数学物理方法中MATLAB的应用

Matlab是一个非常强大的科学计算和数据处理软件，广泛应用于物理学，特别是理论物理、粒子物理和计算物理等领域。

下面是一些Matlab在计算物理中的一些常见应用：
1. **数值积分和微分**：对于复杂的积分和微分问题，可以使用Matlab中的数值方法（如辛普森法则，高斯积分等）进行求解。

2. **求解方程和方程组**：Matlab的符号计算工具箱可以用来求解复杂的方程和方程组。

3. **模拟和可视化**：Matlab可以用来模拟各种物理过程，如粒子运动，波动传播等，并且可以很方便地可视化结果。

4. **数据分析**：Matlab提供了强大的数据分析和可视化工具，可以用来处理和分析实验数据。

5. **随机过程和蒙特卡洛模拟**：对于一些不能直接求解的问题，可以使用蒙特卡洛模拟的方法来求解，例如计算复杂系统的平均行为等。

6. **物理场和波函数的模拟**：在量子力学中，波函数是一个非常重要的概念。

Matlab可以用来模拟波函数的演化，例如在势阱中的粒子波函数的演化等。

7. **图像处理**：在光学和光子学中，图像处理是一个重要的应用。

Matlab提供了强大的图像处理工具箱，可以用来处理和分析图像。

以上只是一些例子，实际上Matlab在计算物理中的应用非常广泛，具体应用会根据问题的性质和要求有所不同。

MATLAB在《数学物理方法》中的应用
韩新华
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2009(000)029
【摘要】MATLAB是近几年传播最快、影响最大的教学类应用软件.应用MATLAB求解<数学物理方法>中的一些题目,使原来繁琐的手工计算变得简便,而且可将数理方程的解及一些特殊函数以图形的形式显示出来,形象、直观,便于理解.本文以一些典型习题为例,介绍了MATLAB在复变函数、积分变换、数理方程和特殊函数等方面的应用.
【总页数】2页(P203-204)
【作者】韩新华
【作者单位】忻州师范学院,山西,忻州,034000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.Matlab在数学物理方法中应用 [J], 杨红;黄勇刚;邓科;王小云
2.MATLAB在数学物理方法中的应用 [J], 焦志莲
3.数学物理方法中MATLAB的应用 [J], 谭少轩;李平舟
4.MATLAB编程及其在信号处理中的应用：第七讲 MATLAB在信号处理中的应用（一） [J], 邱天爽;汪琏
5."数学物理方法"中运用MATLAB的教学体会 [J], 闫林丽;张学勇;郭玉献
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matlab计算物理摘要：一、引言1.MATLAB 的介绍2.MATLAB 在计算物理中的应用二、MATLAB 的基本操作和语法1.MATLAB 的数据类型2.MATLAB 的基本操作符3.MATLAB 的函数与脚本三、MATLAB 在物理计算中的应用1.力学a.牛顿第二定律的求解b.弹簧振子的运动2.电磁学a.库仑定律的计算b.电场和磁场的计算3.热力学a.热力学方程的求解b.热力学过程的模拟四、MATLAB 与其他软件的联合应用1.MATLAB 与Mathematica 的联合使用2.MATLAB 与Python 的联合使用五、MATLAB 在物理教学中的应用1.教学演示2.学生实践六、结论1.MATLAB 在计算物理中的优势2.MATLAB 在物理研究和教学中的前景正文：MATLAB 是一种广泛应用于科学计算和工程设计的编程语言。

近年来，随着其在计算物理领域的不断深入应用，MATLAB 已成为物理学家和工程师必备的工具之一。

本文将简要介绍MATLAB 的基本操作和语法，重点阐述其在物理计算中的应用，以及与其他软件的联合使用。

首先，我们来了解一下MATLAB 的基本操作和语法。

MATLAB 的数据类型主要有两种：数值型和字符型。

数值型包括整数、浮点数和复数，字符型用于表示字符串。

MATLAB 的基本操作符包括算术、逻辑、关系和位操作等。

此外，MATLAB 还提供了丰富的内置函数和自定义函数，用户可以通过编写脚本实现复杂数学计算和数据处理。

在物理计算领域，MATLAB 具有广泛的应用。

力学方面，MATLAB 可以用于求解牛顿第二定律的微分方程，以及模拟弹簧振子的运动等。

电磁学方面，MATLAB 可以用于计算库仑定律的电场和磁场，以及分析电磁波的传播等。

热力学方面，MATLAB 可以用于求解热力学方程，模拟热力学过程等。

为了提高计算效率和精度，MATLAB 可以与其他软件进行联合应用。

例如，MATLAB 与Mathematica 可以相互调用，实现复杂数学计算和图形绘制。

MATLAB在大学物理课程教学中的应用-以多普勒效应为例摘要：运用MATLAB仿真大学物理实验，能够帮助学生更好的对物理概念和规律进行理解和掌握，同时有效提升学生运用科学计算的能力，极大的提高物理教学的效果。

本文以多普勒效应相关内容为例，进行MATLAB仿真模拟分析。

关键词：多普勒效应 MATLAB 仿真分析在计算机仿真日益盛行的今天，作为一种重要的科学工具，计算机已经广泛渗透到人们生活的方方面面。

随着计算机仿真技术的发展，利用仿真虚拟技术展示客观物理现象，在各行各业均得到了广泛应用，逐渐成为社会发展进步不可或缺的手段。

在高校物理教学领域里，信息技术与教学相结合所带来的教育信息化已经成为当前高校物理教育改革的热门研究课题和教育发展的必然趋势。

一方面，利用计算机仿真技术优势，将枯燥难懂的物理问题变成一幅幅生动的画面，增强了教学内容的直观性，生动性，扩展了教学内容，开拓了学生视野，促进了学生对知识的理解和掌握。

另一方面，利用MATLAB仿真大学物理实验可以大大激发学生对物理知识的好奇心和求知欲，强化了学生继续探索的动机，激发了学生的创新意识，同时也极大地提高大学物理课程教学效果。

另外，用 MATLAB 制作的软件有极其丰富的表现内涵和巨大的表现能力，能够具体形象地再现各种实验概念，有效地揭示事物的本质和内在联系，将它应用于课堂教学，极大地扩展教学空间，化繁为简，变难为易，使学生对教学内容更容易理解和掌握。

本文就以物理课程中的多普勒效应为例进行仿真模拟分析，研究接收者接收到的频率变化规律。

我们知道，当一辆汽车在我们的身旁疾驰而过的时候，车上喇叭的音调呈现出从高到低的突然变化过程。

同样的，当我们在铁路旁听列车的汽笛声也能够发现，列车迅速迎面而来时音调较静止时高，而列车迅速离去时则音调较静止时低。

这种由于波源和接收者相对运动而出现接收者接收频率变化的现象，称之为多普勒效应。

多普勒效应最早由奥地利物理学家多普勒在1842年首先发现。

MATLAB在教育教学中的应用与实践引言：在教育教学领域，科技的应用不断推动着教育方式和方法的革新。

其中，MATLAB作为一款强大的科学计算软件，其应用在不同学科的教育教学中得到了广泛的发展和应用。

本文将从教育教学的角度，对MATLAB在不同学科的应用进行探讨和分析，旨在展示MATLAB在教育教学中的潜力和价值。

一、MATLAB在数学教育中的应用数学作为一门抽象而理论性强的学科，常常让学生感到枯燥乏味。

而MATLAB提供的丰富的数学计算和数据可视化功能，可以极大地增加学生对数学的兴趣和理解。

举个例子，教师可以通过MATLAB，将抽象的数学概念转化为直观的图形，比如将函数的图像绘制出来，让学生更加直观地理解函数与变量的关系。

此外，MATLAB还可以用于求解数学问题，比如方程组的解、极值问题等，这使得学生可以快速地验证和应用数学知识。

二、MATLAB在物理教育中的应用物理是一门实验性强的学科，而MATLAB提供了丰富的工具和函数，可以帮助教师和学生更好地进行物理实验和数据处理。

例如，教师可以编写脚本程序，在MATLAB中模拟物理实验，比如自由落体实验、简谐振动实验等，这使得学生可以在计算机上进行虚拟实验，从而更加深入地理解物理原理。

另外，MATLAB的数据处理功能也可以帮助学生分析实验数据，比如拟合曲线、统计数据等，从而培养学生的实验能力和数据处理能力。

三、MATLAB在工程教育中的应用工程学科注重实际应用和问题解决能力的培养，而MATLAB作为一款工程计算软件，为工程教育提供了重要的支持。

首先，MATLAB可以帮助学生进行工程问题的建模和仿真。

通过编写MATLAB程序，学生可以模拟和分析各种实际问题，如控制系统、信号处理等，从而更好地理解和应用工程知识。

其次，MATLAB还提供了丰富的工程工具箱，如信号处理工具箱、控制系统工具箱等，这些工具箱提供了很多现成的函数和算法，方便学生进行工程问题的分析和设计。

matlab计算物理【原创版】目录1.MATLAB 简介2.MATLAB 在物理学中的应用3.MATLAB 的优点4.如何学习和使用 MATLAB5.总结正文一、MATLAB 简介MATLAB 是一种广泛应用于科学计算和工程设计的编程语言。

它被广泛应用于各个领域，包括物理学、数学、工程学等。

MATLAB 的最大特点是它的矩阵计算能力，使得它在处理大量的数据时具有非常高的效率。

二、MATLAB 在物理学中的应用在物理学中，MATLAB 可以用于许多物理现象的模拟和计算。

例如，它可以用于模拟电磁场、计算流体力学、模拟量子物理现象等。

通过MATLAB，物理学家可以更方便地进行数据分析和模型构建。

三、MATLAB 的优点MATLAB 有以下几个优点：1.高效的矩阵计算能力：MATLAB 的矩阵计算能力非常强大，可以处理大量的数据。

2.丰富的函数库：MATLAB 有丰富的函数库，包括数学、统计、图像处理等多个领域。

3.易于学习和使用：MATLAB 的语法简单，易于上手。

四、如何学习和使用 MATLAB如果你想学习和使用 MATLAB，可以按照以下步骤进行：1.下载并安装 MATLAB：你可以在 MATLAB 的官方网站上下载并安装MATLAB。

2.学习 MATLAB 的基本语法：你可以通过阅读 MATLAB 的官方文档或参加 MATLAB 的培训课程来学习 MATLAB 的基本语法。

3.练习 MATLAB 编程：你可以通过编写一些简单的程序来熟悉MATLAB 的编程环境。

4.应用 MATLAB 进行物理计算：你可以使用 MATLAB 的函数库进行物理计算，例如使用 MATLAB 进行数据分析、模拟物理现象等。

五、总结总的来说，MATLAB 是一种非常强大的科学计算工具，它在物理学中的应用非常广泛。

Matlab在力学中有广泛的应用。

以下是一些示例：1.力学模拟和分析：Matlab提供了丰富的工具和函数，可以进行力学系统的建模、仿真和分析。

可以使用Matlab进行刚体力学、弹性力学、流体力学等各种力学问题的数值模拟和分析。

2.力学数据处理和可视化：在力学实验中，可以使用Matlab对实验数据进行处理和分析。

Matlab提供了强大的数据处理功能和绘图工具，可以用来处理和可视化力学实验数据，生成曲线、图像和动画等结果。

3.力学方程求解：Matlab具备解常微分方程和偏微分方程的能力，可以用来求解力学问题中的方程和模型。

可以使用Matlab解析解方程，数值求解微分方程，并应用于刚体力学、振动、弹性力学等领域。

4.优化和最优化问题：力学中经常需要进行优化和最优化问题的求解，例如寻找最佳设计、最优控制、力学系统的最佳参数等。

Matlab提供了强大的优化工具和算法，可以用来解决这些问题。

5.控制系统设计和分析：在力学中，控制系统的设计和分析是一个重要的方面。

Matlab 提供了广泛的控制系统工具箱，可以用于设计和分析力学系统的控制器，进行稳定性分析、频谱分析、响应分析等。

6.有限元分析：有限元分析是力学中一种常用的数值分析方法。

Matlab提供了用于有限元分析的工具和函数，可以进行结构强度分析、振动分析、流体力学分析等。

可以使用Matlab进行有限元模型的建立、求解和后处理。

总之，Matlab在力学中具有广泛的应用，可以用于力学建模、仿真、分析，数据处理和可视化，方程求解，优化问题，控制系统设计和分析，以及有限元分析等领域。

它为力学工程师和研究人员提供了强大的工具和资源，帮助他们解决力学问题并进行深入的研究和开发。

matlab计算物理（原创版）目录1.MATLAB 在物理学中的应用2.MATLAB 的基本功能和特点3.MATLAB 在物理计算中的优势4.MATLAB 在物理实验中的应用5.如何学习和使用 MATLAB 进行物理计算正文MATLAB 是一种广泛应用于科学计算和工程设计的软件，特别是在物理学领域，MATLAB 的强大功能和便捷性使得它成为了物理学家和学生不可或缺的工具。

MATLAB 的基本功能包括数据分析、数据可视化、矩阵计算和编程等。

这些功能使得 MATLAB 可以处理各种复杂的物理问题，例如，它可以用于解决电路问题、光学问题、力学问题等。

同时，MATLAB 还有丰富的工具箱，如信号处理工具箱、图像处理工具箱、控制系统工具箱等，这些工具箱可以大大提高物理计算的效率和精度。

MATLAB 在物理计算中有许多优势。

首先，MATLAB 的语法简单易懂，使得初学者可以快速上手。

其次，MATLAB 的矩阵计算功能使得处理物理问题变得更加方便和高效。

最后，MATLAB 的强大可视化功能使得物理结果可以以直观的方式展示出来，这对于理解和分析物理问题非常有帮助。

在物理实验中，MATLAB 也可以发挥重要作用。

例如，MATLAB 可以用于数据采集、数据处理和数据分析，这些功能可以大大提高实验的精度和效率。

对于想要学习和使用 MATLAB 进行物理计算的人，可以参考 MATLAB的官方文档和教程，也可以参加 MATLAB 的培训课程。

同时，需要不断实践，积累经验，才能更好地掌握 MATLAB 的使用技巧。

总的来说，MATLAB 在物理学中的应用非常广泛，它的强大功能和便捷性使得它成为了物理学家和学生不可或缺的工具。

数学物理方法matlabMatlab is a powerful programming language and software tool that is widely used in various fields, including mathematics and physics. Here are a few examples of how Matlab can be used for mathematical and physics computations:1. Symbolic Math: Matlab's Symbolic Math Toolbox allows for symbolic computation, which can be used for various mathematical calculations such as solving equations and finding derivatives and integrals symbolically.2. Numerical Analysis: Matlab provides numerical methods for solving various mathematical problems, such as solving systems of linear equations, finding roots of equations, and performing numerical integration and differentiation.3. Linear Algebra: Matlab has powerful built-in functions for linear algebra computations, such as matrix operations, eigenvalue and eigenvector calculations, and singular value decomposition.4. Differential Equations: Matlab offers several numerical solvers for ordinary and partial differential equations, allowing for the simulationand analysis of mathematical models in physics and engineering.5. Fourier Analysis: Matlab provides functions for Fourier analysis, such as the fast Fourier transform (FFT) and inverse FFT, which are essential for analyzing signals and images in physics and engineering.6. Optimization: Matlab includes optimization algorithms that can be used to solve optimization problems, such as finding the minimum or maximum of a function subjected to certain constraints.These are just a few examples of the mathematical and physics methods that can be implemented using Matlab. Matlab's extensive functionality and broad range of libraries and toolboxes make it a versatile tool for a wide variety of mathematical and scientific applications.。

matlab应用领域和行业Matlab是一款功能强大的数学软件，广泛应用于各个领域和行业。

本文将介绍Matlab在不同应用领域和行业中的具体应用。

1. 科学研究领域：Matlab在科学研究中有着广泛的应用，例如物理学、化学、生物学等。

在物理学中，Matlab可以用于求解微分方程、模拟物理实验、数据分析等。

在化学中，Matlab可以用于分子模拟、化学反应动力学研究等。

在生物学中，Matlab可以用于基因分析、蛋白质结构预测、生物图像处理等。

2. 工程设计领域：Matlab在工程设计中也被广泛应用。

例如，在电气工程中，Matlab可以用于电路设计、信号处理、嵌入式系统开发等。

在机械工程中，Matlab可以用于机械结构设计、动力学仿真、优化设计等。

在土木工程中，Matlab可以用于结构分析、地震工程、水资源管理等。

3. 金融领域：Matlab在金融领域有着重要的应用价值。

例如，在量化投资中，Matlab可以用于数据分析、金融模型建立、交易策略优化等。

在金融风险管理中，Matlab可以用于风险评估、投资组合优化、衍生品定价等。

在金融工程中，Matlab可以用于金融工具设计、金融市场预测等。

4. 数据分析领域：Matlab在数据分析中有着强大的功能和灵活性。

例如，在大数据分析中，Matlab可以用于数据清洗、数据可视化、机器学习等。

在统计分析中，Matlab可以用于假设检验、回归分析、时间序列分析等。

在图像处理中，Matlab可以用于图像增强、图像分割、目标识别等。

5. 教育领域：Matlab在教育领域中也发挥着重要的作用。

例如，在高校教学中，Matlab可以用于数学建模、科学计算、工程实践等。

在培训机构中，Matlab可以用于编程教学、数据分析培训等。

6. 生产制造领域：Matlab在生产制造领域也有着广泛的应用。

例如，在自动化控制中，Matlab可以用于系统建模、控制设计、仿真验证等。

在质量控制中，Matlab可以用于过程监控、异常检测、质量优化等。

Matlab技术在物理实验设计中的应用案例分享1. 引言物理实验设计是物理学学科中不可或缺的一部分。

通过实验，我们可以观察和验证自然界中的物理现象，探索物理规律。

在过去的几十年中，Matlab技术逐渐在物理实验设计中得到广泛应用，它提供了强大的数值计算和数据分析工具，为实验设计和数据处理提供了更高效且准确的解决方案。

本文将分享几个物理实验中使用Matlab技术的案例，展示其在实验设计过程中的重要作用。

2. 案例一：光学实验中的传输矩阵计算在光学实验中，我们常常需要计算光线在不同光学元件中的传输矩阵，以便了解根据入射光线的参数得到出射光线的特性。

传统的计算方法需要大量的手动计算和拟合，而使用Matlab可以通过编写简洁的代码实现自动计算。

通过定义光学元件的参数和传输矩阵的运算规则，我们可以快速计算得到光线在多个元件中的传输矩阵，并进一步推导出所需的光学参数。

这种方法大大提高了实验设计的效率和精确度。

3. 案例二：力学实验中的数据拟合与分析在力学实验中，我们常常需要通过实验数据来验证力学定律和公式，并进行数据拟合和分析。

Matlab提供了丰富的数据处理和拟合函数，可以帮助我们从大量实验数据中提取所需的信息。

例如，在弹簧振动实验中，我们可以通过测量弹簧的振动周期和质量来验证胡克定律，并使用Matlab对实验数据进行最小二乘拟合，得到弹簧的劲度系数和振动频率。

这种数据处理和拟合的方法使得实验结果更加准确可靠。

4. 案例三：电路实验中的电路分析与模拟在电路实验中，我们经常需要对电路进行分析和模拟，以便了解电流、电压和功率等参数的变化规律。

Matlab提供了强大的电路分析和模拟工具，可以帮助我们建立电路模型，并通过数值计算和仿真得到电路的各种参数。

例如，在串联电路实验中，我们可以通过测量电阻和电压来验证欧姆定律，并使用Matlab进行电路模拟，得到电流和功率的变化曲线。

这种电路分析和模拟的方法大大简化了实验过程，同时提高了数据的准确性。

matlab在数学分析中的应用
Matlab是一个灵活的，高效的，功能强大的数学处理软件，它已经成为当今数学分析中最流行的工具之一。

本文将重点介绍Matlab 在数学分析中的应用。

Matlab在数学分析中的主要用途是针对特定问题进行编程设计、数据处理、数值模拟和可视化等操作。

Matlab的编程界面友好，可以快速生成可以用于实际应用的程序，并且可以根据需要自定义用于编写和调试程序的环境。

因此，Matlab可以大大简化数学分析中的程序设计，并可以处理复杂的数据处理问题。

此外，Matlab可以模拟各种不同的情况的数值计算，为各种物理问题、数学和统计分析提供有用的支持。

Matlab提供了一些内置的函数，可以帮助用户快速解决复杂的数学和统计问题，例如求积分、解方程、拟合来确定参数等。

此外，Matlab还提供了强大的可视化功能，可以将数据以2D、3D或更多维度的形式展示出来，以便用户更好地理解和分析不同的数据。

Matlab可以实现图形自动化，可以根据人们的需求自动生成漂亮的图形。

有了Matlab的支持，数学分析中的任何问题都可以解决得更加快速和高效。

Matlab提供了各种功能，使得应用程序可扩展性强，可以让用户在使用过程中更加便捷，并且可以实现更有效的数据处理和可视化分析等。

总之，Matlab在数学分析中的使用极其有效，例如它可以提供
快速的数值模拟、灵活的可视化界面、精确的图表绘制和有效的程序设计等。

Matlab的不断发展使它能够更快速、更有效地解决复杂的数学问题，成为数学分析的利器。

MATLAB应用实例分析首先，MATLAB在科学研究领域有着广泛的应用。

例如，在物理学中，MATLAB可以用于数值模拟和求解物理方程，如解析光学问题、计算复杂系统的动力学行为。

在生物学中，MATLAAB可以进行基因组数据分析、蛋白质结构预测以及生物信号处理等。

此外，MATLAB还可以用于经济学模型的构建和分析，如计算宏观经济模型的均衡、预测股票价格等。

其次，MATLAB在工程设计和控制系统中也有着重要的应用。

例如，在电气工程中，MATLAB可以用于电力系统的稳态和暂态分析，设计电路和电机控制系统。

在机械工程中，MATLAB可以进行机器人动力学模拟，优化机械结构和设计控制算法。

在通信工程中，MATLAB可以用于设计和模拟无线通信系统，如调制解调器、编码解码器等。

另外，MATLAB在金融分析和风险管理中也是一个重要的工具。

由于其数值计算和数据可视化的能力，MATLAB可以分析金融市场数据，进行投资组合优化、风险分析和衍生品定价等。

它还可以使用金融工具箱进行金融计算，如计算资产回报率、计算期权价格等。

因此，金融机构和金融从业者广泛使用MATLAB来支持他们的决策和风险管理。

此外，MATLAB在图像处理和计算机视觉领域也得到了广泛的应用。

它可以用于图像的去噪、增强、分割和特征提取等。

在计算机视觉中，MATLAB可以进行目标检测和识别、图像配准和拼接、运动估计和跟踪等。

这些应用可以在医学图像处理、机器人导航、视频监控等方面发挥重要作用。

总之，MATLAB是一种功能强大的数值计算和数据可视化工具，可以广泛应用于科学研究、工程设计、金融分析、图像处理等领域。

本文所提到的应用只是其中的一小部分，但足以展示MATLAB的多样性和广泛性。

通过使用MATLAB，用户可以快速而有效地进行数值模拟、数据分析和可视化，从而提高工作效率、加快创新速度。

1. 单列波%%单列波t=0:0.001:10;A=input('振幅A=');w=input('频率w=');a=input('a=');y=A.*sin(w.*t+a);plot(t,y);pause(1),sound(y);ylabel('y'),xlabel('t')2. %%光的单缝衍射现象Lambda=500e-9; %a=input('a='); % 可取0.2e-3,1e-3,2e-3三种情况z=1 %ymax=3*Lambda*z/a; %Ny=51; %ys=linspace(-ymax,ymax,Ny); %NPoints=51; %yPoint=linspace(-a/2,a/2,NPoints); %for j=1:Ny %L=sqrt((ys(j)-yPoint).^2+z^2); %Phi=2*pi.*(L-z)./Lambda; %SumCos=sum(cos(Phi)); %SumSin=sum(sin(Phi)); %B(j)=(SumCos^2+SumSin^2)/NPoints^2; %endclf,plot(ys,B,'*',ys,B);grid; %3. %%用毕奥－沙伐尔定律计算电流环产生的磁场mu0=4*pi*1e-7;I0=5.0;Rh=1;C0=mu0/(4*pi)*I0;NGx=21;NGy=21;x=linspace(-Rh,Rh,NGx);y=linspace(-3,3,20);y=x;Nh=20;theta0=linspace(0,2*pi,Nh+1);theta1=theta0(1:Nh);y1=Rh*cos(theta1);z1=Rh*sin(theta1);theta2=theta0(2:Nh+1);y2=Rh*cos(theta2);z2=Rh*sin(theta2);dlx=0;dly=y2-y1;dlz=z2-z1;xc=0;yc=(y2+y1)/2;zc=(z2+z1)/2;for i=1:NGyfor j=1:NGxrx=x(j)-xc;ry=y(i)-yc;rz=0-zc;r3=sqrt(rx.^2+ry.^2+rz.^2).^3;dlXr_x=dly.*rz-dlz.*ry;dlXr_y=dly.*rx-dlx.*rz;Bx(i,j)=sum(C0*dlXr_x./r3);By(i,j)=sum(C0*dlXr_y./r3);endendclf;quiver(x,y,Bx,By);4. %%多普勒效应x0=500;v=50;y0=20;c=330;w=1000;t=0:0.001:30;r=sqrt((x0-v*t).^2+y0.^2);t1=t-r/c;u=sin(w*t)+sin(1.1*w*t);u1=sin(w*t1)+sin(1.1*w*t1);sound(u);pause(5);sound(u1);5.亥姆霍兹线圈clear allmu0=4*pi*1e-7;I0=5.0;Rh=1;C0=mu0/(4*pi)*I0;NGx=21;NGy=21;x=linspace(-Rh,Rh,NGx);y=linspace(-Rh,Rh,NGy);Nh=20;theta0=linspace(0,2*pi,Nh+1);theta1=theta0(1:Nh);y1=Rh*cos(theta1);z1=Rh*sin(theta1);theta2=theta0(2:Nh+1);y2=Rh*cos(theta2);z2=Rh*sin(theta2);dlx=0;dly=y2-y1;dlz=z2-z1;xc=0;yc=(y2+y1)/2;zc=(z2+z1)/2;for i=1:NGyfor j=1:NGxrx=x(j)-xc;ry=y(i)-yc;rz=0-zc;r3=sqrt(rx.^2+ry.^2+rz.^2).^3;dlXr_x=dly.*rz-dlz.*ry;dlXr_y=dly.*rx-dlx.*rz;Bx(i,j)=sum(C0*dlXr_x./r3);By(i,j)=sum(C0*dlXr_y./r3);endendBax=Bx(:,11:21)+Bx(:,1:11);Bay=By(:,11:21)+By(:,1:11);subplot(1,2,1)mesh(x(11:21),y,Bax);xlabel('x');ylabel('y'); subplot(1,2,2),plot(y,Bax),grid,xlabel('y');ylabel('Bx'); ６．库仑引力clear all;N=input('电荷数目N：');for ic=1:N %fprintf('-----\n 对电荷#%g\n',ic);rc=input('电荷位置[x y]（米）：');x(ic)=rc(1); %y(ic)=rc(2); %q(ic)=input('输入电荷量（库仑）'); endE0=8.85e-12; %C0=1/(4*pi*E0); %for ic=1:NFx=0.0; Fy=0:0; %for jc=1:N %if(ic~=jc) %xij=x(ic)-x(jc); yij=y(ic)-y(jc);Rij=sqrt(xij^2+yij^2); %Fx=Fx+C0*q(ic)*xij/Rij^3;Fy=Fy+C0*q(ic)*yij/Rij^3;endendfprintf('其它电荷作用在电荷#%g上的合力为：\n',ic); %fprintf('x－分量：%gN\n',Fx);fprintf('y－分量：%gN\n',Fy)end７．李萨如图形% lisaru.msyms t a1 a2 w1 w2x=cos(w1.*t+a1);y=sin(w2.*t+a2);a1=input('a1=');a2=input('a2=');w1=input('w1=');w2=input('w2=');tf=10;Ns=1000;t=linspace(0,tf,Ns);dt=tf/(Ns-1); %分Ns个点,求出时间增量dtxplot=eval(x);yplot=eval(y); %计算Ns个点的位置x(t),y(t)figure(gcf);subplot(1,2,1),for i=1:750plot(yplot(1:i),xplot(1:i)); %画点的轨迹图axis('equal'); grid ; %使两轴比例相同pause(0.01)end８．耦合振子m1=2;m2=2;K1=16;K2=4; %??????? x0=[1;0];xd0=[6;6];tf=10; %????M=[m1,0;0,m2];K=[K1+K2,-K2;-K2,K1+K2] ; %??????u(:,s)�[u,L]=eig(K,M) ; %???????????t=linspace(0,tf,101);x=zeros(2,101); %???????????? for s=1:2 %????????alfa=sqrt(u(:,s)'*M*u(:,s)) ; %??????u(:,s)= u(:,s)/alfa; %????????w(j)=sqrt(L(j,j)); %????????????? xt=u(:,j)*(u(:,j)'*M*x0*cos(w(j)*t)+u(:,j)'*M*xd0/w(j)*sin(w(j)*t));x=x+xt; %???????endfor r=1:2 %???x1,x1?? subplot(2,1,r)plot(t.x(r,:)),grid;xlabel('xxx');ylabel(['yyy',num2str(r)]);end９．拍频%%t=0:0.001:10;a1=input('??1=');w1=input('??1=');a2=input('??2=');w2=input('??2=');y1=a1*sin(w1*t);y2=a2*sin(w2*t);y=y1+y2;subplot(3,1,1),plot(t,y1),ylabel('y1')subplot(3,1,2),plot(t,y2),ylabel('y2')subplot(3,1,3),plot(t,y),ylabel('y'),xlabel('t')pause,sound(y1);pause(5),sound(y2);pause(5),sound(y),pausesubplot(1,1,1)１０。