链接来源: matlab特殊符号表 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a09187801014xg9.html Character Sequence Symbol Character Sequence Symbol Character Sequence Symbol \alpha α \upsilon υ \sim ~ \beta β \phi Φ \leq ≤ \gamma γ \chi χ \infty ∞ \delta δ \psi ψ \clubsuit ♣

MATLAB 的向量,矩阵和阵列命令:

1.符号运算 使用MATLAB可以进行多项式乘除运算,也可以进行因式分解. 例1. 多项式乘除运算(x+3)3 >> syms x; >> expand((x+3)^3) ans = x^3 + 9*x^2 + 27*x + 27 例2. 因式分解(x9-1) >> syms x; >> factor(x^9-1) ans = (x - 1)*(x^2 + x + 1)*(x^6 + x^3 + 1) 2.向量点乘 例如:A与B点乘 >> A =

1.符号运算 使用MATLAB可以进行多项式乘除运算,也可以进行因式分解. 例1. 多项式乘除运算(x+3)3 >> syms x;>> expand((x+3)^3) ans = x^3 + 9*x^2 + 27*x + 27 例2. 因式分解(x9-1) >> syms x;>> factor(x^9-1) ans = (x - 1)*(x^2 + x + 1)*(x^6 + x^3 + 1) 2.向量点乘 例如:A与B点乘 >> A =[

序言 符号对象(Symbolic Objects 不同于普通的数值计算)是Matlab中的一种特殊数据类型,它可以用来表示符号变量.表达式以及矩阵,利用符号对象能够在不考虑符号所对应的具体数值的情况下能够进行代数分析和符号计算(symbolic math operations),例如解代数方程.微分方程.进行矩阵运算等. 符号对象需要通过sym或syms函数来指定, 普通的数字转换成符号类型后也可以被作为符号对象来处理. 我们可以用一个简单的例子来表明数值计算和符号计算的区别: 2/5+1/3的

root(p):多项式求根.多项式等于0时对应方程的根. 例:,则输入p=[5 4 3 2 1]; root(p) 注:多项式系数都是按幂指数递减形式的. poly([a,b,c]):求已知根为a,b,c所对应的多项式. 例:>>P1=ploy([2,3,4]) P1= 1 -9 26 -24 %即所求多项式为 可以看出,root 和ploy互为逆运算. 注:ploy也可以求特征根.ploy(X):即求矩阵X的特征根. ployval(p,a):输出指定点x=a时的多项式值. conv(p,q

作者:长沙理工大学 交通运输工程学院 王航臣 1.函数的极限 函数:limit 功能:求取函数的极限 语法: limit(f) limit(f,x,a) limit(f,x,a,'right') limit(f,x,a,'left') 说明:第一个指表达式f中自变量趋于0时的极限:第二个指表达式f中自变量x趋于a时的极限:第三个指表达式f中自变量x趋于a时的右极限:表达式f中自变量x趋于a时的左极限. 注:如果y=f(a,b,c,……)要求a→n1,b→n2,c→n3……(n1,n2,n3……代

向量X 1. tabulate(X) 返回一个矩阵:第一列为元素值,第二列为相应元素出现个数,第三列为相应元素个数占所有元素个数百分比 table = tabulate(X); %获取出现次数最多的元素的下标,idx存放出现次数最多元素在table中的下标,若有多个元素则返回第一个元素的下标 [maxCount,idx] = max(table(:,2)); %获取出现次数最多的元素 table(idx); 2. %统计所有不重复元素值 table = unique(labels);     %

源代码见文末 部分源代码: % 符号变量 两种表达方式 a=sym('a'); class(a); syms b; b; % 符号常量 c=sym('); c; % 符号表达式 三种表达方式 f1='3*x+4'; % char类型,但是可以参与运算.所以这种形式是可以直接用的,比较方便 syms x f2=3*x+4; % sym类型 f3=sym('3*y+4'); % sym类型 % 符号四则运算 fadd1 = f1 + f2; fmu1 = f1*f2; % 符号表达式的化解 syms

一.符号表达式的极限 limit(F,x,a):求当时,符号表达式F的极限. limit(F,a):符号表达式F采用默认自变量(可由函数findsym求得),该函数求F的自变量趋于a时的极限值. limit(F):符号表达式采用默认变量,并以a=0作为自变量的趋近值. limit(F,x,a,'right')或limit(F,x,a,'left'):分别求符号表达式的左极限和右极限. 二.符号表达式的微分 功能函数diff可以完成一元或多元函数任意阶数的微分,对于自变量的个数多于一个的符号矩阵,

在数学运算中,运算的结果如果是一个数值,可以称这类运算为数值运算:如果运算结果为表达式,在MATLAB中称为符号运算,符号计算是对未赋值的符号对象(可以是常数.变量.表达式)进行运算和处理.MATLAB具有符号数学工具箱(SymbolicMath Toolbox),将符号运算结合到MATLAB的数值运算环境.符号数学工具箱是建立在Maple软件基础上的. (一)  符号变量建立符号变量和符号常数 建立符号变量的方法有两种,应用,应用sym与syms函数,通常应用sym建立符号表达式,应用syms

1.matlab允许向量(和矩阵)合并,且matlab提供了两种合并方式,[a,b]和[a;b],两者的结果是不一样的. a=rand(2,3): b=rand(2,3): c=[a;b]: d=[a,b]: c的结果是将b整体合并到a 的下边,而d的结果是整体将b合并到a 的右边. 2.创建等差向量组 a=[1:2:11] 注意涉及到向量内部对应数据之间的运算时一定要用点运算符号,(.)例如,求表达式b=a^2时应该写作 b=a.^2 也可以利用linspace来创建等差向量,linspace

MATLAB函数 solve, vpasolve, fsolve, fzero, roots 功能和信息概览 求解函数 多项式型 非多项式型 一维 高维 符号 数值 算法 solve 支持,得到全部符号解 若可符号解则得到根 支持 支持 支持 当无符号解时 符号解方法:利用等式性质得到标准可解函数的方法 基本即模拟人工运算 vpasolve 支持,得到全部数值解 (随机初值)得到一个实根 支持 支持 $\times$ 支持 未知 fsolve 由初值得到一个实根 由初值得到一个实根 支持 支持

方程求解 求解单个代数方程 MATLAB具有求解符号表达式的工具,如果表达式不是一个方程式(不含等 号),则在求解之前函数solve将表达式置成等于0. >> syms a syms b syms c syms x >> solve('a*x^2+b*x+c') ans = -(b + (b^ - *a*c)^(/))/(*a) -(b - (b^ - *a*c)^(/))/(*a) 结果是符号向量,其元素是方程的两个解.如果想对非缺省值x变量求解,solve必须指定变量 >

Q:workspace没有显示变量的值 A:这是因为子程序里的变量是局部变量,他们的作用域就是子函数内部,会在流程控制回到主调函数前被系统自动释放掉,所以,一旦子程序运行完,你是不可能再查看子程序里的变量的,因为这些变量已经不存在了.如果只是出于调试的目的想查看子程序里的变量,可以在子程序结束前(最后一句)设置 断点,让流程控制暂时停留在子程序里,这样,你是可以在workspace里查看变量的.如果需要在主程序里调用子程序里的变量,可以将这些变量用函数返回值返回给主调程序.如果需要在多个子程序里

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MATAB 是我学习和接触的第一种工具类的编程语言,最早可以追溯到大一上数学分析这门课的时候.MATLAB既是一种软件也是一门编程语言,MATLAB功能强大在理科和工科中运用较多. MATLAB 是 MATrix LABoratory (矩阵实验室)的缩写,它是一种功能强大的数值计算语言,在工程和数学领域中应用广泛. % 以百分号作为注释符 %{ 多行注释 可以 这样 表示 %} % 指令可以随意跨行,但需要在跨行处用 '...' 标明: a = 1 + 2 + ... + 4 % 可以在MAT

彩色图像的直方图均衡化 - YangYudong2014的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/yangyudong2014/article/details/40515035 matlab进阶摸索篇——彩色图直方图均衡化 - Rachel Zhang的专栏 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/6667504 用matlab_实现基于直方图均衡化的彩色图像增强 - 成人教育 - 道客巴巴 h

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

1.size()使用方法: size(a)表示矩阵每一个维度的长度 比方size([1 2 3;4 5 6]) 等于[2 3]: 表示他有2行3列. size([1 2 3]) 等于[1 3]: 表示他有1行3列: 另外size(a,n)表示矩阵a在第n个维度下的长度. 比方size([1 2 3;4 5 6],1) 等于2,表示有2行 size([1 2 3;4 5 6],2) 等于3,表示有3列 2.length()使用方法: length(a)表示矩阵a的最大的长度,即max(size(a