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文档简介
千里之行,始于足下让知识带有温度。第第2页/共2页精品文档推荐数学实验作业汇总(1)产生一个5阶魔方矩阵M:M=magic(5)
(2)将矩阵M的第3行4列元素赋值给变量t:t=M(3,4)
(3)将由矩阵M第2,3,4行第2,5列构成的子矩阵赋给变N:N=M(2:4,2:3:5)
(4)将由矩阵M的前3行赋给变量N:N=M(1:3,:)
(5)将由矩阵M的后3列赋给变量N:N=M(:,end:-1:end-2)
(6)提取M的主对角线元素,并以这些对角线元素构成对角矩阵N:N=diag(diag(M))或N=tril(triu(M))(7)随机产生1000个100以内的整数赋值给变量t:t=round(rand(1,1000)*100)
(8)随机产生100*5个100以内的实数赋值给变量M:M=rand(100,5)*100
(1)删除矩阵M的第7个元素M(7)=[]
(2)将含有12个元素的向量t转换成3*4的矩阵:reshape(t,3,4)
(3)产生和M同样大小的单位矩阵:eye(size(M))
(4)寻觅向量t中非零元素的下标:find(t)
(5)逆序显示向量t中的元素:t(end:-1:1)
(6)显示向量t偶数位置上的元素:t(2:2:end)
(7)利用find函数,将向量t中小于10的整数置为0:t(find(t>M=[t;t+10;t+20;t+30;t+40]
M=
12345678910
11121314151617181920
21222324252627282930
31323334353637383940
41424344454647484950
>>N=M(2:4,2:9)
N=
1213141516171819
2223242526272829
3233343536373839
>>sum(sum(M))-sum(sum(n))
ans=
663
2)n取100、1000、10000,求序列1、1/2、1/3……1/n的和。
>>n=100;
>>t=[1:n];
>>formatrat
>>M=t.^-1;
>>S=sum(M)
S=
2630/507
>>n=1000;
>>t=[1:n];
>>formatrat
>>M=t.^-1;
>>S=sum(M)
S=
1804/241
>>n=10000;
>>t=[1:n];
>>formatrat
>>M=t.^-1;
>>S=sum(M)
S=
1106/113
1.在同一坐标系下绘制y1=sin(t),y2=sin(2t),y3=sin(3t),其中y1的数据点用星号,线形为黑色虚线,
y2的数据点用方块,线形为红色实线,y3的数据点用小圆圈,线形为蓝色点线。(要求采纳一次绘出和逐次填加两种方式完成绘图)
>>t=linspace(0,2*pi,100);
>>y1=sin(t);
>>y2=sin(2*t);
>>y3=sin(3*t);
>>plot(t,y1,’*k:’,t,y2,’sr-’,t,y3,’ob-.’)
>>t=linspace(0,2*pi,100);
>>y1=sin(t);
>>plot(t,y1,’*k:’)
>>holdon
>>y2=sin(2*t);
>>plot(t,y2,’sr-’)
>>holdon
>>y3=sin(3*t);
>>plot(t,y3,’ob-.’)
>>holdoff
2.分离用plot和fplot函数绘制y=sin(1/x)的曲线,分析两曲线的差别
>>x=linspace(0,1/(2*pi),100);
>>y=sin(x.^-1);
>>plot(x,y,’*-’)
>>fplot(’sin(x.^-1)’,[0,1/(2*pi)],’o-’)
两曲线的差别:plot曲线在确定自变量x的取值间隔时采纳平均间隔,图像不是非常精确 ;fplot曲线自动取值,在函数值变化平稳时,它的数值点会自动相对稀疏一点,在函数值变化强烈处,所取点会自动密集一点,所以曲线越发光洁精确 。
6.
已知曲面方程f(x,y)=
,x∈[-1.5π,1.5π],y∈[-2.5π,2.5π],用建立子窗
口的办法在同一图形窗口绘制出三维线图,网线图,曲面图。>>x=-1.5*pi:pi/50:1.5*pi;>>y=-2.5*pi:pi/50:2.5*pi;>>[X,Y]=meshgrid(x,y);
>>Z=sin(sqrt(X.^2+Y.^2))./sqrt(1+X.^2+Y.^2);>>subplot(1,3,1);plot3(X,Y,Z);>>subplot(1,3,2);mesh(X,Y,Z);>>subplot(1,3,3);surf(X,Y,Z);
8.将peaks函数生成的最高峰削去,并用色图矩阵“cool”修饰。>>[x,y,z]=peaks(30);>>x1=x(1,:);y1=y(:,1);>>i=find(y1>1>>j=find(x1>-1>>z(i,j)=NaN*z(i,j);>>surf(x,y,z)>>colormap(cool)
3.定义一个函数,函数的自变量为整数n,函数的功能是:随机产生n个三位整数,将其中小于平均值
的数用0代替。function[mean,x]=ff(n)x=floor(100+899*rand(1,n));m=length(x);mean=sum(x)/m;x(x>t=rand(1,20);
>>disp('max=');disp(max(t))
max=
0.7942
>>disp('min=');disp(min(t))
min=
0.0503
函数文件
functionf3(n)
t=rand(1,n);
disp('max=');disp(max(t));disp('min=');disp(min(t));
end
3.求下列函数的一阶和二阶导数
()
()cos
2
y=
tan3x
x
+
>>symsx
>>diff(2/tan(x)+cos(x)/3,’x’,1)
ans=
-sin(x)/3-(2*(tan(x)^2+1))/tan(x)^2
>>symsx
diff(2/tan(x)+cos(x)/3,’x’,2)
4.求积分
>>symsx
int(sqrt(exp(x)+1),x)
ans=
2*(exp(x)+1)^(1/2)+2*atan((exp(x)+1)^(1/2)*i)*i
5.求下列级数的和
>>symsn
>>s=symsum((-1)^(n+1)*1/n,1,inf)
s=
log(2)
6.求函数在x=0处的泰勒绽开式
>>symsx
>>taylor((exp(x)+exp(-x))/2,x,5,0)
ans=
x^4/24+x^2/2+1
1.利用randn函数声称符合正态分布的10*5随机矩阵A,举行以下操作:
(1).A的各列元素的均值和标准方差
(2).A的最大元素及其所在位置
(3).A的每行元素的和以及所有元素之和
(4).分离对A的每行元素按升序排序
(5).将A中的每行元素的总和按从大到小的挨次存入line_sum中,相应的行号存入line_num中
>>A=randn(10,5);
>>a1=mean(A)
>>a2=std(A)
>>AA=max(max(A))
>>[ij]=find(A==AA)
>>a3=sum(A,2)
>>a4=sum(sum(A))
>>a5=sort(A,2)
>>[line_sum,line_num]=sort(sum(A,2),'descend')
2、补充题:
利用导入向导(或借助函数imread)导入一幅单色图片存入变量ima_data中,然后依次完成下列操作:(1)用imshow函数显示图片;(2)删除图片前若干行(例如前100行)再次显示该图片。
(3)将图片上、下翻转再次显示图片。
先找到一个.bmp的文件,把它放入工作名目下,并修改名称为‘1.bmp’,执行下列操作。
ima_data=imread(’1.bmp’);
(1)imshow(ima_data);
(2)a=ima_data(101:end,:);imshow(a);
(3)imshow(flipud(ima_data));
3.下表所示是0~90度内某些数的正弦近似值
利用线性、样条差值求x=20、40、80度时正弦值,这两种办法哪个好?为什么
试验步骤:利用inerp1函数先分离求出线性插值和三次样条插值所得到的y11和y12,再利用sin(x)函数得到精确 的y1,比较y11和y1,y12和y12,不难得出结论。
所用语句clear;clc;
x=[0153045607590]./180.*pi;
y=sin(x);
x1=[204080]./180.*pi;
y11=interp1(x,y,x1,’linear’);
y12=interp1(x,y,x1,’spline’);
y1=sin(x1);
主要结果y11=0.33920.63810.9773;
y12=0.34200.64280.9849;
y1=0.34200.64280.9848;
4.已知某次试验测得数据如下:
(1)请用3次多项式举行拟合,并给出拟合函数在0、0.5、1、1.5^9、9.5处的值
(2)估量用几阶多项式拟合的效果较好,并说明理由。
4.(1)clear;clc;
x=1:0.4:9.4;
y=[0.870.525.213.5114.2919.4314.1341.5313.9158.5614.99130.4744.8221.2543.15281.25200.09177.93344.53509.84531.07260.49];
x1=0:0.5:9.5;
p=polyfit(x,y,3);
y1=polyval(p,x1);
主要结果:y1=[50.5533.0318.918.381.61-1.230.055.6215.6530.3249.8074.28103.92
138.91179.41225.61277.67335.79400.12470.85]
(2)19阶拟合效果最好。理由通过编写差方和函数(基于最小二乘原理)f(n)
f(n)函数如下:
functiontz=f(n)
t=[];
x=1:0.4:9.4;
y=[0.870.525.213.5114.2919.4314.1341.5313.9158.5614.99130.4744.8221.2543.15281.25200.09177.93344.53509.84531.07260.49];
fori=1:n
p=polyfit(x,y,i);
y1=polyval(p,x);
c=sum((y-y1).^2,2);
t=[tc];
end
tz=find(t==min(t));
令n=22(一共22组数据)f函数值最小时是19阶时
所以得出结论19阶多项式拟合效果最好。
再用拟合图像(p=polyfit(x,y,19),plot(x,y,’:o’,x,polyval(p,x),’-*’))也可以看出19阶多项式拟合效果最好。
2、自行练习题。下列填空题是期中考试出错比较多的题目,请仔细考虑并上机调试。
(6)逆序显示向量t中的元素:
(7)显示向量t偶数位置上的元素:
(9)删除向量t中最小的5个数:
(17)将1~50按列优先存放到5*10的矩阵M中:
(18)求矩阵M最大值所在的位置:
(19)统计字符串S中小写字母的个数:
(20)设A是n阶0、1方阵,A边界上1的个数:
(6).t(end:-1:1)
(7).t(2:2:end)
(9).M=sort(t)
a=find(t=’a’4,3,-1,2;8,3,-3,4;3,3,-2,-2];>>b=[4,6,12,6]’;>>inv(A)*b运用左除运算符
>>A=[2,2,-1,1;4,3,-1,2;8,3,-3,4;3,3,-2,-2];>>b=[4,6,12,6]’;>>x=A\b运用矩阵分解
>>A=[2,2,-1,1;4,3,-1,2;8,3,-3,4;3,3,-2,-2];>>b=[4,6,12,6]’;>>[Q,R]=qr(A);>>x=R\(Q\b)
4.在区间[30,50]内,求
3()5sin()2log1.8fxxx=-+的零点。
>>f=’5*sin(x)-2*(log(x)/log(3))+1.8’;>>ezplot(f,30,50)>>fzero(f,33)ans=32.5547>>fzero(f,34)ans=33.3960>>fzero(f,38)ans=39.0426
>>fzero(f,[39.4,39.5])ans=39.4785则方程有四个零点6.给出试验数据如下:
试分离用
bx
b
yaeyax
==+
和做拟合形式,求出a和b及拟合曲线,并画图举行比较。>>x=[2:16];
>>y=[6.24,8.20,9.58,9.60,9.60,10.02,9.93,9.99,10.47,10.59,10.60,10.80,10.60,10.90,10.75];>>X=1./x;>>Y=log(y);>>P=polyfit(X,Y,1)P=
-1.15522.4629>>exp(2.4629)ans=11.7388
则a=11.7388b=-1.1552作图:
>>Y1=polyval(P,X)>>y1=exp(Y1);>>plot(x,y,’:o’,x,y1,’-*’)>>x=[2:16];
>>y=[6.24,8.20,9.58,9.60,9.60,10.02,9.93,9.99,10.47,10.59,10.60,10.80,10.60,10.90,10.75];>>Y=1./y;>>X=1./x;
>>P=polyfit(X,Y,1)P=
0.13840.0815则a=0.0815b=0.1384作图:
>>Y1=polyval(P,X);>>y1=1./Y1;
>>plot(x,y,’:o’,x,y1,’-*’)
3.求下列方程或方程的根在指定点的近似根
23
sin()ln703210
50yxyzxzxyz?++-=?+-+=??++-=?
,初值0001,1,1xyz===functionf=myFun(x)
f(1)=sin(x(1))+x(2)^2+log(x(3))-7;f(2)=3*x(1)+2^x(2)-x(3)^3+1;f(3)=x(1)+x(2)+x(3)-5;>>X=[1,1,1]’;
>>op=optimset(’display’,’off’);>>x=fsolve(@myfun,X,op)
x=0.59912.39592.00502.已知
2sincos2(02)yxxxπ=+≤≤,求y的单调增区间和y的极值
>>fplot(’2*sin(x)+cos(2*x)’,[0,pi/2])>>symsx
>>f=2*sin(x)+cos(2*x);>>s=diff(f)s=
2*cos(x)-2*sin(2*x)
>>fzero(’2*cos(x)-2*sin(2*x)’,0.5)ans=0.5236
由图知单调递增区间为[0,0.5236];将ans的值代入原式中,得y的极值为1.5。3.求解线性约束最优化问题
2212121212121212min()0.526222..230,0
fxxxxxxxxxxxstxxxx=++≤??-+≤??
+≤??≥≥?
functionf=fop(x)
f=0.5*x(1)^2+x(2)^2-x(1)*x(2)-2*x(1)-6*x(2);>>x0=[0.5;0.5];>>A=[1,1;-1,2;2,1];>>b=[2;2;3];>>lb=[0;0];
>>options=optimset(’display’,’off’);
>>[x,f]=fmincon(@fop,x0,A,b,[],[],lb,[],[],options)x=0.66671.3333f=-8.2222
1、请你构造一个生成素数的公式,并将你的工作与Euler的工作比较。采纳素数生成公式p=n^2-79*n+1601
(1)编写函数f(x),用来计算素数多项式生成公式,在100以内和1000以内,产生素数的百分比,程序如下:functiontz=f(x)n=0:x(1,3);
t=n.^2+x(1,1)*n+x(1,2);t1=find(isprime(t));
tz=length(t1)/length(n);
end
(2)代入Euler公式系数x1=[141100],x2=[1411000]与p=n^2-79*n+1601系数y1=[-791601100],y2=[-7916011000]比较
得到结果
f(x1)=0.8614;f(x2)=0.5814;
f(y1)=0.9505;f(y2)=0.6014;
所以可得结论该公式比Eluer的公式生成素数的概率要高;
2、讨论百万以内素数的间隔逻辑。
a=primes(1000000);
b=a;b(1)=[];a(length(a))=[];
t=b-a;
plot(a,t,’.’);
t1=unique(t)%求相邻素数间的间隔值
t1=
Columns1through14
12468101214161820222426
Columns15through28
2830323436384042444648505254
Columns29through42
5658606264666870727476788082
Columns43through52
84868890929698100112114
s=zeros(2,length(t1));
fori=1:length(t1)
s(1,i)=t1(i);s(2,i)=length(find(t==t1(i)));
end
disp(s)%统计间隔重复的次数
Columns1through7
124681012
18169814313549556970798005
Columns8through14
14161820222426
4233288149092401217226821175
Columns15through21
28303234363840
12341914550557767330424
Columns22through28
42444648505254
47620215519610677140
Columns29through35
56586062646668
53549616244813
Columns36through42
70727476788082
22131261335
Columns43through49
84868890929698
6414121
Columns50through52
100112114
211
max(t1)%求最大间隔值
ans=114
间隔逻辑:百万以内相邻素数间隔值有52个,其中间隔值2,4,6,8,10,12重复的次数较多,最大间隔值为114;另外10000以内最大间隔值为36,100000以内最大间隔值为72,所以随着整数范围的扩大,最大间隔值也随着扩大。
1、若在构造Koch曲线的过程中将向量CE绕点C逆时针旋转90度,并作出迭代三次的分形图。functionq=koch(p)
q=[];
t=90*pi/180;
M=[cos(t),-sin(t);sin(t),cos(t)];
fori=1:length(p)-1
A=p(:,i);B=p(:,i+1);
C=A/3*2+B/3;
E=A/3+B/3*2;
D=C+M*(E-C);
q=[q,A,C,D,E,B];
end
p=[0,1;0,0];
q=koch(koch(koch(p)));
plot(q(1,:),q(2,:))
axis([0100.6])
title(’迭代三次的koch曲线’)
2、修改Sierpinski三角形的生成元,使其不使用中点而用一个三等份点,黑色的三角形调节为随机色彩的三角形,并作出迭代四次的分形图。
functionq=sierpinsk(p)
q=[];
fori=1:3:length(p)
A=p(:,i);B=p(:,i+1);C=p(:,i+2);
D=A/3*2+B/3;E=B/3*2+C/3;F=C/3*2+A/3;
q=[q,A,D,F,B,E,D,C,F,E];
end
functionviewsierpinsk(p)
holdon
fori=1:3:length(p)
fill(p(1,i:i+2),p(2,i:i+2),rand());
end
holdoff
clf
pol=[-1,1,0;0,0,sqrt(3)];
q=sierpinsk(sierpinsk(sierpinsk(sierpinsk(pol))));
viewsierpinsk(q)
3、参考图10-4,分析Minkowwski“香肠”的生成元,并作出迭代五次的分形图。functionq=minkowwsk(p)
q=[];
t=90*pi/180;
M=[cos(t),-sin(t);sin(t),cos(t)];
N=[cos(-t),-sin(-t);sin(-t),cos(-t)];
fori=1:length(p)-1
A=p(:,i);B=p(:,i+1);
C=A/4*3+B/4;
E=(A+B)/2;
G=A/4+B/4*3;
D=C+M*(E-C);
F=E+N*(G-E);
H=E+N*(C-E);
J=G+M*(E-G);
q=[q,A,C,D,H,E,F,J,G,B];
end
p=[0,1;0,0];
q=minkowwsk(minkowwsk(minkowwsk(minkowwsk(minkowwsk(p)))));
plot(q(1,:),q(2,:))
2.对于logistic映射,选取适当的a,使迭代序列进入3,4,5,6周期,并给出周期轨道所用函数:
functiony=logistic(a,x0,n)
f=@(x)a*x*(1-x);
y=[];
fori=1:n
y=[y,x0];
x0=f(x0);
end
x=[];y=[];
fora=0:0.02:4
x0=0.2;f=@(x)a*x*(1-x);
fori=1:50
x0=f(x0);
end
fori=1:50
x0=f(x0);
end
fori=1:100
x0=f(x0);x=[x,a];y=[y,x0];
end
end
plot(x,y,’.’)
所用办法:首先用logistic函数来生成迭代序列,第二构造函数生成feigenbaum图,然后通过调节a的取值范围来观看图中周期分布并取近似值并一一试行。
所得结果:logistic(3.84,0.02,100)(即a=3.84可使迭代序列进入3周期)
周期轨道:0.48800.95950.1494
logistic(3.46,0.02,100)(即a=3.46可使迭代序列进入4周期)
周期轨道:0.83890.46750.86130.4132
logistic(3.74,0.02,100)(即a=3.74可使迭代序列进入5周期)
周期轨道:0.65720.84250.49620.93490.2275
logistic(3.628,0.02,100)(即a=3.628可使迭代序列进入6周期)
周期轨道:0.77050.64150.83440.50140.90700.3060
2、对于1000之内的n,求Mersenne数Mn=2n-1是素数的最大的n及对应的Mersenne素数的位数。只给出结果
对于1000之内的n,Mersenne数Mn=2n-1
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