MATLAB语言多项式计算的分析与概述

...wd......wd......wd...MATLAB语言多项式计算的分析与概述摘要：数值计算在科学研究与工程应用中有着十分广泛的应用，MATLAB向我们提供了标准的多项式的常用函数，包括求根、相乘、相除等。这些功能在进展现代数字信号处理与分析时非常有用。本文主要通过例如的形式分析与概述MATLAB多项式计算的根本内容。关键词:多项式；运算；函数；拟合；MATLAB。引言:MATLAB是由MATHWORKS公司推出的一种面向科学与工程的计算软件。如今MATLAB语言开展速度非常快，涉及十分广阔，本文主要讨论MATLAB多项式的计算，可谓MATLAB的冰山一角。读者假设要了解MATLAB语言的更多知识还应多读多看他人著作。多项式计算：1,多项式的创立方法:在MATLAB里：多项式由一个行向量表示，它的系数是按降序排列。例如:由1×N的向量表示多项式，如用poly2sym()可以查看这个多项式。〔1〕直接输入法在MATLAB命令窗口中直接输入多项式的系数矢量，然后利用转换函数poly2sym将多项式由系数矢量形式转换为符号新式。〔2〕指令P=poly(AR)法假设AR是方阵，多项式P是该方阵的特征多项式假设AR=[a1,a2,…,an-1,an]，则AR的元素认为是多项式P的根如果A为二维矩阵，poly(A)给出A的特征多项式。如果A为一维矩阵，poly(A)表示由A的元素为多项式的根所确定的多项式。【例1】产生多项式的方法。clear%方法一(由多项式的系数确定的多项式)p=[1-23]%直接给出多项式ppoly2sym(p)%给出p多项式的表达式%方法二(由矩阵所确定的多项式)a=[12;-24]ps=poly(a)%给出a的特征多项式poly2sym(ps)%给出ps多项式的表达式%方法三〔由多项式的根确定的多项式〕x=[-12]px=poly(x)%以x的元素为多项式的根确定的多项式。poly2sym(px)%给出ps多项式的表达式运行结果为p=1-23ans=x^2-2*x+3a=12-24ps=1-58ans=x^2-5*x+8x=-12px=1-1-2ans=x^2-x-22.多项式函数的引用我们可以很方便地引用多项式函数〔即求多项式的函数值〕引用格式Y=polyval(px,x)这里，引用函数为polyval。括号中，px为多项式的名，x为多项式自变量取值，Y为对应的函数值。【例2】多项式函数的引用cleard=[-12]px=poly(d)y=polyval(px,4)%求多项式px在自变量等于4时的函数值x=-4:0.5:8yx=polyval(px,x)%求多项式px在自变量等于x序列时的函数值序列plot(x,yx)%作出两个变量的函数图a=roots(px)%求多项式px的根运行结果为d=-12px=1-1-2y=10x=Columns1through6-4.0000-3.5000-3.0000-2.5000-2.0000-1.5000Columns7through12-1.0000-0.500000.50001.00001.5000Columns13through182.00002.50003.00003.50004.00004.5000Columns19through245.00005.50006.00006.50007.00007.5000Column258.0000yx=Columns1through618.000013.750010.00006.75004.00001.7500Columns7through120-1.2500-2.0000-2.2500-2.0000-1.2500Columns13through1801.75004.00006.750010.000013.7500Columns19through2418.000022.750028.000033.750040.000046.7500Column2554.0000a=2-13.分式多项式的展开〔1〕传递函数:本质是将时域上的微分或积分方程进展Laplace变换，结果是将时域问题变为频域问题求解，数学变换的关键是以及式中于是，传递函数一般是S的多项式。【例3】求一个RC低通滤波器的幅频与相频特性图和转折频率。%低通r=100千欧c=1微法x=0:100;y=1./(j*0.1*x+1);A=abs(y);P=angle(y);g=abs(A-0.707)；[a,b]=min(g)x0=x(b)PO=P(b)subplot(221)plot(x,A)subplot(222)plot(x,P)%转折频率为1/RC运行结果为a=1.0678e-004b=11x0=10PO=-0.7854幅频相频〔2〕分子、分母多项式的单项展开留数定理：设函数在D域内除有限个奇点外解析，在闭域D+C上除这些点外连续，则有分子、分母多项式的单项展开在控制系统的分析中经常需要将由分母、分子多项式构成的传递函数进展局部展开，如这时可以用[a,b,k]=residue(AN,BN)来进展分解。这里，A和B为多项式，a和b是展开式的多项式，分别称为留数和残数。AN和BN是A和B的系数。K为直行向量。这对分析函数奇点非常有用。【例4】请将进展局局部式展开。>>AN=[132];>>BN=[17120];>>[r,p,k]=residue(AN,BN)r=1.5000-0.66670.1667p=-4-30k=[]相当于原式为4.多项式的乘除与微分运算乘:conv(卷积)除：deconv(解卷)polyder〔微分〕【例5】计算cleara1=[10];a2=[23];a3=[118];p1=conv(a1,a2)p2=conv(p1,a3)[p3,r]=deconv(p2,a3)conv(p3,a3)+r运行结果为p1=230p2=239540p3=230r=0000ans=239540>>poly2sym(ans)ans=2*x^3+39*x^2+54*x5．多项式的求根n次多项式有n个根，它们可以是实数、虚数或共扼复数。MATLAB中roots用来求全部根。如>>A=[61031]A=61031>>roots(A)ans=0.4414+0.6980i0.4414-0.6980i-0.7006-0.34886.多项式的曲线拟合1．用多项式函数去模拟一个离散数据的方法，称为多项式的曲线拟合。2．方法：1〕找出函数上的点系列。2〕由点系列确定多项式，即式中，P为模拟的多项式，polyfit为调用函数，x和y是点系列，n是多项式的阶次。〔一般n越大越准确〕【例6】用多项式去模拟一个正弦函数clearx=0:0.1:6;y=sin(x);xx=0:6;yy=sin(xx);a1=polyfit(xx,yy,3);y1=polyval(a1,x);a2=polyfit(xx,yy,4);y2=polyval(a2,x);a3=polyfit(xx,yy,5);y3=polyval(a3,x);subplot(231)plot(x,y,'-',x,y1,'.')subplot(232)plot(x,y,'-',x,y2,'.')subplot(233)plot(x,y,'-',x,y3,'.')结果为n=3n=4n=5可见，模拟情况与多项式的阶次有关。但并不是拟合的阶次越高越好，一方面，提高阶次必然会增加计算量；另一方面，与数据点吻合的很好也不能说明拟合的