高等数学在matlab的解题
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matlab高等数学部分
MATLAB是一种强大的数学软件,它提供了许多高等数学领域的
功能和工具,包括微积分、线性代数、微分方程等。
在MATLAB中,
你可以使用各种内置函数和工具箱来解决高等数学中的各种问题。
以下是MATLAB在高等数学部分的一些应用和功能:
1.微积分,MATLAB提供了符号计算工具箱,可以进行符号计算,如求导、积分、极限等。
此外,MATLAB还提供了数值积分和微分方
程求解的函数,可以用来解决各种微积分相关的问题。
2.线性代数,MATLAB拥有强大的线性代数工具,可以进行矩阵
运算、线性方程组求解、特征值分解等操作。
你可以使用MATLAB来
进行矩阵运算、求解线性方程组、进行特征值分解等。
3.微分方程,MATLAB提供了ODE工具箱,可以用来求解各种常
微分方程和偏微分方程。
你可以使用MATLAB来进行数值求解、绘制
相图、分析稳定性等。
4.数值方法,MATLAB提供了各种数值方法的函数和工具箱,可
以用来解决高等数学中的各种数值计算问题,如数值积分、数值求
解微分方程、数值优化等。
总之,MATLAB在高等数学部分提供了丰富的功能和工具,可以
用来解决各种高等数学领域的问题。
无论是符号计算还是数值计算,MATLAB都能够帮助你进行高效、准确的数学建模和分析。
希望这些
信息能够帮助你更好地了解MATLAB在高等数学领域的应用。
MATLAB在高等数学教学中的应用1. 引言1.1 MATLAB在高等数学教学中的应用概述在微积分教学中,MATLAB可以用来绘制曲线和图形,解决数值积分和微分方程等数学问题,帮助学生更深入地理解微积分的概念和应用。
在线性代数教学中,MATLAB可以用来求解线性方程组、计算矩阵的特征值和特征向量,加深学生对向量空间和线性变换的理解。
MATLAB在高等数学教学中的应用不仅帮助教师更好地传授知识,也提升了学生的学习效果和兴趣。
随着技术的不断发展和完善,MATLAB在高等数学教学中的应用前景将更加广阔,为数学教育带来更多的可能性和创新。
2. 正文2.1 MATLAB在微积分教学中的应用MATLAB可以用来绘制函数的图像,帮助学生直观地理解数学概念。
通过输入函数表达式,学生可以立即看到函数的图像,从而更好地理解函数的性质和特点。
MATLAB可以进行数值计算,帮助学生解决一些复杂的积分和微分问题。
对于一些无法通过解析方法求解的问题,可以利用MATLAB进行数值积分和数值微分,提高学生的问题求解能力。
MATLAB还可以用来进行符号计算,帮助学生简化复杂的数学表达式,进行代数化简和方程求解,加深学生对微积分概念的理解。
MATLAB在微积分教学中的应用可以帮助学生更好地理解和掌握微积分知识,提高他们的问题求解能力和数学建模能力。
通过结合理论知识和实际计算,MATLAB可以使微积分课程变得更加生动和有趣,激发学生对数学学习的兴趣。
2.2 MATLAB在线性代数教学中的应用1. 矩阵运算:在线性代数课程中,学生需要进行大量的矩阵运算,包括矩阵相加、相乘、求逆等操作。
利用MATLAB可以快速进行这些运算,并且可以帮助学生更好地理解线性代数的概念。
2. 线性方程组求解:线性代数中最基本的问题之一就是求解线性方程组。
MATLAB提供了很多线性代数相关的函数,可以帮助学生查找线性方程组的解,包括使用高斯消元法、LU分解等方法。
高等数学题目之MATLAB解法(同济第六版)_第二篇隐函数求导也是个问题:(我找了好多种方案解决这个问题,但解决得不是令我十分满意,呼唤高手帮忙解决,我也会尽量尽快找到十分满意的解决方案)。
我们要求解:P104页例1,diff('exp(y)+x*y-exp(1)','x') ans =y 显然这时候,不能得到我们要的结果。
diff('exp(y)+x*y-exp(1)=0','x') ans = y = 0因此我们试着解这个方程:syms x ;y=solve(' exp(y)+x*y-exp(1)=0','y') 结果是:y =-(x*lambertw(1/x*exp(exp(1)/x))-exp(1))/x其中,w=lambertw(x)是方程w*exp(w) = x的解;显然这是一个无法用一般显函数来解释的。
这时候求导就是一个我无法理解的算式,不过,我会尽力找到lambertw这个函数的性质和用法syms x y;diff('exp(y(x))+x*y(x)-exp(1)','x')ans =diff(y(x),x)*exp(y(x))+y(x)+x*diff(y(x),x)结果离我们的要求近了。
这时就可以求出来了。
利用其他我知道函数也没有算出来。
曲率问题:(推迟到下一篇)第四章:不定积分:通用积分公式F=int(f,v,a,b)也可以采用不定义的方式A=int('1/x') A =log(x)P185页例2syms x;A=int(1/x) 结果为:A =log(x) % 此处log为ln函数,关于函数列表,请参照辅导书。
P189页例7syms x;A=int(x^(-4/3)) 结果为: A =-3/x^(1/3)P191页例15syms x;A=int((2*x^4+x^2+3)/(x^2+1)) 结果为: A =2/3*x^3-x+4*atan(x) P191页例13syms x;A=int((sin(x/2))^2) 结果为: A =-cos(1/2*x)*sin(1/2*x)+1/2*x P196页例6syms a x; A=int(1/(a^2+x^2),x) 结果为: A =1/a*atan(x/a)P196页例8syms a x; A=int(1/(-a^2+x^2),x) A =1/2/a*log(a-x)-1/2/a*log(a+x) P197页例12syms x;int((sin(x))^2*(cos(x))^5)ans =-1/7*sin(x)*cos(x)^6+1/35*cos(x)^4*sin(x)+4/105*cos(x)^2*sin(x)+8/105 *sin(x)例13-16 通过很多例子,我们就可以看出Matlab所给出的结果与我们所期待的结果还是有一定的差别,我们该怎么对待这些差别呢?clear;syms x;a=int(tan(x)) 结果为: a =-log(cos(x))b=int(cos(x)^2) b =1/2*cos(x)*sin(x)+1/2*xc=int(sin(x)^2*cos(x)^4)c =-1/6*sin(x)*cos(x)^5+1/24*cos(x)^3*sin(x)+1/16*cos(x)*sin(x)+1/16*x d=int(sec(x)^6)d =1/5/cos(x)^5*sin(x)+4/15/cos(x)^3*sin(x)+8/15*sin(x)/cos(x) 例20c=int(sec(x)) 结果为: c =log(sec(x)+tan(x))其他可举一反三。
MATLAB在高等数学教学中的应用
MATLAB是一种数值计算软件,可以非常有效地辅助高等数学教学。
它可以用于求解函数、解方程、绘制图形以及进行数据分析等各种数学问题,是现今学生、研究者和工程师们必备的工具之一。
1. 绘制函数图像
MATLAB可以用plot函数绘制各种函数的图像。
对于高等数学中常用的函数如三角函数、指数函数、对数函数等,只需要依照相应的函数格式输入参数即可绘制出函数图像。
2. 求解方程
MATLAB可以使用fsolve、fzero等函数求解非线性方程组、非线性方程等高等数学中常见的问题。
它可以提供多种算法,如牛顿方法、拟牛顿方法、并行求解等技术优势,使得求解方程更加迅速、准确。
3. 微积分应用
MATLAB可以在高等数学中的微积分相关概念中进行应用,如求解极限、求解导数、求解定积分、行贝尔公式等。
它可以用syms指令创建符号变量,从而支持符号计算,方便学生及时掌握相关的数学概念和知识。
4. 工程应用
在高等数学教学中,MATLAB让学生学习到更多实际的应用场景。
例如,它可以用于求解物理方程、电路方程和信号处理等方面的工程问题。
MATLAB可以通过数值计算和符号计算两种方式提供多样的解决方案。
总之,在高等数学教学方面,MATLAB是一个非常有用和强大的工具,将会为学生和研究者们提供丰富多彩的学习和研究经验。
第1 章
计算机数学语言概述薛定宇、陈阳泉著《高等应用数学问题的
MATLAB求解》,清华大学出版社2004
CAI课件开发:薛定宇
高等应用数学问题的MATLAB 求解
本章主要内容
⏹数学问题计算机求解概述
⏹计算机数学语言概述
⏹关于本书及相关内容
⏹本章要点简介
⏹网络资源简介
1.1 数学问题计算机求解概述
⏹1.1.1为什么要学习计算机数学语言?
⏹1.1.2 数学问题的解析解与数值解
⏹1.1.3数学运算问题软件包发展概述
1.1.1 为什么要学习
计算机数学语言?
⏹数学问题求解
⏹手工推导
⏹借助计算机
⏹用数值分析技术,从底层编写起
⏹应用现成软件进行计算机求解⏹解析解与数值解
先考虑下面一些例子
【例1-1】高等数学问题:已知函数,如何求导及高阶导数?
思路:①由分式求导公式,得出
②逐次求导则可以得出
问题:求导过程很繁杂,容易出错
计算机求解结果
不是最简
基于计算机的化简结果
靠手工推导的方法难以准确得出
手工无从推导,计算机能,<1秒
【例1-2】代数方程求根
⏹古典方法
⏹一、二、三、四阶:直接方法
⏹五阶或以上Abel定理,认为无解
⏹现代数值方法
⏹林士谔-Bairstrow 算法,又称为劈因子法⏹具体实例
⏹双精度变量的数值方法
⏹代入方程后的误差
⏹精确解
【例1-3】矩阵行列式求解问题
⏹代数余子式
⏹1 个n 阶行列式可以表示成n 个n-1 阶行列式的
和,…
⏹可以将高阶矩阵行列式转换成1阶矩阵行列式⏹结论:任意矩阵行列式解析解存在
⏹问题:忽略了可计算性
⏹n=20, 银河机,3000年
⏹实例:Hilbert 矩阵,n=20
⏹传统数值分析结论:矩阵奇异
⏹双精度级别下的数值解-1.1004e-195
该矩阵行列式的精确结果
⏹近似值
⏹计算时间0.2 秒
【例1-4】非线性常微分方程组Van der Pol方程
⏹没有解析解
⏹传统数值方法
⏹计算步长选择
⏹计算时间
⏹变步长
⏹刚性方程专用方法
传统数学书上没有的微分方程解法⏹延迟微分方程例子
⏹分数阶微分方程
⏹解决方法:计算机数学语言+算法
【例1-5】最优化问题
⏹求解方法:一般线性规划
⏹若找不到全局最优解,可以试遗传算法⏹若要求为整数--整数规划
其他课程的关系
⏹其他数学分支
⏹积分变换、复变函数、偏微分方程、数据插值
与拟合、概率论与数理统计、数值分析
⏹其他相关课程
⏹电路、电子技术、电力电子技术、电机与拖动、
自动控制原理
1.1.2 数学问题的解析解与数值解
⏹数学家和其他科学技术工作者的区别
⏹数学家:理论严格证明、存在性
⏹工程技术人员:如何直接得出解
⏹解析解不能使用的场合
⏹不存在
⏹数学家解决方法,引入符号erf(a)
⏹工程技术人员更感兴趣积分的值数值解
⏹解析解不能使用的场合
⏹解析解不存在:无理数,无限不循环小数p
⏹数学家:尽量精确地取值,小日本60亿位
⏹工程技术人员:足够精确即可
⏹祖冲之3.1415926,阿基米德的~3.1418
⏹解析解存在但不实用或求解不可能
⏹高阶矩阵行列式
数值解应用场合
⏹在力学领域,常用有限元法求解偏微分方程;
⏹在航空、航天与自动控制领域,经常用到数值线性代数与常微分方程的数值解法等解决实际问题;⏹工程与非工程系统的计算机仿真中,核心问题的求解也需要用到各种差分方程、常微分方程的数值解法;
⏹在高科技的数字信号处理领域,离散的快速Fourier 变换(FFT) 已经成为其不可或缺的工具。
⏹…………
1.1.3 数学运算问题软件包发展概述
⏹享有国际声望的软件包
⏹线性代数LINPACK
⏹矩阵特征值计算LINPACK
⏹NAG (Oxford: Numerical Algorithm Group)
⏹Press W H, Flannery B P, Teukolsky S A, and
Vitterling W T. Numerical recipes, the art of
scientific computing. Cambridge: Cambridge
University Press, 1986
软件包作用
⏹从历史发展角度,起了不可替代的作用⏹对计算机数学语言的强有力支持
⏹但不能过多依赖
⏹使用烦琐
⏹应该在计算机数学语言的意义下利用之
举例:求取矩阵特征值⏹EISPACK 软件包解法
⏹计算机数学语言解法:eig(A)
考虑一个实际编程例子
如何编写一个能求出两个矩阵相乘的计算机通用子程序?
该程序正确吗?错误,未考虑矩阵是否可乘
是否正确?错误,未考虑其一为标量
加入标量判定,是否就是通用程序了?
错误,考虑其一或二者为复数矩阵MATLAB 实现:C=A*B
可见,用最底层的编程语言需要考虑的内容要多得多,所以调试起来不容易,容易出现漏洞
1.2 计算机数学语言概述
⏹1.2.1 计算机数学语言
⏹MATLAB 1984 v1 The MathWorks Inc
⏹MATrix LABoratory
⏹1980 Cleve Moler, New Mexico University
⏹自动控制学科的应用
⏹Mathematica
⏹Maple
⏹SciLAB:免费,全部源代码公开
1.2.2 三个代表性计算机数学语言
⏹“三个代表”:MATLAB, Mathematica, Maple ⏹MATLAB
⏹数值运算、程序设计,广泛应用
⏹Mathematica、Maple
⏹数学机械化,编程侧重于模式匹配
⏹MATLAB+符号运算工具箱+Maple
⏹可以推导公式,可以调用Maple功能
MATLAB 语言的优势
⏹编程简单,类似于其他语言,如C
⏹集成度更高,扩展性更好
⏹数学问题数值解能力强大
⏹由Maple内核构成的符号运算工具箱可以继承Maple所有解析解的求解能力
⏹在数学、工程领域各种“工具箱”
⏹强大的系统仿真能力,Simulink建模
⏹在控制界是国际首选的计算机语言
1.3 关于本书及相关内容
1.3.1 本书框架设计及内容安排
⏹第1章(本章),综述MATLAB等计算机数学语言的发展概况
⏹第2章MATLAB语言程序设计基础
⏹第3章微积分问题的计算机求解
⏹第4章线性代数问题的计算机求解
⏹第5章积分变换与复变函数问题的计算机求解⏹第6章代数方程与最优化问题的计算机求解
⏹第7章微分方程问题的计算机求解
⏹第8章数据插值、函数逼近问题的计算机求解⏹第9章概率论与数理统计问题的计算机求解⏹第10章数学问题的非传统解法
⏹模糊逻辑与模糊推理
⏹神经网络在数据拟合中的应用
⏹遗传算法在最优化求解中的应用
⏹小波理论在数据处理中的应用
⏹粗糙集理论与应用
⏹分数阶微积分理论与计算
1.3.2 本课程与其他相关课程的关系
⏹和数学的关系
⏹应用数学和纯数学,数学问题机械化
⏹侧重直接获得问题的解,而不是存在性
⏹和数值分析的关系
⏹不是数值分析的MATLAB语言求解,从算法上看,选
择的算法更有效,变步长、自适应的算法实现
⏹可以求解析解
⏹求解的面也更大,更全面
⏹和其他后续课程的关系
⏹利用计算机数学语言更好解决后续课程中的数学问题
和相关计算问题
1.4 本章要点概述
⏹本章通过一些看起来用先修课程知识难以解决的数学问题求解来介绍学习计算机数学语言的重要性,并对当前国际上最好的计算机数学语言做出综述,并解释了本课程选择MATLAB语言的原因。
⏹本章还回顾了数学软件包和计算机数学语言的发展过程,并入门性地介绍了数学问题的解析解、数值解的基本概念,并举例说明了什么时候应该使用解析解,什么时候应该使用数值解。
⏹本章还介绍了本课程的框架以及本课程与其他相关课程之间的关系。
本课程的互联网资源
⏹The MathWorks公司官方网站
⏹产品与全套工具箱手册下载
⏹第三方工具箱下载
⏹产品在中国独家代理(北京九州恒润公司)
⏹
⏹MATLAB大观园(薛定宇维护)
⏹本书及相关内容资源
⏹
⏹MATLAB与应用论坛(薛定宇维护)
⏹
⏹博士家园论坛网站(各类数学问题)
⏹
⏹一些高校的bbs
⏹清华大学、哈工大、上海交大、西安交大等。