MATLAB简单程序大全

MATLAB简单程序大全求特征值特征向量

a=[234;159;852]det(a)a'

rank(a)inv(a)rref(a)

eig(a)%求特征值和特征向量

卫星运转问题

h=200,h=51000,r=6378;a=(h+h+2*r)/2;c=(h-h)/2;

b=(a^2-c^2)^(1/2);e=c/a;

f=sqrt(1-exp(2).*cos(t)^2);l=int(f,t,0,pi/2)l=4*a.*l 动态玫瑰线

n=3;n=10000;

二重积分

symsxyf=x^2*sin(y);

int(int(f,x,0,1),y,0,pi)ezmesh(f,[0,1,0,pi])函数画图

symsx;f=exp(-0.2*x)*sin(0.5*x);ezplot(f,[0,8*pi])玫瑰线

theta=0:0.01:2*pi;r=cos(3*theta);polar(theta,r,'r')求x^2+y^2=1和x^2+z^2=1所围成的体积

symsxyzrr=1;

z=sqrt(1-x^2);y0=z;

v=8*int(int(z,y,0,y0),x,0,1)

求导数及图像

f='1/(5+4*cos(x))';subplot(1,2,1);ezplot(f)f1=diff(f)

subplot(1,2,2);ezplot(f1)

拖x轴转动

t=(0:20)*pi/10;

r=exp(-.2*t).*sin(.5*t);theta=t;

x=t'*ones(size(t));y=r'*cos(theta);z=r'*sin(theta);mesh(x,y,z) colormap([000])

某年是否闰年

year=input('inputyear:=');n1=year/4;n2=year/100;n3=year/400; ifn1==fix(n1)&n2~=fix(n2)disp('是闰年')

elseifn1==fix(n1)&n3==fix(n3)disp('就是闰年')else

disp('不是闰年')end

玫瑰线的绘制

相遇问题

functionk=moto(a,b)

ifnargin==0,a=0;b=100;endva=10;vb=8;vc=60;f=1;k=0;

while(b-a)>0.2iff==1

tk=(b-a)/(vb+vc);else

tk=(b-a)/(vc+va);end

a=a+va*tk;b=b-vb*tk;f=-f;k=k+1;end

数学实验

symsx;x=1:100;

f(x)=exp(-0.2*x).*sin(0.5*x);symsx;x=1:100;

f(x)=exp(-0.2*x).*sin(0.5*x);plot(x,f(x))

symsx;x=0:0.1:2*pi;

f(x)=exp(-0.2*x)*sin(0.5*x);plot(x,f(x))

symsx;x=0:0.1:2*pi;

f(x)=exp(-0.2*x).*sin(0.5*x);

plot(x,f(x))

symsx;x=0:0.1:2*pi;

f(x)=exp(-0.2*x).*sin(0.5*x);zplot(x,f(x))clc

f=sym('sin(x)/x');limit(f)

f1=sym('(1+a/x)^x')limit(f1)

f1=sym('(1+a/x)^x'),x=inf;limit(f1)clc

f1=sym('(1+1/x)^x');limit(f1,'inf')

f1=sym('(1+1/x)^x');limit(f1,'inf')clc

f1=sym('(1+1/x)^x');limit(f1,'x',inf)clc

相遇问题

a=0;b=100;

va=10;vb=8;vc=60;f=1;k=0;

plot(a,0,'ro',b,0,'go'),holdonwhile(b-a)>0.2iff==1

tk=(b-a)/(vb+vc);else

tk=(b-a)/(vc+va);end

a=a+va*tk;b=b-vb*tk;

plot(a,0,'r.',b,0,'g.'),pause(1)f=-f;k=k+1;endk,tk,a,b 数学实验

f=[0913.5;0.100;00.20]x=[100;100;100]

y=x

forn=1:3x=f*xy=[y,x]endy

figure(1),bar(y(1,:))

figure(2),bar(y(2,:))

figure(3),bar(y(3,:))[p,d]=eig(f)a=p(:,1)b=a/sum(a)x1=b*300y1=x1forn=1:3x1=f*x 1y1=[y1,x1]endy1

figure(4),bar(y1(1,:))figure(5),bar(y1(2,:))figure(6),bar(y1(3,:))

杨辉三角

functiony=yang(n)ifnargin==0,n=3;end

y=eye(n);y(:,1)=ones(n,1);fork=3:n

y(k,2:k-1)=y(k-1,1:k-2)+y(k-1,2:k-1);end

实例2寻找水仙花数

一、实验内容

数153有一个特殊的性质,即153=1^3+5^3+3^3,那么有没有其他这样的数呢？我们怎样利用matlab程序设计快速寻求这些水仙花数呢？

二、实验分析

把任一数各位数字的立方和求出,再求所得的各位数字的立方和,依次进行下去,总可以得到一个水仙花数.如把76按这样的运算进行下去:

matlab代码大全

MATLAB主要命令汇总 MATLAB函数参考 附录1.1 管理用命令 函数名功能描述函数名功能描述 addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径 demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件 doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号 help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件 lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性 lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录 path 设置或查询Matlab路径 附录1.2管理变量与工作空间用命令 函数名功能描述函数名功能描述 clear 删除内存中的变量与函数 pack 整理工作空间内存 disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘 length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数 load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名 附录1.3文件与操作系统处理命令 函数名功能描述函数名功能描述 cd 改变当前工作目录 edit 编辑.M文件 delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录 diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录 dir 列出当前目录的内容 tempname 获得一个缓存(temp)文件 ! 执行操作系统命令 附录1.4窗口控制命令 函数名功能描述函数名功能描述 echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式 附录1.5启动与退出命令 函数名功能描述函数名功能描述 matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境 startup Matlab自启动程序 附录2 运算符号与特殊字符附录 2.1运算符号与特殊字符 函数名功能描述函数名功能描述

(完整版)matlab函数大全最完整版

MATLAB函数大全 Matlab有没有求矩阵行数/列数/维数的函数？ ndims(A)返回A的维数 size(A)返回A各个维的最大元素个数 length(A)返回max(size(A)) [m,n]=size(A)如果A是二维数组，返回行数和列数nnz(A)返回A中非0元素的个数 MATLAB的取整函数:fix(x), floor(x) :,ceil(x) , round(x) (1)fix(x) : 截尾取整. >> fix( [3.12 -3.12]) ans = 3 -3 (2)floor(x):不超过x 的最大整数.(高斯取整) >> floor( [3.12 -3.12]) ans =

3 -4 (3)ceil(x) : 大于x 的最小整数>> ceil( [3.12 -3.12]) ans = 4 -3 (4)四舍五入取整 >> round(3.12 -3.12) ans = >> round([3.12 -3.12]) ans =

3 -3 >> 如何用matlab生成随机数函数 rand(1) rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵(现成的函数) 另外: Matlab随机数生成函数 betarnd 贝塔分布的随机数生成器 binornd 二项分布的随机数生成器 chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd 超几何分布的随机数生成器

牛顿插值法matlab程序例题

牛顿插值法是一种常用的数值分析方法，用于构造一个多项式函数， 以便在给定的数据点上进行插值。这个主题在数学和工程领域中有着 广泛的应用，特别是在数据拟合和函数逼近方面。牛顿插值法的核心 思想是通过不断地添加新的数据点来构造一个多项式，并利用已知数 据点来确定多项式的系数，从而实现对未知数据点的插值预测。 在Matlab中，实现牛顿插值法并不困难，我们可以利用已有的函数 和工具来简化计算过程。下面，我们将通过一个具体的例题来讲解如 何使用Matlab编写牛顿插值法的程序，并分析其结果。 我们需要明确牛顿插值法的数学原理。给定n个互不相同的节点\(x_0, x_1, ... , x_n\)，以及在这些节点上的函数值\(f(x_0), f(x_1), ... , f(x_n)\)，我们希望构造一个n次插值多项式p(x)，满足p(x_i) = f(x_i)， i=0,1,...,n。牛顿插值多项式的一般形式为： \[p(x) = a_0 + a_1(x - x_0) + a_2(x - x_0)(x - x_1) + ... + a_n(x - x_0)(x - x_1)...(x - x_{n-1})\] 其中，\[a_i\]表示插值多项式的系数。通过牛顿插值法的迭代过程，可以逐步求解出这些系数，进而得到插值多项式的表达式。 接下来，我们将以一个具体的例题来演示如何在Matlab中实现牛顿 插值法。假设我们有如下的数据点和函数值：

\(x = [1, 2, 3, 4]\) \(f(x) = [1, 4, 9, 16]\) 我们希望利用这些数据点来构造一个插值多项式，并在给定的区间上 进行插值计算。在Matlab中，可以通过interp1函数来进行插值计算，该函数支持多种插值方法，包括牛顿插值法。下面是一个简单的Matlab程序示例： ```matlab x = [1, 2, 3, 4]; y = [1, 4, 9, 16]; xi = 2.5; yi = interp1(x, y, xi, 'spline'); disp(['在x=',num2str(xi),'处的插值结果为：',num2str(yi)]); ``` 在这段代码中，我们首先定义了给定的数据点x和对应的函数值y，然后利用interp1函数对x=2.5处的插值结果进行计算。在这里，我们 使用了'spline'选项来指定使用牛顿插值法进行计算。运行程序后，我 们可以得到在x=2.5处的插值结果，从而实现了对未知数据点的插值 预测。

Matlab100个实例程序

程序代码：(代码标记[code]...[/code] ) 1-32是：图形应用篇 33-66是：界面设计篇 67-84是：图形处理篇 85-100是：数值分析篇 实例1：三角函数曲线（1） function shili01 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[198 56 350 300],... 'name','实例01'); h1=axes('parent',h0,... 'visible','off'); x=-pi:0.05:pi; y=sin(x); plot(x,y); xlabel('自变量X'); ylabel('函数值Y'); title('SIN( )函数曲线'); grid on 实例2：三角函数曲线（2） function shili02 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 350],... 'name','实例02'); x=-pi:0.05:pi; y=sin(x)+cos(x); plot(x,y,'-*r','linewidth',1); grid on xlabel('自变量X'); ylabel('函数值Y'); title('三角函数');

实例3：图形的叠加 function shili03 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 350],... 'name','实例03'); x=-pi:0.05:pi; y1=sin(x); y2=cos(x); plot(x,y1,... '-*r',... x,y2,... '--og'); grid on xlabel('自变量X'); ylabel('函数值Y'); title('三角函数'); 实例4：双y轴图形的绘制 function shili04 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 250],... 'name','实例04'); x=0:900;a=1000;b=0.005; y1=2*x; y2=cos(b*x); [haxes,hline1,hline2]=plotyy(x,y1,x,y2,'semilogy','plot'); axes(haxes(1)) ylabel('semilog plot'); axes(haxes(2)) ylabel('linear plot'); 实例5：单个轴窗口显示多个图形 function shili05 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 250],... 'name','实例05'); t=0:pi/10:2*pi;

MATLAB程序大全

1．全景图到穹景图 这个程序我最初是用FreeImage写的，这两天改成了matlab，再不贴上来，我就要忘了。 看到一篇文章有这样的变换，挺有意思的，就拿来试了一下，文章点此。 全景图到穹顶图变换，通俗的说就是将全景图首尾相接做成一个圆环的样子。 先看下面这张图： 下面的矩形就是我们要处理的全景图，上面的矩形是变换后的图像。下面图像的底边对应穹顶图的内圆，顶边对应穹顶图的外圆，当然，反过来也是可以的。 程序流程： 1.定义穹顶图内圆和外圆的半径，变换后的像素就填充在这个内外半径的圆环中。 2.遍历穹顶图，当所处理当前像素位于圆环内，则通过极坐标反变换去全景图中寻找相应位置的像素进行填充。 3.遍历完图像就行了。 用的技巧和图像旋转或放大缩小都是类似的。 处理结果： 原图：

结果： matlab代码如下： clear all; close all; clc; img=imread('pan.jpg');

imshow(img); [m,n]=size(img); r1=100; %内环半径 r2=r1+m; %外环半径 imgn=zeros(2*r2,2*r2); [re_m,re_n]=size(imgn); for y=1:re_m for x=1:re_n dis_x=x-re_n/2; dis_y=y-re_m/2; l=sqrt(dis_x^2+dis_y^2); if l<=r2 && l>=r1 theta=0; if y>re_m/2 theta=atan2(dis_y,dis_x); end if y=1 && yy<=m && xx>=1 && xx<=n imgn(y,x)=img(yy,xx); end end end end figure; imshow(imgn,[]) 最后要说的是，一般我们要是有一张全景图，通常会用cubic映射，将图像变换为立方体的六个面，然后通过图形学方法贴到立方体上，就能做出类似谷歌街景的样子。cubic映射应该才是全景图最常用的处理方法，不过那又是另一类变换了。

MATLAB程序设计教程

MATLAB程序设计教程 MATLAB程序设计教程 本文档旨在向初学者介绍MATLAB程序设计的基础知识和技巧。从安装MATLAB开始，到编写简单的程序和函数，再到更高级的数据处理和图形绘制技巧，我们会逐步深入讲解，以帮助读者掌握MATLAB编程的基本概念和技术。 第一章安装MATLAB - MATLAB的和安装步骤 - 注册MATLAB账号 - 软件环境需求 第二章 MATLAB基础知识 - MATLAB界面概览 - 基本操作和快捷键 - 变量和数据类型 - 向量和矩阵运算 - 控制流程语句 第三章编写简单的程序

- 编辑和运行脚本文件- 使用注释和帮助文档- 变量和运算符 - 用户输入和输出 - 错误处理 第四章 MATLAB函数 - 函数的定义和调用 - 函数输入和输出 - 匿名函数 - 递归函数 第五章数据处理和分析- 数据加载和保存 - 矩阵操作和线性代数- 统计和概率分析 - 插值与拟合 - 数据可视化 第六章图形绘制

- 2D和3D绘图函数 - 坐标轴设置和标签 - 图例和颜色设置 - 动态图形 第七章高级技巧与应用 - 调试和优化MATLAB代码 - 编写自定义工具箱 - 与其他编程语言的交互 - 并行计算和分布式计算 - MATLAB的工程应用 本文档涉及附件： 附件1、示例程序代码 附件2、数据集样本 本文所涉及的法律名词及注释： 1.版权：指文学、艺术、音乐、电影、软件等创造性作品的独占权。

2.许可证：指授权他人使用自己拥有的知识产权的合法证明文件。 3.商标：指为区别同一种类商品和服务的商家而使用的标志、名称或字词等。

MatLab代码大全

第2章图像获取 2.3.2 二维连续傅里叶变换 例2.2 figure(1); %建立图形窗口1 [u,v] = meshgrid(-1:0.01:1); %生成二维频域网格 F1 = abs(sinc(u.*pi)); F2 = abs(sinc(v.*pi)); F=F1.*F2; %计算幅度频谱F=|F(u,v)| surf(u,v,F); %显示幅度频谱，如图2.3(b) shading interp; %平滑三维曲面上的小格 axis off; %关闭坐标系 figure(2); %建立图形窗口2 F1=histeq(F); %扩展F的对比度以增强视觉效果 imshow(F1); %用图像来显示幅度频谱，如图2.3(c) 第3章图像变换 3.4.4 二维FFT的MATLAB实现 例3.2 简单图像及其傅里叶变换 MATLAB程序： %建立简单图像d并显示之 d = zeros(32,32); %图像大小32?32 d(13:20,13:20) = 1; %中心白色方块大小为8?8 figure(1); %建立图形窗口1 imshow(d,'notruesize')；%显示图像d如图3.5(a)所示

%计算傅里叶变换并显示之 D = fft2(d); %计算图像d的傅里叶变换，fft2(d) = fft(fft(d).').' figure(2); %建立图形窗口2 imshow(abs(D),[-1 5],'notruesize'); %显示图像d的傅里叶变换谱如3.5(b)所示 例3.3 MATLAB图像及其傅里叶变换谱 MATLAB程序： figure(1); load imdemos saturn2; %装入MATLAB图像saturn2 imshow(saturn2); %显示图像saturn2如图3.6(a)所示 figure(2); S= fftshift(fft2(saturn2)); %计算傅里叶变换并移位 imshow(log(abs(S)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.6(b)所示 例3.4 真彩图像及其傅里叶变换谱 MATLAB程序： figure(1); A=imread('image1.jpg'); %装入真彩图像，见图1.1(b) B=rgb2gray(A); %将真彩图像转换为灰度图像 imshow(B); %显示灰度图像如图3.7(a)所示 C=fftshift(fft2(B)); %计算傅里叶变换并移位 figure(2); imshow(log(abs(C)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.7(b)所示 3.5.4 离散余弦变换的MATLAB实现 例3.5 计算并显示真彩图像余弦变换的MATLAB程序如下： RGB=imread('image2.jpg'); %装入真彩图像 figure(1); imshow(RGB); %显示彩色图像 GRAY=rgb2gray(RGB); %将真彩图像转换为灰度图像 figure(2);

matlab简单程序

matlab简单程序 我们需要了解Matlab的基本语法和命令。Matlab是一种专门用于数值计算和数据可视化的编程语言。它具有简单易学、功能强大和灵活的特点，因此被广泛应用于科学计算、工程设计和数据分析等领域。 在Matlab中，我们可以使用变量来存储数据。变量可以是数字、字符串或矩阵等。要定义一个变量，我们可以使用赋值运算符"="。例如，要定义一个变量x，并将其赋值为10，我们可以使用以下代码：x = 10; 我们还可以使用Matlab提供的各种函数来进行数值计算。例如，要计算两个数的和，我们可以使用加法运算符"+"。例如，要计算5和3的和，并将结果存储在变量sum中，我们可以使用以下代码： sum = 5 + 3; Matlab还提供了循环和条件语句，以便我们可以根据特定的条件执行不同的操作。例如，要使用循环来打印1到10之间的所有偶数，我们可以使用以下代码： for i = 1:10 if mod(i, 2) == 0 disp(i);

end end 在上面的代码中，我们使用for循环来迭代变量i从1到10。然后，我们使用条件语句if来判断i是否为偶数。如果是偶数，则使用Matlab提供的disp函数来打印该数。 除了基本的数值计算和控制流语句，Matlab还提供了丰富的绘图和数据可视化功能。我们可以使用plot函数来绘制函数的图形，使用hist函数来绘制直方图，使用scatter函数来绘制散点图等等。以下是一个简单的例子，展示了如何使用plot函数来绘制正弦函数的图形： x = linspace(0, 2*pi, 100); y = sin(x); plot(x, y); 在上面的代码中，我们首先使用linspace函数生成一个从0到2π的等间隔的100个点的向量x。然后，我们使用sin函数计算每个点的正弦值，并将结果存储在向量y中。最后，我们使用plot函数将x和y的值绘制成一个图形。 除了绘图功能，Matlab还支持各种数据分析和处理操作。例如，我们可以使用Matlab的内置函数来计算平均值、标准差、相关系数等统计量。我们还可以使用Matlab提供的工具箱来进行更复杂的数据

mcmc的matlab程序

mcmc的matlab程序 马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）是一种统计模拟方法，用于从复杂的分布中抽样。以下是一个使用MATLAB实现的简单MCMC示例。此示例实现了一个Metropolis-Hastings算法，用于从标准正态分布中抽样。 matlab复制代码 function [samples, alpha] = metropolis_hastin gs(n, proposal_sd, current_state) % n: 要生成的样本数量 % proposal_sd: 建议分布的标准差 % current_state: 当前状态（例如，样本的初始状态） alpha = zeros(n, 1); % 接受率 samples = zeros(n, 1); % 存储生成的样本

for i = 1:n % 从建议分布中生成一个样本 proposed_state = current_state + randn() * pr oposal_sd; % 计算接受率 alpha(i) = min(1, (proposed_state - current_s tate) .^ 2 / (2 * proposal_sd ^ 2)); % 根据接受率决定是否接受提议状态 if rand() <= alpha(i) current_state = proposed_state; end % 存储样本 samples(i) = current_state; end

end 要使用此函数，您可以设置要生成的样本数量、建议分布的标准差以及初始状态，然后调用函数。例如：matlab复制代码 n = 10000; % 要生成的样本数量 proposal_sd = 1; % 建议分布的标准差 current_state = 0; % 初始状态（例如，样本的初始值） [samples, alpha] = metropolis_hastings(n, pro posal_sd, current_state); 此代码将生成n个样本，并返回这些样本以及每个样本的接受率。请注意，这只是MCMC的一种简单实现，对于更复杂的问题，可能需要更复杂的MCMC算法。

简单迭代法matlab例题程序

一、引言 在数学建模和计算机编程中，简单迭代法是一种常用的求解方程近似解的方法。其原理是通过不断迭代计算，逼近实际的解。在Matlab 编程中，简单迭代法也是一种常见的应用。本文将介绍简单迭代法的原理，并给出在Matlab中实现简单迭代法的例题程序。 二、简单迭代法原理 1. 简单迭代法的基本思想是将需要求解的方程转化为迭代形式，即 x = g(x)，然后通过不断迭代计算得到方程的近似解。 2. 简单迭代法的收敛条件是 |g'(x)| < 1，即迭代函数的导数的绝对值小于1时，迭代过程才能收敛。 3. 简单迭代法的收敛速度取决于迭代函数的选择，通常可以通过调整迭代函数来提高收敛速度。 三、Matlab中的简单迭代法实现 在Matlab中，可以通过编写脚本文件来实现简单迭代法。下面给出一个简单的例题：求解方程 x^2 - 3x + 2 = 0 的近似解。 4. 以下是Matlab中实现简单迭代法的脚本文件示例： ```matlab 定义迭代函数 g = (x) 3*x - x^2;

设置迭代初值和迭代次数 x0 = 0.5; N = 100; 迭代计算 for k = 1:N x = g(x0); fprintf('第d次迭代，近似解为：.10f\n', k, x); if abs(x - x0) < 1e-8 判断迭代是否收敛 break; end x0 = x; end ``` 5. 通过运行上述脚本文件，即可得到方程 x^2 - 3x + 2 = 0 的近似解。 四、实例分析 通过上述例题程序的运行结果可以看出，简单迭代法在Matlab中的 实现比较简单直观。但是需要注意的是，迭代函数的选择和迭代初值 的设定对最终的近似解都会产生影响，需要经过一定的调试和优化。 五、总结 简单迭代法是一种常用的求解方程近似解的方法，在Matlab编程中

简单胞映射matlab程序

简单胞映射matlab程序 简单胞映射（Cellular Automaton）是一种数学模型，它由一组通常 是方形的细胞组成，这些细胞根据它们周围的细胞的状态来更新它们 自己的状态。在本文中，将通过编写MATLAB程序来演示一个简单胞映射的例子。 程序要求： 输入一个初始矩阵，大小为n x m，只包含0和1两个值。 程序将对于每个细胞，根据其周围8个格子的状态来更新它的状态。 更新规则为： 若一个细胞周围有两个1，它的状态保持不变。 若一个细胞周围有三个1，它的状态变为1。 若一个细胞周围小于两个1或大于三个1，它的状态变为0。 程序运行结束后输出更新后的矩阵。 程序设计思路： 首先，程序需要读取用户输入的矩阵，并将其存储在一个二维数组中。

接着，程序需要使用循环结构遍历每一个细胞。对于每一个细胞，程序需要将其周围的八个格子的状态统计出来，并根据上述规则来更新该细胞的状态。最后，程序需要将更新后的矩阵输出。 程序代码： 输入初始矩阵： M = input('Enter the matrix: '); 统计每个细胞周围的八个格子的状态： [n,m]=size(M); for i=2:n-1 for j=2:m-1 if M(i,j)==1 sum=sum+M(i-1,j-1)+M(i-1,j)+M(i-1,j+1)+M(i,j- 1)+M(i,j+1)+M(i+1,j-1)+M(i+1,j)+M(i+1,j+1); %如果周围有两个1，则该细胞状态不变 if sum==2 M_new(i,j)=M(i,j); %如果周围有三个1，则该细胞状态变为1 elseif sum==3

matlab语言常用算法程序集

matlab语言常用算法程序集 MATLAB是一种常用的数值计算和科学计算语言，常用于工程、科学、统计分析和数据可视化等领域。其功能强大且易于学习和使用，同时还提 供了丰富的算法和函数库，用于实现各种常用算法。以下是一些MATLAB 常用算法程序集。 1.线性代数算法：MATLAB提供了一系列强大的线性代数函数，用于 矩阵运算和线性方程求解。包括矩阵乘法、求逆矩阵、求解线性方程组、 特征值和特征向量计算等。 2.优化算法：MATLAB提供了多种优化算法，用于寻找函数的最小值 或最大值。包括最优化问题的求解、约束优化、非线性优化、整数规划等。 3.插值与拟合算法：MATLAB提供了多种插值和拟合函数，用于通过 已知数据点求未知点的值或者近似函数。常用的算法包括线性插值、多项 式拟合、样条插值、最小二乘拟合等。 4.数值积分与微分算法：MATLAB提供了多种数值积分和微分函数， 用于计算函数的定积分或求解微分方程。包括常用的数值积分法（如梯形法、辛普森法）、微分方程求解（如欧拉法、四阶龙格库塔法）等。 5.图像处理算法：MATLAB提供了图像处理工具箱，包括图像读取、 显示、滤波、变换等功能。常用的算法包括图像平滑、边缘检测、图像分割、形态学运算等。 6.信号处理算法：MATLAB提供了信号处理工具箱，用于处理和分析 信号数据。包括滤波、傅里叶变换、频谱分析、信号降噪等。

7.统计分析算法：MATLAB提供了丰富的统计分析工具，用于数据分 析和建模。包括描述性统计、假设检验、ANOVA分析、回归分析、时间序 列分析等。 8.机器学习算法：MATLAB提供了机器学习工具箱，用于实现各种机 器学习算法。包括监督学习算法（如线性回归、逻辑回归、支持向量机）、无监督学习算法（如聚类分析、主成分分析）等。 9.计算几何算法：MATLAB提供了计算几何工具箱，用于解决各种计 算几何问题。包括点线面的计算、多边形和曲线的操作、三维几何变换等。 10.数值分析算法：MATLAB提供了多种数值分析函数，用于数值计算 和近似求解。包括数值积分、数值微分、常微分方程数值解等。 总之，MATLAB提供了丰富的函数库和算法工具，用于解决各种常见 的科学计算和工程问题。以上仅是其中一部分常用算法程序集，MATLAB 的功能和应用场景非常广泛，可根据具体问题选择合适的算法进行使用。

matlab经典编程例题30道

MATLAB是一款功能强大的数学软件，其编程功能也受到越来越多人的关注。下面介绍的是30个matlab经典编程例题，可以帮助大家熟悉matlab的编程语法，提高matlab 编程技能。 1. 请编写一个程序，计算出两个数的和。 2. 请编写一个程序，计算出两个数的最大值和最小值。 3. 请编写一个程序，计算出一组数据的平均值和标准差。 4. 请编写一个程序，将一个矩阵转置。 5. 请编写一个程序，求出两个矩阵的乘积。 6. 请编写一个程序，求出一个矩阵的逆矩阵。 7. 请编写一个程序，求出一个矩阵的行列式。 8. 请编写一个程序，计算出一元二次方程的解。 9. 请编写一个程序，计算出两个数组的相似度。 10. 请编写一个程序，计算出一个矩阵的特征值和特征向量。 11. 请编写一个程序，求出两个矩阵的秩。 12. 请编写一个程序，求出一个矩阵的特定元素。 13. 请编写一个程序，求出一组数据的最高值和最低值。 14. 请编写一个程序，求出两个数组的交集。 15. 请编写一个程序，求出一个矩阵的行和列之和。 16. 请编写一个程序，使用循环语句计算出100以内所有奇数的和。 17. 请编写一个程序，使用循环语句计算出1到1000以内的和。 18. 请编写一个程序，使用递归函数计算出斐波那契数列的第n项。

19. 请编写一个程序，求出一个多项式的导数。 20. 请编写一个程序，求出一个函数的极值点。 21. 请编写一个程序，求出一个数组的非零元素个数。 22. 请编写一个程序，计算出函数的不定积分。 23. 请编写一个程序，计算出函数的定积分。 24. 请编写一个程序，求出一个矩阵的秩。 25. 请编写一个程序，求出函数的极限值。 26. 请编写一个程序，求出一个矩阵的特征值分解。 27. 请编写一个程序，求出一个矩阵的LU分解。 28. 请编写一个程序，求出一个矩阵的QR分解。 29. 请编写一个程序，求出三次多项式的根。 30. 请编写一个程序，求出一个函数的积分。 以上就是30个matlab经典编程的例题，希望可以帮助大家加深对matlab编程的认识，提高matlab编程技能。

matlab有限元三角形单元程序

matlab有限元三角形单元程序 以下是一个简单的 MATLAB 有限元三角形单元程序的示例： ```matlab % 定义模型参数 E = 1000; % 弹性模量 nu = 0.3; % 泊松比 thickness = 1; % 板的厚度 % 定义节点坐标 nodes = [0, 0; 1, 0; 1, 1; 0, 1; 0.5, 0.5]; % 定义单元连接关系 connectivity = [1, 2, 5; 2, 3, 5; 3, 4, 5; 4, 1, 5]; % 计算总节点数和总单元数 numNodes = size(nodes, 1); numElements = size(connectivity, 1); % 初始化全局刚度矩阵和载荷向量 K = zeros(numNodes); F = zeros(numNodes, 1); % 循环遍历每个单元 for i = 1:numElements % 查找当前单元的节点编号 nodesIndex = connectivity(i, :); % 根据节点编号从全局坐标矩阵中取出节点坐标 coordinates = nodes(nodesIndex, :); % 计算当前单元的局部刚度矩阵 localK = calculateLocalStiffness(E, nu, thickness, coordinates); % 组装局部刚度矩阵到全局刚度矩阵中 K(nodesIndex, nodesIndex) = K(nodesIndex, nodesIndex) + localK;

% 计算当前单元的局部载荷向量 localF = calculateLocalLoad(thickness, coordinates); % 组装局部载荷向量到全局载荷向量中 F(nodesIndex) = F(nodesIndex) + localF; end % 边界条件：节点1固定 K(1, :) = 0; K(1, 1) = 1; F(1) = 0; % 解线性方程组 U = K \ F; % 输出位移结果 disp('节点位移：'); disp(U); % 计算应力结果 stress = calculateStress(E, nu, thickness, nodes, connectivity, U); % 输出应力结果 disp('节点应力：'); disp(stress); % 计算局部刚度矩阵的函数 function localK = calculateLocalStiffness(E, nu, thickness, coordinates) % 计算单元的雅可比矩阵 J = (1/2) * [coordinates(2,1)-coordinates(1,1), coordinates(3,1)-coordinates(1,1); coordinates(2,2)-coordinates(1,2), coordinates(3,2)-coordinates(1,2)]; % 计算雅可比矩阵的逆矩阵 invJ = inv(J); % 计算单元刚度矩阵

matlab 矩阵运算程序

matlab 矩阵运算程序 MATLAB是一种强大的数学软件，主要用于数值计算、算法开发、数据可视化和数据分析等。在MATLAB中，矩阵运算是非常常见的操作。以下是一个简单的MATLAB矩阵运算程序示例： ```matlab 创建两个矩阵A和B A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]; B = [9, 8, 7; 6, 5, 4; 3, 2, 1]; 矩阵加法 C = A + B; disp('矩阵A和矩阵B的和：'); disp(C); 矩阵减法 D = A - B;

disp('矩阵A和矩阵B的差：'); disp(D); 矩阵乘法 E = A * B; disp('矩阵A和矩阵B的乘积：'); disp(E); 矩阵转置 T = transpose(A); disp('矩阵A的转置：'); disp(T); 求矩阵的行列式 det_A = det(A); disp('矩阵A的行列式：'); disp(det_A); 求矩阵的逆矩阵 inv_A = inv(A); disp('矩阵A的逆矩阵：'); disp(inv_A);

求矩阵的秩 rank_A = rank(A); disp('矩阵A的秩：'); disp(rank_A); 求矩阵的特征值 eig_A = eig(A); disp('矩阵A的特征值：'); disp(eig_A); ``` 以上程序演示了MATLAB中的一些基本矩阵运算，如加法、减法、乘法、转置、求行列式、求逆矩阵、求秩和求特征值等。您可以根据实际需求修改矩阵A和B的值，然后运行该程序以观察结果。需要注意的是，这里的矩阵运算都是在MATLAB环境下进行的。如果要编写比MATLAB更快的矩阵运算程序，可以尝试使用如C、C++等编程语言，并链接到高性能的数学库，如Intel的Math Kernel Library（MKL）。然而，即使这样，速度也很难接近MATLAB，因为MATLAB针对矩阵运算进行了优化。

matlab图像增强与平滑简单程序

图像增强与平滑 直方图： I=imread('1.jpg'); imshow(I); I=rgb2gray(I); %三维变成二维的图； figure,imhist(I); %显示灰度分布 直方图均衡处理： I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); J=histeq(I); Subplot(1,2,1),imshow(I); Subplot(1,2,2),imshow(J); figure,Subplot(1,2,1),imhist(I,64); Subplot(1,2,2),imhist(J,64); %这个参数是什么意思？？？

灰度变换： imadjust(I,[],[], ); I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); J=imadjust(I,[0.1,0.5],[]); Subplot(1,2,1),imshow(I); Subplot(1,2,2),imshow(J); figure,Subplot(1,2,1),imhist(I,64); Subplot(1,2,2),imhist(J,64);

图像反转： I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); J=imadjust(I,[0.1,0.9],[0.9 0.1]); Subplot(1,2,1),imshow(I); Subplot(1,2,2),imshow(J); figure,Subplot(1,2,1),imhist(I,64); Subplot(1,2,2),imhist(J,64); 图像平滑 噪声 I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I);

MATLAB简单程序大全

MATLAB简单程序大全

MATLAB简单程序大全 求特征值特征向量 A=[2 3 4;1 5 9;8 5 2] det(A) A' rank(A) inv(A) rref(A) eig(A)%求特征值和特征向量 卫星运行问题 h=200,H=51000,R=6378; a=(h+H+2*R)/2; c=(H-h)/2; b=(a^2-c^2)^(1/2); e=c/a; f=sqrt(1-exp(2).*cos(t)^2); l=int(f,t,0,pi/2) L=4*a.*l 动态玫瑰线

求x^2+y^2=1和x^2+z^2=1所围成的体积syms x y z R r=1; Z=sqrt(1-x^2); y0=Z; V=8*int(int(Z,y,0,y0),x,0,1) 求导数及图像 f='1/(5+4*cos(x))'; subplot(1,2,1);ezplot(f) f1=diff(f) subplot(1,2,2);ezplot(f1) 绕x轴旋转 t=(0:20)*pi/10; r=exp(-.2*t).*sin(.5*t); theta=t; x=t'*ones(size(t)); y=r'*cos(theta); z=r'*sin(theta); mesh(x,y,z) colormap([0 0 0])

某年是否闰年 year=input('input year:='); n1=year/4; n2=year/100; n3=year/400; if n1==fix(n1)&n2~=fix(n2) disp('是闰年') elseif n1==fix(n1)&n3==fix(n3) disp('是闰年') else disp('不是闰年') End 玫瑰线的绘制 theta=0:0.001:2*pi; rho=2*cos(3*theta); figure(1);polar(theta,rho) x=rho.*cos(theta); y=rho.*sin(theta); figure(2);comet(x,y)