如何在matlab中建立向量和矩阵 matlab中向量和矩阵有什么区别？
MATLAB\u4e2d\u5982\u4f55\u5c06\u5faa\u73af\u8bed\u53e5\u91cc\u4ea7\u751f\u7684\u5411\u91cf\u653e\u5230\u77e9\u9635\u91cc\uff1f\uff1fclear
clc
x=zeros(10,10);
for t=1:10;
for m=1:10;
x(t,m)=t+m;
end
end
A=x(:);%A\u5373\u4e3a\u6240\u6c42
\u53ea\u6709\u4e00\u884c\u6216\u8005\u4e00\u5217\u6570\u7ec4\u7684\u662f\u884c\u5411\u91cf\u6216\u8005\u5217\u5411\u91cf\u3002
n*n\u7684\u662f\u77e9\u9635\uff0c1*1\u7684\u662f\u6807\u91cf\u3002
\u5411\u91cf\u4e24\u4e2a\u7ef4\u6570\u4e2d\u4e00\u5b9a\u6709\u4e00\u4e2a\u4e3a1\uff0c\u800c\u77e9\u9635\u4e24\u4e2a\u7ef4\u6570\u90fd\u4e0d\u4e3a1.
\u5728MATLAB\u4e2d\u5411\u91cf\u548c\u77e9\u9635\u672c\u8d28\u4e00\u6837\uff0c\u7edf\u79f0\u4e3a\u6570\u7ec4\u3002
1. \u5411\u91cf\u8fd0\u7b97\u548c\u77e9\u9635\u8fd0\u7b97\u6307\u4ee4\u5f62\u5f0f\u548c\u5b9e\u8d28\u5185\u6db5
\u5411\u91cf\u8fd0\u7b97 \u77e9\u9635\u8fd0\u7b97
\u6307\u4ee4 \u542b\u4e49 \u6307\u4ee4 \u542b\u4e49
A.'\u975e\u5171\u8f6d\u8f6c\u7f6e A'\u5171\u8f6d\u8f6c\u7f6e
A=s\u628a\u6807\u91cfs\u8d4b\u7ed9\u6570\u7ec4A\u7684\u6bcf\u4e2a\u5143\u7d20
s+B\u628a\u6807\u91cfs\u5206\u522b\u4e0e\u6570\u7ec4B\u7684\u6bcf\u4e2a\u5143\u7d20\u76f8\u52a0 s-B,B-s\u6807\u91cfs\u5206\u522b\u4e0e\u6570\u7ec4B\u7684\u5143\u7d20\u4e4b\u5dee
s.*A\u6807\u91cfs\u5206\u522b\u4e0e\u6570\u7ec4A\u7684\u5143\u7d20\u4e4b\u79ef s*A\u6807\u91cfs\u5206\u522b\u4e0e\u77e9\u9635A\u7684\u5143\u7d20\u4e4b\u79ef
s./B, B.\s\u6807\u91cfs\u5206\u522b\u88ab\u6570\u7ec4B\u7684\u5143\u7d20\u9664 s*inv(B)\u77e9\u9635B\u7684\u9006\u4e58\u6807\u91cfs
A.^n\u6570\u7ec4A\u7684\u6bcf\u4e2a\u5143\u7d20\u7684n\u6b21\u65b9 A^n A\u4e3a\u65b9\u9635\u65f6,\u77e9\u9635A\u7684n\u6b21\u65b9
A+B\u6570\u7ec4\u5bf9\u5e94\u5143\u7d20\u7684\u76f8\u52a0 A+B\u77e9\u9635\u76f8\u52a0
A-B\u6570\u7ec4\u5bf9\u5e94\u5143\u7d20\u7684\u76f8\u51cf A-B\u77e9\u9635\u76f8\u51cf
A.*B\u6570\u7ec4\u5bf9\u5e94\u5143\u7d20\u7684\u76f8\u4e58 A*B\u5185\u7ef4\u76f8\u540c\u77e9\u9635\u7684\u4e58\u79ef
A./B A\u7684\u5143\u7d20\u88abB\u7684\u5bf9\u5e94\u5143\u7d20\u9664 A/B A\u53f3\u9664B
B.\A\u4e00\u5b9a\u4e0e\u4e0a\u76f8\u540c B\A A\u5de6\u9664B(\u4e00\u822c\u4e0e\u53f3\u9664\u4e0d\u540c)
exp(A)\u4ee5e\u4e3a\u5e95,\u5206\u522b\u4ee5A\u7684\u5143\u7d20\u4e3a\u6307\u6570,\u6c42\u5e42 expm(A) A\u7684\u77e9\u9635\u6307\u6570\u51fd\u6570
log(A) \u5bf9A\u7684\u5404\u5143\u7d20\u6c42\u5bf9\u6570 logm(A) A\u7684\u77e9\u9635\u5bf9\u6570\u51fd\u6570
sqrt(A) \u5bf9A\u7684\u79ef\u5404\u5143\u7d20\u6c42\u5e73\u65b9\u6839 sqrtm(A) A\u7684\u77e9\u9635\u5e73\u65b9\u51fd\u6570
\u4ece\u4e0a\u9762\u53ef\u4ee5\u770b\u5230,\u5411\u91cf\u8fd0\u7b97\u7684\u8fd0\u7b97\u5982:\u4e58,\u9664,\u4e58\u65b9,\u8f6c\u7f6e,\u8981\u52a0"\u70b9".\u6240\u4ee5,\u8981\u7279\u522b\u6ce8\u610f\u5728\u6c42"\u4e58,\u9664,\u4e58\u65b9,\u4e09\u89d2\u548c\u6307\u6570\u51fd\u6570"\u65f6,\u4e24\u79cd\u8fd0\u7b97\u6709\u7740\u6839\u672c\u7684\u533a\u522b.
2. \u5411\u91cf\u95f4\u7684\u56db\u5219\u8fd0\u7b97
\u5728MATLAB\u4e2d,\u5411\u91cf\u95f4\u8fdb\u884c\u56db\u5219\u8fd0\u7b97\u65f6,\u53c2\u4e0e\u8fd0\u7b97\u7684\u5411\u91cf\u5fc5\u987b\u5177\u6709\u76f8\u540c\u7684\u7ef4\u6570,\u52a0,\u51cf,\u4e58,\u9664\u8fd0\u7b97\u662f\u6309\u5143\u7d20\u4e0e\u5143\u7d20\u7684\u65b9\u5f0f\u8fdb\u884c\u7684.\u5176\u4e2d,\u6570\u7ec4\u95f4\u7684\u52a0,\u51cf\u8fd0\u7b97\u4e0e\u77e9\u9635\u7684\u52a0,\u51cf\u8fd0\u7b97\u8981\u540c,\u8fd0\u7b97\u7b26\u4e3a:"+","-".\u4f46\u662f,\u5411\u91cf\u95f4\u7684\u4e58,\u9664\u8fd0\u7b97\u4e0e\u77e9\u9635\u95f4\u7684\u4e58,\u9664\u8fd0\u7b97\u5b8c\u5168\u4e0d\u540c,\u8fd0\u7b97\u7b26\u53f7\u4e5f\u6709\u5dee\u522b,\u5411\u91cf\u95f4\u7684\u4e58,\u9664\u8fd0\u7b97\u7b26\u4e3a:".*","./"\u6216".\".
\uff081\uff09. \u5411\u91cf\u6309\u5143\u7d20\u76f8\u52a0,\u51cf
>>g=[1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12]
>> h=[1 1 1 1; 2 2 2 2; 3 3 3 3]
>> g+h % \u6309\u5143\u7d20\u76f8\u52a0
ans =
2 3 4 5
7 8 9 10
12 13 14 15
>> ans-h % \u6309\u5143\u7d20\u76f8\u51cf
ans =
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
>> 2*g-h % \u6df7\u5408\u8fd0\u7b97
ans =
1 3 5 7
8 10 12 14
15 17 19 21
\uff082\uff09. \u6309\u5143\u7d20\u4e58
>> g.*h
ans =
1 2 3 4
10 12 14 16
27 30 33 36
\uff083\uff09. \u6309\u5143\u7d20\u9664
\u5411\u91cf\u95f4\u7684\u9664\u6cd5\u8fd0\u7b97\u7b26\u6709\u4e24\u4e2a,\u5373\u5de6\u9664:"./"\u548c\u53f3\u9664:".\",\u5b83\u4eec\u4e4b\u95f4\u7684\u5173\u7cfb\u662f:
a./b=b.\a
>> g./h
ans =
1.0000 2.0000 3.0000 4.0000
2.5000 3.0000 4.1000 4.0000
3.0000 3.3333 3.6667 4.0000
>> h.\g
ans =
1.0000 2.0000 3.0000 4.0000
2.5000 3.0000 4.1000 4.0000
3.0000 3.3333 3.6667 4.0000
\uff084\uff09 \u5e42\u8fd0\u7b97
\u5728MATLAB\u4e2d,\u5411\u91cf\u7684\u5e42\u8fd0\u7b97\u7684\u8fd0\u7b97\u4e3a:".^",\u8868\u793a\u6bcf\u4e00\u4e2a\u5143\u7d20\u8fdb\u884c\u5e42\u8fd0\u7b97.
>> g.^2 % \u5411\u91cfg\u6bcf\u4e2a\u5143\u7d20\u7684\u5e73\u65b9
ans =
1 4 9 16
25 36 49 64
81 100 121 144
>> g.^(-1) % \u5411\u91cfg\u7684\u6bcf\u4e2a\u5143\u7d20\u7684\u5012\u6570
ans =
1.0000 0.5000 0.3333 0.2500
0.2000 0.1667 0.1429 0.1250
0.1111 0.1000 0.0909 0.0833
>> 2.^g % \u4ee5g\u7684\u6bcf\u4e2a\u5143\u7d20\u4e3a\u6307\u6570\u5bf92\u8fdb\u884c\u4e58\u65b9\u8fd0\u7b97
ans =
2 4 8 16
32 64 128 256
512 1024 2048 4096
>> g.^h % \u4ee5h\u7684\u6bcf\u4e2a\u5143\u7d20\u4e3a\u6307\u6570\u5bf9g\u4e2d\u76f8\u5e94\u5143\u7d20\u8fdb\u884c\u4e58\u65b9\u8fd0\u7b97
ans =
1 2 3 4
25 36 49 64
729 1000 1331 1728
>> g.^(h-1)
ans =
1 1 1 1
5 6 7 8
81 100 121 144
\uff085\uff09 \u5411\u91cf\u7684\u6307\u6570,\u5bf9\u6570\u548c\u5f00\u65b9\u8fd0\u7b97
\u5728MATLAB\u4e2d,\u6240\u8c13\u5411\u91cf\u7684\u8fd0\u7b97\u5b9e\u8d28\u662f\u662f\u6570\u7ec4\u5185\u90e8\u6bcf\u4e2a\u5143\u7d20\u7684\u8fd0\u7b97,\u56e0\u6b64,\u5411\u91cf\u7684\u6307\u6570,\u5bf9\u6570\u548c\u5f00\u65b9\u8fd0\u7b97\u4e0e\u6807\u91cf\u7684\u8fd0\u7b97\u89c4\u5219\u5b8c\u5168\u662f\u4e00\u6837\u7684,\u8fd0\u7b97\u7b26\u51fd\u6570\u5206\u522b\u4e3a:exp( ),log( ),sqrt()\u7b49.
>> a=[1 3 4;2 6 5;3 2 4];
>> c=exp(a)
c =
2.7183 20.0855 54.5982
7.3891 403.4288 148.4132
20.0855 7.3891 54.5982
>>
3. \u77e9\u9635\u7684\u56db\u5219\u8fd0\u7b97
\u77e9\u9635\u7684\u56db\u5219\u8fd0\u7b97\u4e0e\u524d\u9762\u4ecb\u7ecd\u7684\u5411\u91cf\u7684\u56db\u5219\u8fd0\u7b97\u57fa\u672c\u76f8\u540c.\u4f46\u4e5f\u6709\u4e00\u4e9b\u5dee\u522b.
\uff081\uff09. \u77e9\u9635\u7684\u52a0\u51cf
\u77e9\u9635\u7684\u52a0,\u51cf\u4e0e\u5411\u91cf\u7684\u52a0,\u51cf\u662f\u5b8c\u5168\u76f8\u540c\u7684,\u8fd0\u7b97\u65f6\u8981\u6c42\u4e24\u77e9\u9635\u7684\u5927\u5c0f\u5b8c\u5168\u76f8\u540c.
>> a=[1 2; 3 5; 2 6];
>> b=[2 4; 1 8; 9 0];
>> c=a+b
c =
3 6
4 13
11 6
\uff082\uff09. \u77e9\u9635\u7684\u76f8\u4e58
\u5bf9\u4e8e\u77e9\u9635\u7684\u4e58\u6cd5,\u4ece\u7ebf\u6027\u4ee3\u6570\u4e2d,\u6211\u4eec\u77e5\u9053,\u8981\u6c42\u8fdb\u884c\u76f8\u4e58\u7684\u4e24\u77e9\u9635\u6709\u76f8\u540c\u7684\u516c\u5171\u7ef4.\u5982:
>> a=[1 2; 3 5; 2 6];
>> b=[2 4 1; 8 9 0];
>> c=a*b
c =
18 22 1
46 57 3
52 62 2
\u8bbeA\u77e9\u9635\u4e3a\u4e00\u4e2a\u9636\u7684\u77e9\u9635,\u5219\u8981\u6c42\u4e0e\u4e4b\u76f8\u4e58\u7684B\u77e9\u9635\u5fc5\u987b\u662f\u4e00\u4e2a\u9636,\u5f97\u5230\u77e9\u9635\u662f\u9636\u7684.\u5373,\u53ea\u6709\u5f53\u7b2c\u4e00\u4e2a\u77e9\u9635 (\u5de6\u77e9\u9635) \u7684\u5217\u6570\u7b49\u4e8e\u7b2c\u4e8c\u4e2a\u77e9\u9635 (\u53f3\u77e9\u9635) \u7684\u884c\u6570\u65f6,\u4e24\u4e2a\u77e9\u9635\u7684\u4e58\u79ef\u624d\u6709\u610f\u4e49.
\uff083\uff09. \u77e9\u9635\u7684\u9664\u6cd5
\u5bf9\u4e8e\u77e9\u9635\u7684\u9664\u6cd5\u6709\u4e24\u4e2a\u8fd0\u7b97\u7b26\u53f7,\u5206\u522b\u4e3a\u5de6\u9664\u7b26\u53f7"\"\u548c\u53f3\u9664\u7b26\u53f7"/".\u77e9\u9635\u7684\u53f3\u9664\u8fd0\u7b97\u901f\u5ea6\u8981\u6162\u4e00\u70b9,\u800c\u5de6\u9664\u8fd0\u7b97\u53ef\u4ee5\u907f\u514d\u5947\u5f02\u77e9\u9635\u7684\u5f71\u54cd.
\u5bf9\u4e8e\u65b9\u7a0b,\u82e5\u6b64\u65b9\u7a0b\u4e3a\u8d85\u5b9a\u7684\u65b9\u7a0b,\u5219\u4f7f\u7528\u9664\u6cd5\u53ef\u4ee5\u81ea\u52a8\u627e\u5230\u4f7f\u7684\u5e73\u65b9\u6700\u5c0f\u5316\u7684\u89e3.\u82e5\u6b64\u65b9\u7a0b\u4e3a\u4e0d\u5b9a\u65b9\u7a0b,\u5219\u4f7f\u7528\u9664\u6cd5\u8fd0\u7b97\u7b26\u81f3\u5c11\u6c42\u5f97\u7684\u89e3\u81f3\u591a\u6709rank(A) (\u77e9\u9635A\u7684\u79e9)\u4e2a\u975e\u96f6\u5143\u7d20,\u800c\u4e14\u6c42\u5f97\u7684\u89e3\u662f\u8fd9\u79cd\u7c7b\u578b\u7684\u89e3\u4e2d\u8303\u6570\u6700\u5c0f\u7684\u4e00\u4e2a.
>> a=[21 34 20; 5 78 20; 21 14 17; 34 31 38];
>> b=[10 20 30 40]';
>> x=b\a
x =
0.7667 1.1867 0.8767
\u4e0a\u9762\u65b9\u7a0b\u662f\u8d85\u5b9a\u65b9\u7a0b.\u8981\u6ce8\u610f\u7684:\u7ed3\u679c\u77e9\u9635x\u662f\u5217\u5411\u91cf\u5f62\u5f0f.\u5982\u679c,
>> a=[21 34 20 5; 78 20 21 14; 17 34 31 38];
>> b=[10 20 30]';
>> x=b\a
x =
1.6286 1.2571 1.1071 1.0500
\u4e0a\u9762\u7684\u65b9\u7a0b\u4e3a\u4e0d\u5b9a\u65b9\u7a0b.
1）直接输入：
行向量：a=[1,2,3,4,5]
列向量：a=[1;2;3;4;5]
2）用“:”生成向量
a=J:K 生成的行向量是a=[J,J+1,…,K]
a=J:D:K 生成行向量a=[J,J+D,…,J+m*D],m=fix((K-J)/D)
3）函数linspace 用来生成数据按等差形式排列的行向量
x=linspace(X1,X2):在X1和X2间生成100个线性分布的数据，相邻的两个数据的差保持不变。构成等差数列。
x=linspace(X1,X2,n): 在X1和X2间生成n个线性分布的数据，相邻的两个数据的差保持不变。构成等差数列。
4）函数logspace用来生成等比形式排列的行向量
X=logspace(x1,x2) 在x1和x2之间生成50个对数等分数据的行向量。构成等比数列，数列的第一项x(1)=10x1,x(50)=10x2
X=logspace(x1,x2,n) 在x1和x2之间生成n个对数等分数据的行向量。构成等比数列，数列的第一项x(1)=10x1,x(n)=10x2
注：向量的的转置：x=(0,5)’
2、矩阵的创建
1）直接输入：
将数据括在[]中，同一行的元素用空格或逗号隔开，每一行可以用回车或是分号结束。
如：a=[1,2,3;3,4,5],运行后：
a =
1 2 3
3 4 5
2）函数eye，生成单位矩阵
eye(n) :生成n*n阶单位E
eye(m,n):生成m*n的矩阵E，对角线元素为1，其他为0
eye(size(A))：生成一个矩阵A大小相同的单位矩阵
eye(m,n,classname):对角线上生成的元素是1，数据类型用classname指定。其数据类型可以是：duoble、single、int8、uint8、int16、uint16、int32、uint32 。
3）函数ones 用ones生成全1的矩阵
ones(n) : 生成n*n的全1矩阵
ones(m,n) : 生成m*n的全1矩阵
ones(size(A)) : 生成与矩阵A大小相同的全1矩阵
ones(m,n,p,…)生成m*n*p*….的全1的多维矩阵
ones(m,n,…,classname)制定数据类型为classname
4）函数zeros 函数zeros生成全0矩阵
zeros(n):生成n*n的全0矩阵
zeros(m,n:)生成m*n的全0矩阵
zeros(size(A)): 生成与矩阵A大小相同的全0矩阵
zeros (m,n,p,…)生成m*n*p*….的全0的多维矩阵
zeros (m,n,…,classname)指定数据类型为classname
5）函数rand 函数rand用来生成[0,1]之间均匀分布的随机函数，其调用格式是：
Y=rand:生成一个随机数
Y=rand(n):生成n*n的随机矩阵
Y=rand(m,n):生成m*n的随机矩阵
Y=rand(size(A)):生成与矩阵A大小相同的随机矩阵
Y=rand(m,n,p,…):生成m*n*p*…的随机数多维数组
6）函数randn 函数rand用来生成服从正态分布的随机函数，其调用格式是：
Y=randn:生成一个服从标准正态分布的随机数
Y=randn(n):生成n*n的服从标准正态分布的随机矩阵
Y=randn(m,n):生成m*n的服从标准正态分布的随机矩阵
Y=randn(size(A)):生成与矩阵A大小相同的服从标准正态分布的随机矩阵
Y=randn(m,n,p,…):生成m*n*p*…的服从标准正态分布的随机数多维数组
MATLAB作为专业的数学计算软件，声明和初始化向量和矩阵非常方便，例如，你可以不用像c语言那样预先new出空间来，二是直接用下表a[2][3]=n1来输入矩阵第二行第三列的元素，这样默认就声明了一个2*3的矩阵，前面的元素默认为0，当然，你可以继续声明a[4][3]=n2，那现在a矩阵就变成了四行三列的矩阵了，也就是动态分配了存储空间。但是，动态分配会影响运行效率（大数据量的情况下，效率损失非常明显，例如进行图像的处理），所以建议还是预先分配存储空间为好。
另外的方法，你可以导入txt文档、矩阵编辑器等方式来建立矩阵。
1、向量的创建
1）直接输入：
行向量：a=[1,2,3,4,5]
列向量：a=[1;2;3;4;5]
2）用“:”生成向量
a=J:K 生成的行向量是a=[J,J+1,…,K]
a=J:D:K 生成行向量a=[J,J+D,…,J+m*D],m=fix((K-J)/D)
3）函数linspace 用来生成数据按等差形式排列的行向量
x=linspace(X1,X2):在X1和X2间生成100个线性分布的数据，相邻的两个数据的差保持不变。构成等差数列。
x=linspace(X1,X2,n): 在X1和X2间生成n个线性分布的数据，相邻的两个数据的差保持不变。构成等差数列。
4）函数logspace用来生成等比形式排列的行向量
X=logspace(x1,x2) 在x1和x2之间生成50个对数等分数据的行向量。构成等比数列，数列的第一项x(1)=10x1,x(50)=10x2
X=logspace(x1,x2,n) 在x1和x2之间生成n个对数等分数据的行向量。构成等比数列，数列的第一项x(1)=10x1,x(n)=10x2
注：向量的的转置：x=(0,5)’
2、矩阵的创建
1）直接输入：
将数据括在[]中，同一行的元素用空格或逗号隔开，每一行可以用回车或是分号结束。
如：a=[1,2,3;3,4,5],运行后：
a =
1 2 3
3 4 5
2）函数eye，生成单位矩阵
eye(n) :生成n*n阶单位E
eye(m,n):生成m*n的矩阵E，对角线元素为1，其他为0
eye(size(A))：生成一个矩阵A大小相同的单位矩阵
eye(m,n,classname):对角线上生成的元素是1，数据类型用classname指定。其数据类型可以是：duoble、single、int8、uint8、int16、uint16、int32、uint32 。
3）函数ones 用ones生成全1的矩阵
ones(n) : 生成n*n的全1矩阵
ones(m,n) : 生成m*n的全1矩阵
ones(size(A)) : 生成与矩阵A大小相同的全1矩阵
ones(m,n,p,…)生成m*n*p*….的全1的多维矩阵
ones(m,n,…,classname)制定数据类型为classname
4）函数zeros 函数zeros生成全0矩阵
zeros(n):生成n*n的全0矩阵
zeros(m,n:)生成m*n的全0矩阵
zeros(size(A)): 生成与矩阵A大小相同的全0矩阵
zeros (m,n,p,…)生成m*n*p*….的全0的多维矩阵
zeros (m,n,…,classname)指定数据类型为classname
5）函数rand 函数rand用来生成[0,1]之间均匀分布的随机函数，其调用格式是：
Y=rand:生成一个随机数
Y=rand(n):生成n*n的随机矩阵
Y=rand(m,n):生成m*n的随机矩阵
Y=rand(size(A)):生成与矩阵A大小相同的随机矩阵
Y=rand(m,n,p,…):生成m*n*p*…的随机数多维数组
6）函数randn 函数rand用来生成服从正态分布的随机函数，其调用格式是：
Y=randn:生成一个服从标准正态分布的随机数
Y=randn(n):生成n*n的服从标准正态分布的随机矩阵
Y=randn(m,n):生成m*n的服从标准正态分布的随机矩阵
Y=randn(size(A)):生成与矩阵A大小相同的服从标准正态分布的随机矩阵
Y=randn(m,n,p,…):生成m*n*p*…的服从标准正态分布的随机数多维数组
绛旓細qs.m鏂囦欢鍐呭 浣跨敤for璇彞姹傞暱搴︿负N鐨勫悜閲忕殑鍜 N=input('杈撳叆鍚戦噺鐨勯暱搴:');v=[1:N];%鐢熸垚涓涓暱搴︿负N鐨勫悜閲忥紝鍏冪礌涓1 - N sum = 0;disp(v) %鏄剧ず鍚戦噺 for i=1 : N sum=sum+v(i);end fprintf('鍜岋細%d\n',sum);杩愯缁撴灉 ...
绛旓細鍦∕ATLAB涓鍒朵綔鏁ｇ偣鍥剧殑姝ラ锛1. 鎵撳紑MATLAB杞欢銆2. 鍒涘缓鏁版嵁銆傚彲浠浣跨敤MATLAB鐨闅忔満鍑芥暟鐢熸垚涓浜涢殢鏈烘暟鎹紝鎴栬呮墜鍔ㄨ緭鍏ユ暟鎹偣銆3. 浣跨敤plot鍑芥暟鍒涘缓鏁ｇ偣鍥俱傞氳繃鎸囧畾涓や釜鍚戦噺浣滀负杈撳叆鍙傛暟鏉ョ粯鍒舵暎鐐瑰浘锛屽叾涓瘡涓悜閲忓寘鍚竴缁勬暟鎹偣鐨勫潗鏍囥傚彲浠ヤ娇鐢'ro'绛夊瓧绗︿覆鎸囧畾鏁ｇ偣鐨勯鑹插拰鏍囪鏍峰紡銆備緥濡傦紝'ro'...
绛旓細璇曡瘯杩欐牱锛歝lear all;clc;a=floor(rand(1,10)*10);am=max(a)a=sort(a)
绛旓細绋嬪簭濡備笅锛歜 = randint(1,10,[65 116]); % 闅忔満浜х敓 1脳10 鐨 65-116 鑼冨洿鐨勬鏁存暟锛圓SCII 鐮侊級b(b>90) = b(b>90)+6; % 65-90 鏄皬鍐欏瓧姣嶏紝>90 鍒+6锛97-122 鏄ぇ鍐欏瓧姣 a = char(b) % 灏 ASCII 鐮佽浆鎹负瀛楁瘝 k=find(a>='A'&a<='Z')a(k)=[]
绛旓細浣跨敤ode绯诲垪鐨勫嚱鏁版眰瑙ｅ井鍒嗘柟绋嬬粍.d = (t,x)[x(2);-x(1).^2-2*x(1)-x(2)/2];[t x]= ode45(d,[0 5.1],[0;4]);杩欎釜tfinal鑷繁璋冨嚭鏉ョ殑涓涓繎浼煎 plot(x(:,1),x(:,2))
绛旓細鐩存帴鐨鏂规硶杩樻病鏈夋壘鍒帮紝涓嶈繃鏈変竴涓棿鎺ョ殑鏂规硶锛岀紪绋嬶紝鍦ㄤ竴涓枃浠朵腑鍐欏叆鈥測=[x1,x2,x3, ... ,x99]鈥濓紝鐒跺悗鍐嶅鍒跺嚭鏉ャ傜粨鏋滃涓嬶細y=[x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14, x15, x16, x17, x18, x19, x20, x21, x22, x23, x24, x25, x26,...
绛旓細round(rand(20锛1))rand鏄骇鐢0-1涔嬮棿鐨闅忔満鏁 round鏄彇绂讳箣鏈杩戠殑鏁存暟 鎴栬匒=rand(20,1)<0.5锛屼篃灏辨槸鍙互鐢熸垚涓涓殢鏈鍚戦噺锛屾瘡涓厓绱犳渶鍒ゆ柇锛岄昏緫鏁板氨鏄粎0锛1浜
绛旓細matlab鐨鏁版嵁缁撴瀯鍙湁鐭╅樀涓绉嶅舰寮忥紝瀵逛簬matlab鏉ヨ锛屾暟缁勬垨鍚戦噺涓浜岀淮鐭╅樀鍦ㄦ湰璐ㄤ笂娌℃湁鍖哄埆锛屾墍鏈夌殑杩斿洖缁存暟閮芥槸2锛屾墍鏈夌殑涓滆タ閮戒互鐭╅樀鐨勫舰寮忎繚瀛樸傜煩闃靛彲缁嗗垎涓猴細鏅氱煩闃靛拰绋鐤忕煩闃点
绛旓細娌￠棶棰樺晩 鑳借瘑鍒憿銆傘傘>> x=linspace(0,10,1000);>> y=linspace(-2,30,1000);>> np=10;>> for k=1:800 y(1:np)=y(1:np)+x(k:k+np-1);end 鑳藉寰楀埌缁撴灉
绛旓細杩欎釜涓嶆槸鍛锛佽繖鏍锋柟寮忓畾涔変粎浠呮槸瀹氫箟浜嗕竴涓竴缁存暟缁刣ir锛屾寜鐓т綘鐨勫惊鐜柟寮忥紝dir缁村害鏄3.濡傛灉鎯冲畾涔変竴涓壒娈婃柟鍚鐨勫悜閲锛屼綘灏辨妸杩欎釜鏂瑰悜鍚戦噺鐨鍚勪釜鍏冪礌鍐欏嚭鏉ュ氨濂戒簡锛屽鏋滈渶瑕佸崟浣嶅寲鐨勶紝杩樺彲浠ヨ繘琛屽崟浣嶅寲銆傚鏋滄槸闅忔満鐨勬柟鍚戝悜閲忥紝灏辩洿鎺ュ啓rand(1锛岀淮搴)灏卞彲浠ヤ簡銆
