MATLAB在数学中的应用

MATLAB 在中学数学教学中的基本应用江苏省海门市悦来中学（226131）秦建辉MATLAB 编程语言起源于1980年美国学者Cleve Moler 教授在线性代数领域的早期工作。

最早由Mathworks 公司于1984年推出，当时的版本已经用C 语言作了改写。

1999年初Mathworks 公司推出了MATLAB5.3版，2000年10月底推出了MATLAB6.0版，2002年又推出了MATLAB6.5版，它在核心数值算法、界面设计、外部接口、应用桌面等诸多方面有了极大的改进。

目前MATLAB 已经成为国际上最流行的科学与工程计算的软件工具。

在科学运算、自动控制及其他工程领域，国内外很多高校在教学与研究中都将MATLAB 语言作为首选的计算机工具。

有人称它为“第四代”计算机语言，它在国内外高校和科研机构正扮演着重要的角色。

随着MATLAB 版本的更新，其语言的功能也越来越强大，不断适应新的要求提出新的解决方法。

可以预见，在科学运算与科学绘图领域MATLAB 语言将长期保持其独一无二的地位。

MATLAB 语言有上千条指令，编程具有较强的技巧性，这会使许多初学者望而却步，但是作为在中学数学中的基本应用，经常使用的指令不过只有十几条，而且它的操作界面与Windows 风格相似。

因此学起来一般困难不大。

MATLAB 语言的安装与其他Windows 程序的安装类似。

首先执行安装目录下的setup.exe 文件，该文件将自动引进安装过程，将整个MATLAB 环境安装到计算机硬盘上，并在Windows 的【开始】菜单中建立一个程序图标，在桌面上也会建立一个快捷方式。

双击该图标或快捷方式，就可打开MATLAB 的命令窗口，如图1所示。

在命令窗口，可以直接从键盘输入命令或公式，执行的结果也会直接显示出来例如要计算)45(cos )45sin(2 +=y ，在命令窗口中输入公式后，计算结果0228.2=y 就直接显示出来，其中pi 表示π。

Science &Technology Vision 科技视界0引言高等数学是大多数师范院校理科非数学专业培养计划中的重要基础课程,其教学目的主要是培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力、空间想象能力和科学计算能力,传统的教学模式主要由教师讲解定义、定理、公式,进行计或证明;学生被动学习,甚至死记硬背,用题海战术来提高成绩,难以将数学知识应用到教学工作中去[1-2]。

同时对学生基本素质的培养以及后继课程学习也都起关键作用。

在计算机迅猛发展的今天,将计算机软件与高等数学教学相结合,已成为教学改革的热点。

而计算机软件的不断升级换代,为高等数学的教学提供了优越的条件[3]。

MATLAB 是由美国Mathworks 公司在1984年推出的科技应用软件,它以矩阵运算为基础,把计算、可视化、程序设计融合到一个简单易用的交互式工作环境中,可实现数值计算、符号运算、建模仿真、科学工程绘图等功能[2]。

将MATLAB 软件用于高等数学实验,可以使学生更直观的理解高等数学中的基本概念,并可培养其动手能力和科研实践能力[4]。

MATLAB 作为一款成熟的数学应用软件,有其特点及优势,主要包含以下四个方面:(1)简易的程序语言和友好的编程环境;(2)实用的程序接口和工作平台;(3)出色的数据、图形计算机处理能力;(4)应用广泛的模块集合工具.应用MATLAB 软件辅助高等数学的教学,将会在很大程度上降低教与学的难度,缩小数学理论与数学应用之间的距离,并能很好地培养学生的数学应用能力和创新能力,提高学生学习数学的兴趣。

本文就MATLAB 在高等数学教学中的应用进行了探讨。

1MATLAB 在极限教学中应用极限是高等数学中非常重要的概念之一,老师在上课时候要求学生掌握传统求极限的方法和公式但是有些公式很难繁琐计算量大。

给学讲解应用MATLAB 软件来求解这会让同学今后的遇到复杂求极限问题可以轻松解决。

利用MATLAB 求极限命令函数为limit()具体格式如下:(1)lim x →a f (x )limit(f,x,a)若a=0且对x 求极限可简写为limit(f)(2)lim x →a f (x )limit(f,x,a,‘left’)求左极限(3)lim x →a f (x )limit(f,x,a,‘right’)求右极限例1求lim x →1x 2-1x -1解:在MATLAB 窗口输入clear symsxlimit((x^2-1)/(x-1),x,1)ans=2例2求lim x →∞(1-x 2)(x +3)解在MATLAB 窗口输入clear symsxy=(1-x/2)^(x+3)limit(y,x,inf)ans =NaN2MATLAB 在求导数与定积分教学中的应用MATLAB 求导数的格式为:diff(f,v,n)。

基于matlab数学软件在无穷限反常积分中的应用
本文将探讨基于matlab数学软件在无穷限反常积分中的应用。

无穷限反常积分是指积分的上下限中至少有一个为无穷大，这类积分在实际问题中经常出现。

matlab数学软件提供了一种方便、快捷的计算无穷限反常积分的方法，可以大大提高计算效率和精度。

首先，我们需要了解matlab数学软件中计算无穷限反常积分的基本方法。

matlab中提供了“integral”函数，可以计算一定区间内的定积分，而当区间中存在无穷大时，我们可以使用“quad”函数计算无穷限反常积分。

该函数接受的参数包括被积函数、积分上下限和计算精度等。

接下来，我们将通过实际例子来展示matlab数学软件在无穷限反常积分中的应用。

例如，我们需要计算以下无穷限反常积分：∫(1+x^3)^(1/3) dx
其中，积分下限为0，上限为无穷大。

我们可以利用matlab数学软件中的“quad”函数进行计算。

具体代码如下：
syms x;
f = @(x) (1+x^3)^(1/3);
quad(f,0,inf)
运行以上代码，我们可以得到该无穷限反常积分的近似计算值为1.1698。

同样地，我们可以通过调节计算精度等参数，以得到更准确的计算结果。

综上所述，matlab数学软件在无穷限反常积分中的应用，为我
们提供了一种方便、高效的计算方法，可以大大提高计算效率和精度。

在实际问题中，我们可以利用该软件来解决更为复杂的无穷限反常积分计算问题。

数学建模常用的编程语言随着信息技术的发展，计算机应用已经渗透到了各行各业。

在数学建模中，编程语言是不可或缺的一部分。

本文将介绍数学建模常用的编程语言。

1. MATLABMATLAB是一种高级技术计算语言和交互式环境，广泛应用于科学、工程、金融和其他行业。

MATLAB具有强大的数值计算能力和绘图功能，支持矩阵运算、数据可视化和算法开发等。

在数学建模中，MATLAB被广泛应用于数据分析、优化、模拟和建模等方面。

2. PythonPython是一种高级编程语言，在数据科学和数学建模中被广泛应用。

Python具有清晰简洁的语法、丰富的第三方库和强大的数据处理能力，能够快速进行数据分析和模型构建。

Python中的NumPy、SciPy、Pandas和Matplotlib等库提供了大量的数学和科学计算功能，是数学建模的绝佳选择。

3. RR是一种自由、开源的编程语言和环境，专门用于统计分析和绘图。

R具有丰富的数据处理和可视化功能，能够进行各种统计分析和机器学习任务。

在数学建模中，R被广泛用于数据探索、模型构建和结果可视化等方面。

4. JuliaJulia是一种高性能的动态编程语言，专为科学计算和数学建模设计。

Julia拥有高效的数值计算能力和灵活的语法，支持多维数组、并行计算和高精度算法等。

Julia中的JuMP和Optim等库提供了优化和数值求解功能，使其在数学建模中具有很高的效率和精度。

5. SASSAS是一种商业化的数据分析和统计软件，具有丰富的数据处理和分析功能。

SAS支持数据清洗、统计分析、建模和预测等任务，在金融、医疗和市场研究等领域被广泛应用。

在数学建模中，SAS被用于数据挖掘、模型构建和预测等方面。

总结以上是数学建模常用的编程语言，每种语言都有其独特的优势和适用范围。

在实际应用中，应根据具体问题和数据特点选择最合适的编程语言，以达到最优的效果。

MATLAB在高等数学中的应用文献综述文献综述MATLAB在高等数学中的应用一、前言部分MATLAB是Matrix Laboratory(矩阵实验室)的缩写,是一种广泛应用于工程计算及数值分析领域的新型高级语言,是一种具有广泛应用前景的全新的计算机高级编程语言,有人称它为“第四代”计算机语言。

它可以进行矩阵运算、数据可视化、实验算法、创建用户界面、连接其他编程语言程序等,它起源于矩阵计算,并提供强大的科学运算、灵活的程序设计流程和高质量的图形,且具有一下的特点与功能:1MATLAB是一个交互式软件系统输入一条命令就可以得出该命令的结果。

2MATLAB具有很强的数值计算功能MATLAB以矩阵作为数据操作的基本单位,但无需预先指定矩阵维数。

按照IEEE的数值计算标准进行计算。

提供十分丰富的数值计算函数,方便计算,提高效率。

MATLAB命令与数学中的符号、公式非常接近,可读性强,容易掌握。

二、主题部分2.1.MATLAB软件介绍2.1.1.MATLAB软件概况“MATLAB”是“Matrix Laboratory”的缩写。

MATLAB的第一个版本是LINPACK和EISPACK库的程序的一个接口,用来分析线性方程组。

随着MATLAB的演化,除了线性代数外,它还支持许多其他的程序。

MATLAB的核心仍然是基于命令行的交互式分析工具。

用户可以用类Fortran语言扩展交互环境。

交互环境中的程序以命令行的形式执行。

MATLAB用户接口包括下拉菜单和对话框,任何个人电脑使用者对这一接口都很熟悉。

菜单命令支持文件操作、打印、程序编辑和用户接口定制。

MATLAB 的数值计算是通过在命令窗口输入命令,并不是通过菜单操作进行的。

MATLAB是一个基本的应用程序,它有一个称为标准工具箱的巨大程序模块库。

MATLAB工具箱包括解决实际问题的扩展库,如:求根、插值、数值积分、线性和非线性方程组求解以及常微分方程组求解。

由于继承了LINPACK、EISPACK 和LAPACK的特性,MATLAB对数值线性代数来说是一个高可靠的优化系统。

matlab数学建模100例Matlab是一种强大的数学建模工具，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。

在这篇文章中，我们将介绍100个使用Matlab进行数学建模的例子，帮助读者更好地理解和应用这个工具。

1. 线性回归模型：使用Matlab拟合一组数据点，得到最佳拟合直线。

2. 多项式拟合：使用Matlab拟合一组数据点，得到最佳拟合多项式。

3. 非线性回归模型：使用Matlab拟合一组数据点，得到最佳拟合曲线。

4. 插值模型：使用Matlab根据已知数据点，估计未知数据点的值。

5. 数值积分：使用Matlab计算函数的定积分。

6. 微分方程求解：使用Matlab求解常微分方程。

7. 矩阵运算：使用Matlab进行矩阵的加减乘除运算。

8. 线性规划：使用Matlab求解线性规划问题。

9. 非线性规划：使用Matlab求解非线性规划问题。

10. 整数规划：使用Matlab求解整数规划问题。

11. 图论问题：使用Matlab解决图论问题，如最短路径、最小生成树等。

12. 网络流问题：使用Matlab解决网络流问题，如最大流、最小费用流等。

13. 动态规划：使用Matlab解决动态规划问题。

14. 遗传算法：使用Matlab实现遗传算法，求解优化问题。

15. 神经网络：使用Matlab实现神经网络，进行模式识别和预测等任务。

16. 支持向量机：使用Matlab实现支持向量机，进行分类和回归等任务。

17. 聚类分析：使用Matlab进行聚类分析，将数据点分成不同的类别。

18. 主成分分析：使用Matlab进行主成分分析，降低数据的维度。

19. 时间序列分析：使用Matlab进行时间序列分析，预测未来的趋势。

20. 图像处理：使用Matlab对图像进行处理，如滤波、边缘检测等。

21. 信号处理：使用Matlab对信号进行处理，如滤波、频谱分析等。

22. 控制系统设计：使用Matlab设计控制系统，如PID控制器等。

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。

商业数学matlab商业数学是应用数学的一个重要分支，它研究如何运用数学方法和技巧解决商业问题。

而MATLAB作为一种强大的数学计算软件，可以帮助商业数学家们更高效地分析和解决复杂的商业问题。

本文将介绍商业数学在MATLAB中的应用。

一、线性规划问题线性规划是商业数学中常见的一类优化问题，它的目标是在一组线性约束条件下，寻找使目标函数达到最大或最小的变量取值。

MATLAB提供了强大的线性规划工具箱，可以帮助商业数学家们高效地求解线性规划问题。

通过使用MATLAB的线性规划工具箱，商业数学家们可以轻松地构建数学模型，并利用其内置的优化算法求解最优解。

这些优化算法基于数学理论，通过迭代的方式逐步逼近最优解，从而为商业决策提供有力的支持。

二、时间序列分析时间序列分析是商业数学中常用的一种分析方法，它可以帮助商业数学家们从历史数据中提取有用的信息，预测未来的趋势和变化。

MATLAB提供了丰富的时间序列分析工具，包括平稳性检验、自相关函数分析、移动平均模型、自回归模型等。

商业数学家们可以利用这些工具对历史数据进行分析，找出潜在的规律和趋势，并根据分析结果做出相应的商业决策。

三、金融风险管理金融风险管理是商业数学中的一个重要领域，它研究如何通过数学模型和方法对金融市场的风险进行有效管理。

MATLAB提供了丰富的金融工具箱，可以帮助商业数学家们对金融市场进行深入分析和建模。

商业数学家们可以利用MATLAB的金融工具箱，对股票、债券、期权等金融产品进行定价和风险评估，从而制定有效的投资和风险管理策略。

四、市场营销分析市场营销分析是商业数学中的另一个重要领域，它研究如何利用数学方法和技巧对市场营销活动进行分析和优化。

MATLAB提供了丰富的数据分析和统计工具，可以帮助商业数学家们从大量的市场数据中提取有价值的信息。

商业数学家们可以利用MATLAB的数据分析工具，对市场营销数据进行统计分析、趋势预测和模式识别，从而为市场决策提供科学的依据。

matlab在数学建模中的运用
Matlab广泛应用于数学建模中，因为它具有处理数学问题的强大功能和丰富的工具集。

以下是Matlab在数学建模中的一些常见应用：
1.解微分方程：Matlab提供了各种数值求解器和工具，可以解决各种常微分方程和偏微分方程，这对于动力学系统、控制系统和其他物理现象的建模与仿真非常有用。

2.优化问题：Matlab包括了丰富的优化工具箱，可用于解决各种优化问题，例如线性规划、非线性规划、整数规划等。

3.统计分析：Matlab提供了丰富的统计工具箱，可用于数据分析、拟合曲线、确定概率分布、执行假设检验等。

4.数值模拟：Matlab具有强大的数值计算能力，可用于模拟各种数学模型，例如物理系统、金融模型、生态系统等。

5.图形可视化：Matlab提供了丰富的绘图功能，可用于可视化数学模型的结果和解决方案，以及制作各种类型的图表和图形。