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数学建模与MATLAB

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数学建模2020年b题matlab代码

数学建模2020年b题matlab代码

数学建模2020年b题matlab代码一、前言数学建模作为一门跨学科的学科，一直以来都备受关注。

在现代科学和工程技术领域，数学建模的应用越来越广泛，其在实际问题求解中的作用也日益凸显。

作为数学建模的一个重要组成部分，计算机编程在模拟、求解和分析数学模型过程中发挥着至关重要的作用。

而Matlab作为一款功能强大的科学计算软件，一直受到广大科研工作者的追捧，尤其在数学建模领域更是被广泛应用。

二、数学建模2020年b题概述2020年数学建模比赛的b题是一个典型的动力学系统建模问题，要求参赛者通过建立适当的数学模型来描述、分析和预测相关的实际问题。

该题目涉及到了多个变量之间的相互作用及其随时间的演化规律，需要用到大量的微积分、微分方程、概率论等数学知识进行分析和求解。

而在实际的建模过程中，Matlab的代码编写和求解将是不可或缺的一部分。

三、深度评估和分析在进行数学建模2020年b题的深度评估和分析时，我们需要从多个方面对题目进行全面的探讨和了解。

我们要对题目中涉及到的各个变量、参数和影响因素进行全面的分析，了解它们之间的关系以及对整个系统演化的影响。

我们需要对动力学系统的演化规律进行建模和求解，这涉及到了微分方程的建立和求解。

我们还需要考虑到实际问题中的不确定性和随机性因素，这就需要运用概率统计的知识进行建模和分析。

四、Matlab代码编写和求解在进行数学建模2020年b题的Matlab代码编写和求解时，我们需要根据之前的深度评估和分析结果，结合题目要求和实际情况进行合理的代码设计和求解方法选择。

我们要根据建立的数学模型，将其转化为对应的Matlab代码。

我们需要运用Matlab中丰富的函数库和工具箱，对动力学系统进行数值模拟和求解。

我们还需要对求解结果进行可视化和分析，以便更好地理解系统的演化规律和预测未来的发展趋势。

五、总结和回顾通过对数学建模2020年b题的全面评估和深度分析，我们不仅对整个系统有了更深入的理解，同时也更清晰地认识到了Matlab代码在求解动力学系统建模问题中的重要性。

MATLAB与数学建模(木仁,吴建军,李娜编著)PPT模板

MATLAB与数学建模(木仁,吴建军,李娜编著)PPT模板
matlab与数学建模(木仁,吴建军,李 娜编著)
演讲人 2 0 2 x - 11 - 11
01
前言
前言
02
第1章数学建模简介
第1章数学建模简介
• 1.1数学建模概述 • 1.1.1怎样才能学好数学？ • 1.1.2数学模型与数学建模 • 1.1.3数学建模与创新 • 1.1.4数学建模与大数据 • 1.1.5数学建模的过程 • 1.1.6数学建模的特点 • 1.1.7数学建模的魅力与难点 • 1.1.8数学建模需要掌握的专业基础知识 • 1.2数学建模论文的撰写方法
第4章线 性规划
4.5适度指标的线性处 理
1
4.5.1适度指标的处理
2
4.5.2适度指标应用案例
06
第5章整数规划
5.1整数规划基本模型及其matlab求解算法
5.20－1规划基本模型及其matlab求解算法
5.2.10－1规划问题实例 5.2.20－1规划问题的matlab求解算法 5.2.20－1规划问题的MATLAB求解算法
1
3.3法代与递归的区别
3
2
3.2法代及其实例
3.2.1送代的定义 3.2.2迭代实例
05
第4章线性规划
第4章线性规划
4.1线性规划基本模型介绍 4.2线性规划模型的matlab求解 4.3运输问题 4.4多目标规划问题 4.5适度指标的线性处理 4.2线性规划模型的MATL AB求解 4.3运输问题 4.4多目标规划问题 4.5适度指标的线性处理
03
第2章matlab基础
第2章matlab基础
2.1matlab简介 2.2matlab软件的安装 2.3matlab使用入门 2.4matlab程序设计 2.5matlab作图 2.2MATL AB软件的安 装 2.3MATL AB使用入门 2.4MATL AB程序设计

数学建模实验二：微分方程模型Matlab求解与分析

数学建模实验二：微分方程模型Matlab求解与分析

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 dxdy+= (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()04(/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 。

数学建模 第二篇1 MATLAB作图讲解

数学建模 第二篇1 MATLAB作图讲解

MATLAB作图
（2） mesh(x,y,z) 画网格曲面
数据矩阵。分别表示数据点 的横坐标、纵坐标、函数值
例 画出曲面Z=(X+Y).^2在不同视角的网格图. 解 x=-3:0.1:3;y=1:0.1:5; [X,Y]=meshgrid(x,y); Z=(X+Y).^2; mesh(X,Y,Z)
MATLAB作图
(2) figure(h) 新建h窗口，激活图形使其可见，并置于其它图形之上
例
解
区间[0,2*pi]新建两个窗口分别画出 y=sin(x)；z=cos(x)。
x=linspace(0,2*pi,100); y=sin(x);z=cos(x); plot(x,y); title('sin(x)'); pause figure(2); plot(x,z); title('cos(x)'); 返回
hh = zlabel(string) hh = title(string)
MATLAB作图
例 在区间[0,2*pi]画sin(x)的图形，并加注图例 “自变量X”、“函数Y”、“示意图”, 并加格栅.
解 x=linspace(0,2*pi,30); y=sin(x); plot(x,y) xlabel('自变量X') ylabel('函数Y') title('示意图') grid on
3.图形保持 hold off 释放当前图形窗口
MATLAB作图
(1) hold on 保持当前图形, 以便继续画图 例 将y=sin(x),y=cos(x)分别用点和线画在一图上
解 x=linspace(0,2*pi,30); y=sin(x); z=cos(x) plot(x,z,:) hold on Plot(x,y) Matlab liti 5

数学建模方法-主成分分析和MATLAB应用

数学建模方法-主成分分析和MATLAB应用

1 0.55341 0.51434 0.51538 0.4688 8 0.73562 0.71214
1
0.98793 0.9776 0.97409 0.68282 0.7 8019

1
0.98071 0.9798 0 .69735 0.77306
1
0.99235 0.6266 3 0.78718
X j e1 jY1 e2 jY2 e pjYp , Cov(Yi , X j ) ieij .
由此可得 Yi 与 Xj 的相关系数为
Yi ,X j
Cov(Yi , X j ) Var(Yi ) Var( X j )
ieij i jj
i jj
eij
24.423 36.283
36.283 56.046
49.146 75.404
3.67 47 38.718 5.0022 59.723
71.672 29.029 49.278 49.146 75.404 103.02 6.82 15 74.523
8.602 4.7846 3.629 3.6747 5.0022 6.8215 1.137 6 .7217
i* 的正
交单位特征向量。
第 i 个主成分的贡献率： i* ； p
m
i*
前 m 个主成分的累计贡献率： i1 ； p
Yi*
与
X
* i
的相关系数为
Yi*
,
X
* j

* i
ei*j
。
二、样本主成分 前面讨论的是总体主成分，但在实际问题中，一般 （或 ）是未知的，需要通
过样本来估计。设
xi ( xi1, xi 2 , ..., xip )T , i 1, 2, ..., n.

Matlab与数学建模

Matlab与数学建模

Matlab与数学建模⼀、学习⽬标。

（1）了解Matlab与数学建模竞赛的关系。

（2）掌握Matlab数学建模的第⼀个⼩实例—评估股票价值与风险。

（3）掌握Matlab数学建模的回归算法。

⼆、实例演练。

1、谈谈你对Matlab与数学建模竞赛的了解。

Matlab在数学建模中使⽤⼴泛：MATLAB 是公认的最优秀的数学模型求解⼯具，在数学建模竞赛中超过 95% 的参赛队使⽤ MATLAB 作为求解⼯具，在国家奖队伍中，MATLAB 的使⽤率⼏乎 100%。

虽然⽐较知名的数模软件不只 MATLAB。

⼈们喜欢使⽤Matlab去数学建模的原因：（1）MATLAB 的数学函数全，包含⼈类社会的绝⼤多数数学知识。

（2）MATLAB ⾜够灵活，可以按照问题的需要，⾃主开发程序，解决问题。

（3）MATLAB易上⼿，本⾝很简单，不存在壁垒。

掌握正确的 MATLAB 使⽤⽅法和实⽤的⼩技巧，在半⼩时内就可以很快地变成 MATLAB ⾼⼿了。

正确且⾼效的 MATLAB 编程理念就是以问题为中⼼的主动编程。

我们传统学习编程的⽅法是学习变量类型、语法结构、算法以及编程的其他知识，因为学习时候是没有⽬标的，也不知道学的知识什么时候能⽤到，收效甚微。

⽽以问题为中⼼的主动编程，则是先找到问题的解决步骤，然后在 MATLAB 中⼀步⼀步地去实现。

在每步实现的过程中，遇到问题，查找知识（互联⽹时代查询知识还是很容易的），定位⽅法，再根据⽅法，查询 MATLAB 中的对应函数，学习函数⽤法，回到程序，解决问题。

在这个过程中，知识的获取都是为了解决问题的，也就是说每次学习的⽬标都是⾮常明确的，学完之后的应⽤就会强化对知识的理解和掌握，这样即学即⽤的学习⽅式是效率最⾼，也是最有效的⽅式。

最重要的是，这种主动的编程⽅式会让学习者体验到学习的成就感的乐趣，有成就感，⾃然就强化对编程的⾃信了。

这种内⼼的⾃信和强⼤在建模中会发挥意想不到的⼒量，所为信念的⼒量。

第2讲 数学建模MATLAB入门


3、数学函数 、
函 数 名 称 函 数 名 称
sin(x) cos(x) tan(x) abs(x) min(x) sqrt(x) log(x) sign(x)
正弦函数 余弦函数 正切函数 绝对值 最小值 开平方 自然对数 符号函数
asin(x) acos(x) atan(x) max(x) sum(x) exp(x) log10 ( x) fix(x)
MATLAB (matrix1)
2、矩阵中元素的操作 、
的第r行 （1）矩阵 的第 行：A（r，：） ）矩阵A的第 （ ，：） 的第r列 （：，r） （2）矩阵 的第 列：A（：， ） ）矩阵A的第 （：， 的每一列， 拉伸为一个列向量： （：） （3）依次提取矩阵 的每一列，将A拉伸为一个列向量：A（：） ）依次提取矩阵A的每一列 拉伸为一个列向量 的第i 列构成新矩阵:A(i1:i2, j1:j2) （4）取矩阵 的第 1~i2行、第j1~j2列构成新矩阵 ）取矩阵A的第 的第i 构成新矩阵:A(i2:-1：i1，：） （5）以逆序提取矩阵 的第 1~i2行，构成新矩阵 ）以逆序提取矩阵A的第 ： 的第j 构成新矩阵:A(:, j2:-1：j1 ） （6）以逆序提取矩阵 的第 1~j2列，构成新矩阵 ）以逆序提取矩阵A的第 ： 的第i 构成新矩阵:A(i1:i2，： ] ，：)=[ （7）删除 的第 1~i2行，构成新矩阵 ）删除A的第 的第j 构成新矩阵:A(：， （8）删除 的第 1~j2列，构成新矩阵 ：， j1:j2)=[ ] ）删除A的第 拼接成新矩阵： （9）将矩阵 和B拼接成新矩阵：[A B]；[A；B] ）将矩阵A和 拼接成新矩阵 ； ； MATLAB (matrix2)
（2）数组 数组运算 ）数组-数组运算 当两个数组有相同维数时， 当两个数组有相同维数时，加、减、乘、除、 幂运算可按元素对元素方式进行的， 元素对元素方式进行的 幂运算可按元素对元素方式进行的，不同大小或维 数的数组是不能进行运算的. 数的数组是不能进行运算的

基于MATLAB的数学建模竞赛计算

模型评估与选择
可以进行模型评估与选择，如交叉 验证、网格搜索等。
04
信号处理工具箱
信号滤波器设计
可以设计各种信号滤波器，如低通、高通、 带通等。
信号变换
可以进行信号的傅里叶变换、拉普拉斯变换 等。
信号特征提取
可以提取信号的各种特征，如频率、能量等。
信号处理算法
支持多种信号处理算法，如离散余弦变换、 小波变换等。
用于数值计算。
1990年代
随着计算机技术的快速发展， Matlab逐渐扩展到数据可视化、 算法开发、控制系统设计等领域。
2000年代至今
Matlab不断更新迭代，增加了更多 高级功能和工具箱，广泛应用于科 学计算、数据分析、机器学习等领 域。
Matlab的主要特点
数值计算
Matlab提供了高效的数值计算 功能，支持多种数值算法。
重要性
数学建模是解决实际问题的重要手段 ，能够提高分析问题和解决问题的能 力，促进跨学科合作和创新。
数学建模的基本步骤
问题分析
对实际问题进行深入分析，明确问题的目标、条件和限 制。
求解模型
利用数学方法和计算机技术，求解建立的数学模型，得 出结果。
ABCD
建立模型
根据问题分析的结果，选择适当的数学语言、符号、公 式和图表等工具，建立数学模型。
基于Matlab的数学建模竞赛计算
目录 Contents
• Matlab简介 • 数学建模基础 • 基于Matlab的数学建模工具箱 • 基于Matlab的数学建模竞赛案例分析 • 基于Matlab的数学建模竞赛技巧与策略
01
Matlab简介
Matlab的发展历程
1980年代初
由Cleve Moler教授在 MathWorks公司开发，最初主要

数学建模2020c题matlab源程序

数学建模2020c题是一项涉及到数学、计算机等多个学科知识的综合性竞赛题目。

在这次比赛中，参赛者需要应用数学建模方法，解决实际问题，并编写相应的程序进行模拟和计算。

其中，matlab作为一种强大的数学软件工具，被广泛应用于数学建模的程序编写中。

一、问题分析在数学建模2020c题中，通常会给出一个实际问题，同时要求参赛者利用数学建模的方法进行分析和求解。

在编写matlab源程序时，需要遵循以下几个步骤：1. 问题理解与建模: 首先要对问题进行深入理解，明确问题的要求和限制条件，然后进行数学建模，将实际问题转化为数学模型。

2. 程序框架设计: 根据数学模型的建立，设计matlab程序的框架结构，确定程序的主要功能和模块划分。

3. 算法设计与实现: 针对数学模型所需的运算和计算过程，设计相应的算法，并在matlab中进行实现。

4. 程序测试与优化: 编写完程序后，需要进行充分的测试，验证程序的正确性和稳定性，并对程序进行优化，提高程序的运行效率。

二、matlab源程序编写在数学建模竞赛中，matlab源程序往往会涉及到各种数学方法和算法，如数值计算、优化算法、模拟仿真等。

下面以一个示例问题为例，介绍matlab源程序的编写过程。

示例题目：某市的交通拥堵问题问题描述：某市的交通拥堵问题日益严重，为了解决交通拥堵问题并提高交通效率，需要对该市的交通流进行合理规划和控制。

假设该市的道路网络和车辆流量情况已知，请设计一个算法，模拟和优化该市的交通流，并给出相应的交通规划建议。

1. 问题理解与建模根据问题描述，需要对该市的道路网络和车辆流量进行建模。

首先将道路网络抽象为一个图结构，节点表示道路交叉口，边表示道路连通关系；然后对车辆的流动进行建模，考虑车辆的速度、车流密度等因素。

2. 程序框架设计根据问题的数学模型，设计matlab程序的框架结构。

程序主要包括道路网络的表示与初始化、车辆流动模拟与优化算法、交通规划建议输出等模块。

数学建模培训Matlabppt课件


VS
Matlab应用领域
MATLAB的应用范围非常广，包括信号和 图像处理、通讯、控制系统设计、测试和 测量、财务建模和分析以及计算生物学等 众多应用领域。附加的工具箱（单独提供 的专用MATLAB函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的 问题。
Matlab在数学建模中的应用
数据处理
数学建模
模型求解
结果展示
MATLAB具有强大的数据处理 能力，可以对实验数据进行清 洗、整理、分析和可视化等操 作，为数学建模提供准确可靠 的数据基础。
MATLAB提供了丰富的数学函 数库和工具箱，支持各种数学 建模方法，如回归分析、时间 序列分析、神经网络建模等， 可以方便地构建复杂的数学模 型。
数学建模培训 Matlabppt课件
目录
• 数学建模与Matlab概述 • Matlab基础知识 • 数学建模常用方法 • Matlab在数学建模中的应用实例 • Matlab高级功能在数学建模中的应用 • 数学建模竞赛与Matlab应用技巧
CHAPTER 01
数学建模与Matlab概述
数学建模的定义与意义
符号微分与积分
Matlab提供了强大的符号微分与积分功能，可以对符号表达式进 行求导、积分等操作，为数学建模提供了有力的工具。
图形可视化功能
二维图形绘制
利用Matlab的绘图函数，可以轻 松地绘制出各种二维图形，如折 线图、散点图、柱状图等，满足
数学建模中的图形展示需求。
三维图形绘制
Matlab支持三维图形的绘制，可 以创建三维曲面、散点图等，为 复杂数据的可视化提供了可能。
图形编辑与美化
Matlab的图形编辑功能强大，可 以对图形进行各种编辑操作，如 添加标题、轴标签、图例等，同 时还可以对图形的颜色、线型、
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例如：A=ones(3,3) B=[1,1,1;2,2,2;3,3,3] 数组运算必须维数相同 • 1、加减法
数组运算
• 2、乘除法
– C1=A.*B
– C1=A+B
C2=A-B C2=A./B C3=A*B C4=A/B=A*B-1,
• 3、乘方法
数学建模与MATLAB 4
数组的排序
• sort()函数
– – – – B=sort(A) B=sort(A,dim) B=sort(…,’mode’) [B,IX]=sort(…) % dim为维数，默认为1从头到尾排序 % mode可以是ascend升序或descend降序 % IX为排序后原来的数据顺序 A=randn(5); 均匀分布、正态分布 B1=sort(A) B2=sort(A,2) 观察B1、B2的差别 [B3,IX]=sort(A,2,’descend’)
• • • •
• •
例如：A=rand(1,10) B1=sort(A) B2=sort(A,’descend’) [B3,IX]=sort(A,’descend’)
数组排序函数sort()可以节省编程代码，加快数据的处理速度，是MATLAB独有的。 而其他高级语言对于数组排序，一般采用循环结构代码（冒泡法、选择法等）！
数学建模与MATLAB
2
一维数组的创建
• x=[a b c d] 或 x=[a,b,c,d] 使用“[ ]”产生不连续的数 组 – 例：x=[3,8,2,5] • x=first: last 使用“:”产生公差为1的等差数 组 – 例：x=[1:10] x=1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 • x=first: increment: last – 例：x=[1:2:10] x=1 3 5 7 9 • x=linspace (a, b, n) 产生a到b的n个等间隔数字 – 例：x=linspace(1,10,5) x= 1 3.25 5.5 7.75 数学建模与MATLAB
3
二维数组的创建
• 二维数组的生成：
– A=[1 2 3 4;5 6 7 8;9 10 11 12] – M=[ ] %表示空阵 %生成3行4列的矩阵
• 全零阵：
– X=zeros(n)
• 全1阵：
– X=ones(n)
• 随机阵：
– X=然道 randn(n)
• 魔方矩阵：
– M=magic(n)
Mathematical Modeling and MATLAB 数学建模与MATLAB 主讲人：孙越
数学建模与MATLAB
第二讲：数组与矩阵
2018/9/4
§2.1 数组及其应用
•数组是一个特殊的变量，一个数组变量中存 储的是一批类型、作用相同的数据，数组里的 数据称为数组元素。最简单的数组是一维数组 ，如果一个数组中的元素还是数组，那么这个 数组就是二维数组。
数学建模与MATLAB 5
数组的寻址
假设创建随机数组A=rand(1,10) 1、单个元素访问 A（3） 2、多个元素访问 A（[3，5，7，9]） 3、连续元素访问 A（4：7） A（1：3：8） 注：从第一个元素开始每个元素相隔3位，最大不超过第8个 A（5：end） 4、利用索引函数find寻址：A(find(A>c))
• “:”表示取连续的或者有等差关系的数 • “[ ]”表示取不连续的数
数学建模与MATLAB 7
课堂练习
• • • • • • • 快速建立符合下面要求的3行4列二维数组A A=[1 2 3 4 ;5 6 7 8;9 10 11 12] ①获取数组A的第一行的元素 ②获取数组A的最后一行的元素 ③获取数组A的第二行第四列的元素 ④获取数组A的第一行元素和第三行的元素 ⑤获取数组A的第二列元素和第四列的元素
数学建模与MATLAB 6
二维数组寻址
假设创建随机二维数组A=randn(10)
• • • • • 1、矩阵A的第r行：A(r,:) 2、矩阵A的第r列：A(:,r) 3、取矩阵的第i1~i2行、第j1~j2列：A(i1:i2,j1:j2) 4、以逆序提取矩阵A的第i1~i2行：A(i2:-1:i1,:) 5、以逆序提取矩阵A的第j1~j2列：A(:,j2:-1:j1)
九章算术——卷第八（一）
• 今有上禾三秉，中禾二秉，下禾一秉，實三十九斗；上禾 二秉，中禾三秉，下禾一秉，實三十四斗；上禾一秉，中 禾二秉，下禾三秉，實二十六斗。問上、中、下禾實一秉 各幾何？
线性方程组常用解法
• 现有上等黍3捆、中等黍2捆、下等黍1捆，打出的黍共有39斗 ；有上等黍2捆、中等黍3捆、下等黍1捆，打出的黍共有34斗 ；有上等黍1捆、中等黍2捆、下等黍3捆，打出的黍共有26斗 。问1捆上等黍、1捆中等黍、1捆下等黍各能打出多少斗黍？ • 设上禾一秉x斗，中禾一秉y斗，下禾一秉z斗，列出方程： 3x+2y+z=39 2x+3y+z=34 x+2y+3z=26 • 方法一：A=[3 2 1;2 3 1;1 2 3] b=[39;34;26] X=A\b • 方法二：
• 可以写出对应的矩阵：1 -2 5 3 1 8
1 -2 • 矩阵中的每个数叫做矩阵的元素，其中矩阵 3 1 叫做方 程组的系数矩阵，矩阵 5 叫做方程组的常数列向量。 8 • 在MATLAB中通过对方程组的系数矩阵与常数列向量的计 算，可以得到方程组的解。
数学建模与MATLAB 11
矩阵的由来
• 矩阵这一具体概念是由19世纪英国数学家凯利首 先提出并形成矩阵代数这一系统理论的。 • 但是追根溯源，矩阵最早出现在我国的＜九章算 术＞中，在＜九章算术＞方程一章中，就提出了 解线性方程各项的系数、常数按顺序排列成一个 长方形的形状。随后移动处筹，就可以求出这个 方程的解。在欧洲，运用这种方法来解线性方程 组，比我国要晚2000多年。
• 4、关系运算(< , > , == , <= , >= , ~=)
– A<=B B>1 A~=B
– C1=B.^2 C2=B^2 C3=2.^B C4=B.^B
§2.2
矩阵及其基本运算
数学建模与MATLAB 10
矩阵的概念
• 矩阵就是由方程组的系数及常数所构成的矩形数表。用在 解线性方程组上既方便，又直观。 • 例如对于方程组： x-2y=5 3x+y=8