Matlab 软件目录
1、Matlab 帮助的使用 (3)
2、Matlab 数据输入与类型 (4)
3、Matlab 中的M 文件及程序调试 (12)
4、Matlab 绘图命令 (17)
5、Matlab 在高等数学中的应用 (34)
6、Matlab 在线性代数中的应用 (60)
7、Matlab 数据处理 (67)
9、评价方法 (82)
10、预测方法 (97)
11、蒙特卡洛方法 (110)
12、智能算法 (122)
13、分形 (129)
14、Simulink 初步 (134)
15、Matlab 在概率统计中的应用 (147)
参考文献 (151)
作为和Mathematica、Maple 并列的三大数学软件。其强项就是其强大的矩阵计算以及仿真能力。要知道Matlab 的由来就是Matrix + Laboratory = Matlab，所以这个软件在国内也被称作《矩阵实验室》。每次MathWorks 发布Matlab 的同时也会发布仿真工具Simulink。在欧美很多大公司在将产品投入实际使用之前都会进行仿真试验，他们所主要使用的仿真软件就是Simulink。Matlab 提供了自己的编译器：全面兼容C++以及Fortran 两大语言。所以Matlab 是工程师，科研工作者手上最好的语言，最好的工具和环境。Matlab 已经成为广大科研人员的最值得信赖的助手和朋友！
目前MATLAB 产品族可以用来进行：
－数值分析
－数值和符号计算
－工程与科学绘图
－控制系统的设计与方针
－数字图像处理
－数字信号处理
－通讯系统设计与仿真
－财务与金融工程...
Simulink 是基于MATLAB 的框图设计环境，可以用来对各种动态系统进行建模、分析和仿真，它的建模范围广泛，可以针对任何能够用数学来描述的系统进行建模，例如航空航天动力学系统、卫星控制制导系统、通讯系统、船舶及汽车等等，其中了包括连续、离散，条件执行，事件驱动，单速率、多速率和混杂系统等等。Simulink 提供了利用鼠标拖放的方法建立系统框图模型的图形界面，而且Simulink 还提供了丰富的功能块以及不同的专业模块集合，利用Simulink 几乎可以做到不书写一行代码完成整个动态系统的建模工作。
1、Matlab 帮助的使用
1.1 help
help↵ %帮助总览
help elfun ↵ %关于基本函数的帮助信息
help exp ↵ %指数函数exp 的详细信息
1.2 lookfor 指令
当要查找具有某种功能但又不知道准确名字的指令时，help 的能力就不够了，lookfor 可以根据用户提供的完整或不完整的关键词，去搜索出一组与之相关的指令。
lookfor integral ↵ %查找有关积分的指令
lookfor fourier ↵ %查找能进行傅里叶变换的指令
1.3 超文本格式的帮助文件
在Matlab 中，关于一个函数的帮助信息可以用doc 命令以超文本的方式给出，如doc ↵
doc doc ↵
doc eig ↵ %eig 求矩阵的特征值和特征向量
1.4 pdf 帮助文件
可从MathWorks 网站上下载有关的pdf 帮助文件。
网站地址：/
2、Matlab 数据输入与类型
2.1 Matlab 中的变量
MATLAB 程序中的基本数据单元称为阵列(Array)，是一个分为行与列的数据集合。变量被看作是只有一行一列的阵列。MATLAB 语言不需要对变量进行事先声明，也不需要指定变量类型，它会自动根据所赋予变量的值或对变量所进行的操作来确定变量的类型。其命名规则为：
（1）变量名的大小写是敏感的。
（2）变量的第一个字符必须为英文字母，而且不能超过31 个字符。
（3）变量名可以包含下划线、数字，但不能为空格符、标点。
（4）命名变量时可以取一个容易记忆并且能表达出其含义的名称，如汇率，可以定义为exchange_rate。
对于变量作用域，默认情况是局部变量，使用global 定义全局变量，而且全局变量常用大写的英文字母表示。
MATLAB 预定义的变量如下表所示：
注1：在定义变量时要尽量与避免与这些名字相同，以免改变它们的值，如果已经改变，可以通过clear 变量名来恢复它的初始值，也可以通过重新启动MATLAB 恢复这些值。
注2：数字的输入输出格式。所有数据均按IEEE 浮点标准的长型格式存储。输入格式沿用了C 语言的风格和规则；输出格式使用format 数据格式命令控制，只影响在屏幕上的显示结果，不影响内部的存储和运算。
2.2 向量及其运算
1、向量的生成
①命令窗口直接输入，使用[ ]，元素之间用空格、逗号或者分号隔开。
②使用冒号表达式，基本形式为x=x0:step:xn，其中xn 为尾元素数值限，而不一定是尾元素的值。当step=1 时可省略步长。
③生成线性等分向量，使用linspace 函数。Y=linspace(x1,x2,n)
④生成对数等分向量，使用logspace 函数。Y=logspace(x1,x2,n)
2、向量的基本运算
数加（减）、数乘、点积(dot 函数)、叉积(cross 函数)、混合积dot(a,cross(b,c))
2.3 矩阵及其运算
1、简单矩阵的输入
（1）要直接输入矩阵时，矩阵一行中的元素用空格或逗号分隔；矩阵行与行之间用分号“;”隔离，整个矩阵放在方括号“[ ]”里。
A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]
说明：指令执行后，矩阵A 被保存在Matlab 的工作空间中，以备后用。如果用户不用clear 指令清除它，或对它进行重新赋值，那么该矩阵会一直保存在工作空间中，直到本次指令窗关闭为止。
（2）矩阵的分行输入，此时回车键作为分行标志，
A=[1,2,3
4,5,6
7,8,9]
（3）使用M 文件创建大矩阵，当矩阵维数非常大时，可以创建m 文件，在m 文件中输入数据或者导出数据文件。
2、矩阵的基本运算
①矩阵的四则运算。其中乘法运算要注意相乘的双方有相邻公共维，除法分为左除“\”(A\B=inv(A)*B)和右除”/”（A/B=A*inv (B)）(需要计算逆矩阵)
②矩阵的逆运算。inv 函数。
③矩阵的幂运算。^。
④矩阵的指数运算。exp(返回每个元素的指数值)，expm([V,D] = EIG(X) and EXPM(X) = V*diag(exp(diag(D)))/V)，expm1(exp(x)-1)
⑤矩阵的对数运算。logm
⑥矩阵的特征值函数。eig 和eigs(适合于大型稀疏方阵)
⑦矩阵的奇异值函数。svd（[U,S,V] = SVD(X)，X = U*S*V'）和svds
⑧矩阵的条件数函数。cond（矩阵A 的条件数等于A 的范数与A 的逆的范数的乘积，c = cond(A,p)等价于norm(A,p) * norm(inv(A),p)），condest(1 范数的条件数的估计值)，rcond
⑨特征值的条件数函数。codeig（[V,D,s] = condeig(A) 等价于[V,D] = eig(A); s
