较熟悉的matlab编程解决这个问题，其实这个程序比较简单--DGGE中条带Shannon多样性指数的计算，在现在看来，根本不值一提，但是在当时自我感觉还是不错的，相当有成就感了。后来在课程（数值分析，微分方程数值解）中matlab经常用到，另外在帮师姐做管理方面的数学模型时用的比较多，便自学了相关方面的知识，主要是看书，自己编程还有上网交流，这时在百度上回答了很多matlab相关的问题，并成为百度matlab技术论坛的副团长，在emuch中蒙前计算模拟区区长cenwanglai 看重，聘为计算模拟版的版主。Matlab涉及的方面非常广，下面我就自己的理解谈下matlab 一些特点和我学习matlab的一点体会，希望能对大家有点帮助，有什么不对的地方，敬请指正！ 2.matlab的一些特点 A．Matlab是一个基于矩阵运算的软件，这恐怕是众所周知的事情了，但是，真正在运用的时候（就是在编程的时候），许多人（特别是初学者）往往没有注意到这个问题，因此，for 循环（包括while循环）嵌套了十几层，这不仅是暴殄天物（没有发挥matlab所长），还浪费了你宝贵的时间，就只见左下角一直busy。 B．友好的界面，易于操作，虽然matlab一打开总看到命令行窗口，其实matlab有很多
竭诚为您提供优质文档/双击可除matlab心得及学习方法(不断更新) 篇一：matlab心得及学习方法 matlab心得及学习方法（不断更新） 发现现在很多人（找工作的或者读博的）都想要学习或者正在学习matlab，问我要怎么学习。其实我虽然写matlab 代码的经验还算丰富，但是还不能说是一个很好的matlab 编程人员，这里有一些心得，分享给大家希望对大家有所帮助。 关于如何学习matlab 我的学习方法很简单：matlab是练出来的，而不是看出来的。很多人问我有没有比较好的matlab教材，我说随便 找一本吧，都可以。只要书里面有最基本的语法和命令，对于一个有编程基础的人，matlab可以在一个下午的时间内学会。当然，仅仅是学会。如果想要对matlab比较得心应手，那么最好的办法就是练习。练习的素材很多，比如对于学经济学的，可以做一些simulation之类的，也可以试着把计 量或者宏观教材里面的一些算法写写出来。一开始可能很慢，
但是当你完成了一个比较大的project的时候，你的matlab 的功力将会有巨大的提升。 当然，在你写程序之前，多读一些别人写的好的code 是非常有帮助的。 一些matlab的经验 1、适当了解一些数值计算、数值分析以及最优化的理论 用matlab的无非是做数值计算或者最优化，这也是matlab的强项，matlab有足够多的工具箱解决这些问题。但是在使用这些工具箱之前，应该首先了解一些数值计算以及最优化的理论。这一点在程序碰到问题或者计算结果不理想的时候尤为重要。很多时候结果不理想并不是自己的理论出了问题，而是盲目或者错误使用matlab的工具箱而导致的。比如我曾经做过一个单纯形法的优化程序，但是结果总是不理想，这个时候就要返回到单纯形法具体是一种什么样的算法来考虑这个问题，最后发现是由于目标函数的某一部分十分平缓导致的。当然更重要的是如果你不理解理论，很多问题根本不知道如何处理。有个学化学同学就曾问我一个程序怎么写，说matlab肯定可以完成的。了解清楚之后才明白原来他想做的就是一个受限最小二乘。但是他不懂得什么是最小二乘（因为没怎么学过数学），当然面对这个问题无从下手。
Matlab 解方程基本思想 1、调用command window界面→在File→Script→编写方程→run 2、Solve（’eq1-数值’，’x’）注意：英文冒号；log=ln；log3x=lllx lll3; 3、方程组：[x，y]=solve（’eq1’，’eq2’）[‘2*x+3*y=4’，’4*x+5*y=6’] 4、[x, fval(近似零解)]=fzero（’eq1-数值’，初值） 5、Clear 清除变量；clc清屏 6、int（）函数实现不定积分功能，例如：syms x; int(sin(-x))=-cos(x) 7、通过syms 函数定义 a b c……来解决含字母变量的矩阵运算 8、伴随矩阵A*=det(A)*inv(A)，即可求解 9、syms x a；int（3*a*x+a，x）其中确定x为积分变量 10、syms x a b；int（1，x，a，b）=b-a，其中x表示积分变量，a为下限，b为上限 11、求偏微分：syms x y；z=sym('x^2+y^2')；diff（z，'x'，2）=2；其中2为二次偏微分 12、求导数：syms x ；z=sym（'x^3'）；diff(z，'x'，2)=6*x；其中2表示二次求导 13、求单变量最小化： syms x；y=@(x) sin(x)；[x，fval]=fminbnd(y，0，2*pi)；x=1.5*pi；fval=-1；求解在区间[0，2*pi]上最小值fval输出最小值，x对应的极值点 14、一元函数定区间求最值并画出图像： f=2*exp(-x)*sin(x) 在区间[0，8]中的最小值与最大值 syms x; f=@(x)2*exp(-x)*sin(-x); fplot(f，[0，8]); [xmin，fmin]=fminbnd(f，0，8)；（最小值） f1=@(x)-2*exp(-x)*sin(-x); [xmax，fmax]=fminbnd(f1，0，8)；（最大值） 15、绘制多元函数的图像： x=-1:0.1:1； y=-1:0.1:1； [X,Y]=meshgrid(x,y); ； Z=exp(X)*(4*X.^2+2*Y.^2+4*X.Y+2*Y+1) mesh/surf (X,Y,Z); xlabel('X-axis'),ylabel('Y-axis'),zlabel('Z-axis') ;(注意矩阵中的'.') 16、多项式拟合 x=[]；y=[]；a=polyfit（x,y,n）;式中n为拟合多项式的指数，y=a(1)x^n+a(2)x^(n-1)+……，拟合出来的数据依次为：a(1) ，a(2)，…… xi=linspace (0,16,160)； yi=polyval(a,xi);plot(x,y,'o',xi,yi) (比较拟合的曲线与原始输入数据点之间的关系) 17、运用inline定义函数，例如：f（x,y）=sin(x*y),f=inline('sin(x*y','x','y'));z=f(pi/180,30)=0.5 18、BP神经网络代码： P=[]；%输入矢量 t=[]；%目标输出矢量 [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmnx(p,t);%原始数据归一化 net=newff(minmax(p)，[20,9,1]，{'tansig'，'tansig'，'purelin'},'trainlm')；%定义BP网络训练参数
课程设计实验体会 学生姓名：李祥胜 学生学号：20120704 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。 1.1、MATLAB语言特点及优势 1.1.1、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。 （4）语法限制不严格，程序设计自由度大。例如，在MATLAB里，用户无需对矩阵预定义就可使用。 （5）程序的可移植性很好，基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。
M A T L A B心得体会 标准化文件发布号：（9312-EUATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
MATLAB心得体会 这学期开了MATLAB这门课程，这里面有太多的学问。只要书里面有最基本的语法和命令，对于一个有编程基础的人，MATLAB可以在一个下午的时间内学会。当然，仅仅是学会。如果想要对MATLAB比较得心应手，那么最好的办法就是练习。练习的素材很多，比如对于学经济学的，可以做一些simulation之类的，也可以试着把计量或者宏观教材里面的一些算法写写出来。一开始可能很慢，但是当你完成了一个比较大的project的时候，你的MATLAB的功力将会有巨大的提升。 用MATLAB的无非是做数值计算或者最优化，这也是MATLAB的强项，MATLAB有足够多的工具解决这些问题。但是在使用这些工具箱之前，应该首先了解一些数值计算以及最优化的理论。这一点在程序碰到问题或者计算结果不理想的时候尤为重要。很多时候结果不理想并不是自己的理论出了问题，而是盲目或者错误使用MATLAB的工具箱而导致的。比如我曾经做过一个单纯形法的优化程序，但是结果总是不理想，这个时候就要返回到单纯形法具体是一种什么样的来考虑这个问题，最后发现是由于目标的某一部分十分平缓导致的。 当然更重要的是如果你不理解理论，很多问题根本不知道如何处理。有个学化学同学就曾问我一个程序怎么写，说MATLAB肯定可以完成的。了解清楚之后才明白原来他想做的就是一个受限最小二乘。但是他不懂得什么是最小二乘，当然面对这个问题无从下手。 这个问题没有人强调，但我觉着蛮重要。这里的关键点其实很简单，就是尽量减少重复计算，哪怕是多项式复杂度以内的计算。重复计算的内容应该适时保存到内存中，以后直接调用。一个程序可能会重复运行几千次几万次，一点点的浪费时间都可能被放大很多。空间（内存）我们是可以扩充的，但是时间不是，所以绝大多数时候我们需要放弃空间，获得时间上的迅捷。 这里有个故事，曾经在某技术论坛上看到的，说腾讯公司早期做的QQ实在太过垃圾，他们追踪过QQ的行为，发现在几分钟时间里重复调用了某同一注册表项几百次。显然注册表的内容所占内存是有限的，甚至是可以忽略的，但是每次读注册表项可能都要读硬盘，这里的时间花费是很大的，为什么不把这项内容直接存储在内存里呢？
自己刚刚接触matlab有半个学期的时间，说实话我现在对matlab还是摸不着头脑，一方面是自己接触的时间太短，另一方面，就是自己在上机方面投入的时间有限，实践比较少。现在，我对matlab的印象仅仅在解决习题和绘制图形上，但是我很喜欢matlab的简单的语法,易于绘制图形,编程也非常容易,并且具有功能强大的开放式的toolbox。因此,尽管我一直没有这方面的应用,但是我还是对它非常感兴趣，自己正打算暑假好好研究研究matlab。下面是我学习matlab在理论和实践方面的一点心得与体会，可能有些地方自己理解的不是很正确，但是随着学习的深入，我想我可以发现自己的错误所在。 首先我想说的是，在理论方面，在学习matlab过程中，我感觉到它和c语言有许多相似之处，他有c语言的特征，但是比c语言编程计算更加简单，适合于复杂的数学运算。但是matlab 跟其他语言也有着很大的不同。现在用的比较多的编程语言，除了matlab就应该是c、c＋＋、vhdl，vb和delphi也接触过，如果自己抱着“把其他语言的思想运用在matlab里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握matlab的精髓，也就很难发挥matlab的作用了。众所周知matlab是一个基于矩阵运算的软件，但是，真正在运用的时候，特别是在编程的时候，许多人往往没有注意到这个问题。在使用matlab时，受到了其他编程习惯的影响，特别是经常使用的c语言。因此，在matlab编程时，for循环（包括while循环）到处都是。.这不仅是没有发挥matlab所长，还浪费了宝贵的时间。我这里想说的一点是，往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱c＋＋、c的思想。 （这属于实践方面的体会）还有一点比较重要多用help，see also，lookfor，get,set 等常用命令，尽量摆脱c编程的习惯，总爱用循环，能不用的循环的尽量不用，掌握矢量化的精髓。（1）help:最有效的命令。其实,可以这样说吧，一遇到什么问题,通常可以从help中找到答案。就先说说对help的一些常用方法。 1）命令窗口直接敲“help”，你就可以得到本地机器上matlab的基本的帮助信息。 2）对于某些不是很明确的命令，只知道大体所属范围，譬如说某个工具箱，直接在 命令窗口中敲入help toolboxname，一帮可以得到本工具箱有关的信息：版本 号，函数名等。 3）知道函数名，直接用help funname就可以得到相应的帮助信息。 在用help命令的时候，可能因为我们开始估计的方向不一定完全正确，在列出的帮助信息中没有直接给出我们要找的东西，但是我们一定不要忽略了在帮助的最后列出的see also。譬如：曾经遇到一个画椭球的问题。刚开始我以为这个命令函数应该在graph3d中给出的。只用help的时候我们就可以看到matlab\graph3d-three dimensional graphs.没有这个函数。但是我发现在see also中有specgraph.，这次在solid modeling 中找到了ellipsoid-generate ellipsoid。 （2）lookfor:可以说是matlab中的google 当我们很多什么头绪都没有的时候,我们可以求助于它，往往会收到意想不到的效果。譬如：曾经在gui编程的时候，遇到过这样一个问题：想拖动鼠标时，要出现一个方框，就像你在桌面上拖动鼠标，会出现虚线框一样。当初我也刚开始一定都不知道该查找什么东西，后来想起用它了。于是， 以上就是我学习matlab几个月以来的心得与体会，我自己感觉在理论方面自己理解的还是可以的，但是在实践中会经常遇到一些问题，而恰恰自己又束手无策。但是我经常上一些贴吧，那里有不少是使用matlab的高手，可以帮我解决不少问题，同时自己也学到了不少东西。篇二：matlab心得体会 matlab学习心得体会 matlab,提起它，不管我们上课是否认真听讲了，我们都应该对它不再陌生，我们不可否认它的强大之处，正如一节课时老师给我们说的“matlab可以做很多事情”。通过近一段的学习，使我更加确信，它是一款集数据分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，可方便地应用于数学计算、算法开发、数据采集、系统建模和仿真、数据分析和可视化、科学和工程绘图、
m a t l a b心得体会-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
心得体会 虽然说本次matlab实训只有短短的一个礼拜，但在老师的耐心教导以及自身的努力下，还是获益匪浅。本次matlab 实训是以信号与系统知识为实例来编写程序的，由于信号与系统正是本学期的课程，所以在理论知识上也比较容易理解，在加上老师耐心讲解，使我们的信号与系统知识也得到了巩固，可谓是一举两得。 在大一学年时，虽然已学过一学期的matlab知识，但是由于时间隔得有点久了，所以很多知识也有所遗忘了，通过本次实训，我们又重新学习巩固了所学知识，在很多matlab的应用上也有了新的体验。比如如何运用符号运算、向量表示法和计算卷积、系统的各种响应等。 Matlab这门课也算是门技术活，要想学好这门课就必须多练习，正所谓熟能生巧，练习多了就熟练了，也就能掌握好并且更好的运用这门课了，我们以前所学的知识之所以能遗忘得这么快，完全是因为我们掌握得不牢固。Matlab 是一门很实用的课程，不管是信号与系统还是将来要学的数字信号处理等多门课都可以用matlab来实现，所以掌握好matlab为我们以后的学习和工作打下基础。 通过matlab的实训，同时也是对我们细心和耐心的锻炼。Matlab的编程需要很细心，一个标点符号的错误或者字符的大小写都将导致程序报错，所以这就有利于培养我
们的细心。Matlab编程需要长时间的坐在电脑前工作，这就有利于培养我们的耐心，一旦坐在电脑前开始工作，常常会有一种时间过得特别的快的感觉。总之，本次matlab 专题训练让我收获很多。
学习M a t l a b的总结与感 想 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020
海南大学本科生 2010—2011学年度第2学期 课程考查论文 学院（中心、所）：信息科学技术学院专业：电子信息工程研究方向：班级： 学生姓名：学生证号： 课程名称：Matlab应用基础 论文题目：学习Matlab的总结与感想 任课老师： （以上由学生填写） 教师评阅：
阅卷教师（签名）：年月日 摘要 本文从计算机语言、数学建模、网络控制系统仿真与结构化思维等方面阐述了半年来学习Matlab的心得体会与感想。由于个人知识有限，在部分细节问题的理解上可能存有偏差，还请杜老师批评指正，不吝赐教。 关键词：Matlab语言数学建模软件网络控制系统仿真结构化思维
学习Matlab 快半个学期了，虽然还有很多问题不是很清楚，但通过实践学习，我对于Matlab 总算有个整体的理解，而且每次上机操作，都会有一定的收获和感想，下面，就谈谈我个人对于Matlab 的一些看法。 （Matlab 语言） Matlab 和其它语言不一样，我这个学期学习的是C 语言，另外，对于Action Script 、HTML 、php 语言也接触过一些。C 语言主要是面向过程的，它的灵活性比较强，可根据自己的意图编辑程序，但所耗费的时间和精力比较大。例如定义变量，就分为int 、float 、char 等类型，十分麻烦，而Action Script 与php 就显得比较随意，不必纠结于哪一种类型的变量，比如，定义Var number=3，Var play=true 即可。相对于前两者而言，Matlab 则显得更为灵活与快捷，它是一门解释性语言，能自动将高级语言翻译成机器语言。比如，求t f 2=，当t=0,1,2,3,4,5时)(t f 的值。如果使用C 语言则需要定义变量，调用math 函数，还要应用for 循环、输出函数，而Matlab 则不然，只需输入t=0:5;f=2.^t ，然后回车即可。 另外，Matlab 还配有许多常用公式，操作起来十分方便，例如，想求出)(2)()(2)(3)(''''t f t f t y t y t y +=++在1)0(=y ，1)0('=y 时的零输入响应，应用dsolve 函数，只需输入x=dsolve('D2y+3*Dy+2*y=0','y(0)=1,Dy(0)=1') 回车，即得结果：x=3*exp(-t)-2*exp(-2*t)。或许，也正是Matlab 语言简洁、优化的特点，才使得它在学术界被广泛应用吧。
最近在学习matlab，一直不入其法门。从网上看到了一些大虾的经验心得，感触颇深，转贴过来，希望给初学者有一定的指引。 一)写给学习 matlab 的新手们作者：eight (八) 来源振动论坛 本人接触matlab已经有5年多的时间了，一直想写点东西，但是之前不知道放在哪里才能发挥它的最大作用，直到几天前碰上了这个论坛（有点像诸葛亮遇见姜维，哈哈）。 废话不说，我想借贵论坛宝地，写一些经验给使用matlab的新手们，当然了，老大们也可以看看，不嫌弃我写得粗糙的话还可以指点一下，先谢过了～～～～ 首先我想说的是，matlab跟其他语言不一样（我用的比较多的编程语言，除了matlab就应该是c或c＋＋了，VB和Delphi也接触过，我想版面(matlab版)大部分人也差不多），如果你抱着“把其他语言的思想运用在matlab里面”的话，那么我想，即使程序运行不出错，也很难把握matlab的精髓，也就很难发挥matlab的作用了。所以，如果你是希望matlab作为VC的附属品，即你不想在matlab上面花太多功夫，只纯粹想用matlab来完成VC做不了或很难做成的任务的话，那么，这篇文章你也不需要再阅读下去了；如果你是希望掌握一门语言、一个工具，使它更有效为你服务的话，那么，希望本文对你有所帮助。 Matlab是一个基于矩阵运算的软件，这恐怕是众所周知的事情了，但是，真正在运用的时候（就是在编程的时候），许多人（特别是初学者）往往没有注意到这个问题，因此，for循环（包括while循环）满天飞…………..这不仅是暴殄天物（没有发挥matlab所长），还浪费了你宝贵的时间。对此，版友MVH 在他的“MATLAB 小技巧”一文中也有所涉及，雷同的东西我也就不重复了，matlab的“帮助”里面也有相关的指示。我这里想说的一点是，初学者往往在初始化矩阵的时候注意到这个问题，懂得了使用矩阵而不是循环来赋值，但是，在其他环节上，就很容易疏忽，或者说，仍然没有摆脱C＋＋的思想。举个例子吧，下面的代码是我的一个师弟写的，我想他接触matlab也有2、3年时间了（在此说明一下，接触2、3年并不是表示每天都会跟matlab打交道，我本人也不是，只是在一年某几个时间段里面连续使用），但是仍然会出现类似的问题： J = 0; lt = size(imf1,2); for (i = 1:lt) if (abs(imf1(i)) > 1) J = 1; break end end
MATLAB心得体会 这学期开了MATLAB这门课程,这里面有太多的学问。只要书里面有最基本的语法与命令, 对于一个有编程基础的人,MATLAB可以在一个下午的时间内学会。当然,仅仅就是学会。如果想要对MATLAB比较得心应手,那么最好的办法就就是练习。练习的素材很多,比如对于学经济学的,可以做一些simulation之类的,也可以试着把计量或者宏观教材里面的一些算法写写出来。一开始可能很慢,但就是当您完成了一个比较大的project的时候,您的MATLAB的功力将会有巨大的提升。 用MATLAB的无非就是做数值计算或者最优化,这也就是MATLAB的强项,MATLAB有足够多的工具解决这些问题。但就是在使用这些工具箱之前,应该首先了解一些数值计算以及最优化的理论。这一点在程序碰到问题或者计算结果不理想的时候尤为重要。很多时候结果不理想并不就是自己的理论出了问题,而就是盲目或者错误使用MATLAB的工具箱而导致的。比如我曾经做过一个单纯形法的优化程序,但就是结果总就是不理想,这个时候就要返回到单 纯形法具体就是一种什么样的来考虑这个问题,最后发现就是由于目标的某一部分十分平缓导致的。 当然更重要的就是如果您不理解理论,很多问题根本不知道如何处理。有个学化学同学就曾问我一个程序怎么写,说MATLAB肯定可以完成的。了解清楚之后才明白原来她想做的就就是一个受限最小二乘。但就是她不懂得什么就是最小二乘,当然面对这个问题无从下手。 这个问题没有人强调,但我觉着蛮重要。这里的关键点其实很简单,就就是尽量减少重复计算,哪怕就是多项式复杂度以内的计算。重复计算的内容应该适时保存到内存中,以后直接调用。一个程序可能会重复运行几千次几万次,一点点的浪费时间都可能被放大很多。空间(内存)我们就是可以扩充的,但就是时间不就是,所以绝大多数时候我们需要放弃空间,获得时间上 的迅捷。 这里有个故事,曾经在某技术论坛上瞧到的,说腾讯公司早期做的QQ实在太过垃圾,她们追 踪过QQ的行为,发现在几分钟时间里重复调用了某同一注册表项几百次。显然注册表的内容所占内存就是有限的,甚至就是可以忽略的,但就是每次读注册表项可能都要读硬盘,这里 的时间花费就是很大的,为什么不把这项内容直接存储在内存里呢？ 但就是却多了三次计算时间。请问哪种好？不一定,瞧您的时间空间的权衡。但就是具体到这个例子来说,第二种就是不推荐的,因为:首先,第二种程序晦涩难懂,难以维护,内存不至于 低到不能存储一个变量;第二,如果两个数字都特别特别大,计算a的时候会有溢出的危险。我想几乎所有学过的人都被这样告诫过。比较好的就是MATLAB自带的编辑器本身就可以