数值分析第一次作业matlab实验报告
几种线性方程组迭代算法的MATLAB 实现和性能比较
用有限差分方法（五点差分格式）求解正方形域上的Poisson 方程边值问题
用MA TLAB 语言编写算法程序求解线性方程组f Au =的算法程序，采用下列方法，比较计算结果和算法性能，对计算结果给出讨论。
一、算法实现
解：由差分格式可得:
2,1,1,,1,10,1,,0,14 (1,)0(0,)
i j i j i j i j i j ij j N j i i N u u u u u h f i j N u u u u i j N -+-+++----=≤≤====≤≤，
写成矩阵形式：Au=f
11112222......,,.
......
....NN N N A I
v b I A v b A v b I I
A v b -????????????-????????????===?
???????????
??????-??????-???????
?????
其中：
4114....,....
.114N N ii ii A A R ?-????-????=∈?
??
???
-??-??
其中：
11,12,1,121,22,2,21,2,,2211,12,1,121,22,2,221,2,,(,,...,),(,,...,),......,(,,...,)(,,...,),(,,...,),......,(,,...,)T T N N T
N N N N N T T N N T
N N N N N v u u u v u u u v u u u b h f f f b h f f f b h f f f ======
(1)用Jacobi 迭代法求解线性方程组f Au = function[u,k,er,t]=xsgs(n) % Jacobi 迭代法
??
???====<<==???
?
????+??-0
)1,()0,(),1(),0(1,0,2),(2222x u x u y u y u y x y x f y u x u
% U 表示方程组的解；h 表示步长；A 表示迭代矩阵；k 表示迭代次数；n 表示非边界点数
% f 表示线性方程组A*U=f的右端矩阵f ；e 表示允许误差界；er 表示迭代误差
% t 表示计算时间
tic;
b(2:n+1,2:n+1)=(n+1)^(-2)*2;
u=zeros(n+2,n+2);
e=10^(-9);
for k=1:1000 %迭代求解
er=0;
ub=u;
for j=2:n+1
for i=2:n+1
u(i,j)=(ub(i-1,j)+ub(i+1,j)+ub(i,j-1)+ub(i,j+1)+b(i,j))/4;
er=er+abs(u(i,j)-ub(i,j)); %估计当前误差
end
end
er=er/n^2;
if er end %判断是否达到计算精度，如果达到则退出循环 end toc; t=toc; end 计算结果： u = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0256 0.0413 0.0508 0.0560 0.0577 0.0560 0.0508 0.0413 0.0256 0 0 0.0413 0.0686 0.0859 0.0955 0.0986 0.0955 0.0859 0.0686 0.0413 0 0 0.0508 0.0859 0.1088 0.1216 0.1258 0.1216 0.1088 0.0859 0.0508 0 0 0.0560 0.0955 0.1216 0.1364 0.1412 0.1364 0.1216 0.0955 0.0560 0 0 0.0577 0.0986 0.1258 0.1412 0.1462 0.1412 0.1258 0.0986 0.0577 0 0 0.0560 0.0955 0.1216 0.1364 0.1412 0.1364 0.1216 0.0955 0.0560 0 0 0.0508 0.0859 0.1088 0.1216 0.1258 0.1216 0.1088 0.0859 0.0508 0 0 0.0413 0.0686 0.0859 0.0955 0.0986 0.0955 0.0859 0.0686 0.0413 0 0 0.0256 0.0413 0.0508 0.0560 0.0577 0.0560 0.0508 0.0413 0.0256 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 k = 304 er = 9.7771e-10 t = 0.0140 Au (2)用块Jacobi迭代法求解线性方程组f function [ u,k ,er,t] = xsbgs( n ) %块Jacobi迭代法 % u 表示方程组的解h 表示步长；k 表示迭代次数；n 表示非边界点数； % f 表示线性方程组A*u=f的右端矩阵f；q 表示n+2维向量；a 表示方程组系数矩阵的下对角线元素 % b 表示方程组系数矩阵的主对角线元素；c 表示方程组系数矩阵的上对角线元素；d 表示追赶法所求方程的右端向量 % e 表示允许误差界；er 表示迭代误差；l 表示系数矩阵A所分解成的下三角阵L中的下对角线元素l(i)；z 表示系数矩阵A所分解成的上三角阵U中的主对角线元素z(i) tic; f=2*1/(n+1)^2*ones(n+2,n+2); a=-1*ones(1,n);b=4*ones(1,n); c=-1*ones(1,n);u=zeros(n+2,n+2); e=10^(-9); for k=1:1000 %迭代求解 er=0; ub=u; for j=2:n+1 d(1:n)=f(2:n+1,j)+ub(2:n+1,j-1)+ub(2:n+1,j+1); x=zg(a,b,c,d); %用追赶法求解 u(2:n+1,j)=x'; er=er+norm(ub(:,j)-u(:,j),1); end er=er/n^2; if er end toc; t=toc; end 计算结果： u = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.0256 0.0413 0.0508 0.0560 0.0577 0.0560 0.0508 0.0413 0.0256 0 0 0.0413 0.0686 0.0859 0.0955 0.0986 0.0955 0.0859 0.0686 0.0413 0 0 0.0508 0.0859 0.1088 0.1216 0.1258 0.1216 0.1088 0.0859 0.0508 0 0 0.0560 0.0955 0.1216 0.1364 0.1412 0.1364 0.1216 0.0955 0.0560 0 0 0.0577 0.0986 0.1258 0.1412 0.1462 0.1412 0.1258 0.0986 0.0577 0 0 0.0560 0.0955 0.1216 0.1364 0.1412 0.1364 0.1216 0.0955 0.0560 0 0 0.0508 0.0859 0.1088 0.1216 0.1258 0.1216 0.1088 0.0859 0.0508 0 0 0.0413 0.0686 0.0859 0.0955 0.0986 0.0955 0.0859 0.0686 0.0413 0 0 0.0256 0.0413 0.0508 0.0560 0.0577 0.0560 0.0508 0.0413 0.0256 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 k = 163 er =9.5903e-10 t = 0.4118 Au (3)用共轭斜量法求解线性方程组f function [x,k,t] = cg( n ) %共轭向量法求解线性方程组 a=zeros(n^2); for i=1:n^2 %储存A矩阵 a(i,i)=4; if i+n a(i,i+n)=-1; a(i+n,i)=a(i,i+n); end if mod(i,n)~=0 a(i,i+1)=-1; a(i+1,i)=a(i,i+1); end end for i=1:n^2 %储存b和初始解 b(i,1)=0.02; x(i,1)=0; end k=0; r=b-a*x; p=r; q0=r'*r; tic; while q0>1e-9 k=k+1; w=a*p; t=q0/(p'*w);%求迭代步长 x=x+t*p; r=r-t*w; q=r'*r; s=q/q0; p=r+s*p;%新的搜索方向 q0=q; end toc; t=toc; x=reshape(x,9,9); end x = 0.0256 0.0413 0.0508 0.0560 0.0577 0.0560 0.0508 0.0413 0.0256 0.0413 0.0686 0.0859 0.0955 0.0986 0.0955 0.0859 0.0686 0.0413 0.0508 0.0859 0.1088 0.1216 0.1258 0.1216 0.1088 0.0859 0.0508 0.0560 0.0955 0.1216 0.1364 0.1412 0.1364 0.1216 0.0955 0.0560 0.0577 0.0986 0.1258 0.1412 0.1462 0.1412 0.1258 0.0986 0.0577 0.0560 0.0955 0.1216 0.1364 0.1412 0.1364 0.1216 0.0955 0.0560 0.0508 0.0859 0.1088 0.1216 0.1258 0.1216 0.1088 0.0859 0.0508 0.0413 0.0686 0.0859 0.0955 0.0986 0.0955 0.0859 0.0686 0.0413 0.0256 0.0413 0.0508 0.0560 0.0577 0.0560 0.0508 0.0413 0.0256 k=12; t =0.0035 二、结果分析和总结 1、在相同的精度要求下，块Jacobi迭代法迭代次数与点块Jacobi迭代法相比明显要少。这是由于求解的方程组规模比点迭代法小得多，所以速度较快，迭代次数较少。 2、在相同的精度要求下，共轭向量法与两种Jacobi迭代法相比更加迅速，迭代次数大大减少，从算法时间复杂度和空间复杂度来看都是非常简单的算法。 数值分析实习报告 姓名：gestepoA 学号：201******* 班级：***班 序言 随着计算机技术的迅速发展，数值分析在工程技术领域中的应用越来越广泛，并且成为数学与计算机之间的桥梁。要解决工程问题，往往需要处理很多数学模型，不仅要研究各种数学问题的数值解法，同时也要分析所用的数值解法在理论上的合理性，如解法所产生的误差能否满足精度要求：解法是否稳定、是否收敛及熟练的速度等。而且还能减少大量的人工计算。 由于工程实际中所遇到的数学模型求解过程迭代次数很多，计算量很大，所以需要借助如MATLAB，C++，VB，JAVA的辅助软件来解决，得到一个满足误差限的解。本文所计算题目，均采用MATLAB进行编程，MATLAB被称为第四代计算机语言，利用其丰富的函数资源，使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来MATLAB最突出的特点就是简洁，它用更直观的、符合人们思维习惯的代码。它具有以下优点： 1友好的工作平台和编程环境。MATLAB界面精致，人机交互性强，操作简单。 2简单易用的程序语言。MATLAB是一个高级的矩阵/阵列语言，包含控制语言、函数、数据结构，具有输入、输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编好一个较大的复杂的应用程序（M 文件）后再一起运行。 3强大的科学计算机数据处理能力。包含大量计算算法的集合，拥有600多个工程中要用到的数学运算函数。 4出色的图像处理功能，可以方便地输出二维图像，便于我们绘制函数图像。 目录 1 第一题 (4) 1.1 实验目的 (4) 1.2 实验原理和方法 (4) 1.3 实验结果 (5) 1.3.1 最佳平方逼近法 (5) 1.3.2 拉格朗日插值法 (7) 1.3.3 对比 (8) 2 第二题 (9) 2.1实验目的 (9) 2.2 实验原理和方法 (10) 2.3 实验结果 (10) 2.3.1 第一问 (10) 2.3.2 第二问 (11) 2.3.3 第三问 (11) 3 第三题 (12) 3.1实验目的 (12) 3.2 实验原理和方法 (12) 3.3 实验结果 (12) 4 MATLAB程序 (14) 电子科技大学电子工程学院标准实验报告（实验）课程名称MATLAB与数值分析 学生姓名：李培睿 学号：2013020904026 指导教师：程建 一、实验名称 《MATLAB与数值分析》第一次上机实验 二、实验目的 1. 熟练掌握矩阵的生成、加、减、乘、除、转置、行列式、逆、范数等运算 操作。（用.m文件和Matlab函数编写一个对给定矩阵进行运算操作的程序） 2. 熟练掌握算术符号操作和基本运算操作，包括矩阵合并、向量合并、符号 转换、展开符号表达式、符号因式分解、符号表达式的化简、代数方程的符号解析解、特征多项式、函数的反函数、函数计算器、微积分、常微分方程的符号解、符号函数的画图等。（用.m文件编写进行符号因式分解和函数求反的程序） 3. 掌握Matlab函数的编写规范。 4、掌握Matlab常用的绘图处理操作，包括：基本平面图、图形注释命令、 三维曲线和面的填充、三维等高线等。（用.m文件编写在一个图形窗口上绘制正弦和余弦函数的图形，并给出充分的图形注释） 5. 熟练操作MATLAB软件平台，能利用M文件完成MATLAB的程序设计。 三、实验内容 1. 编程实现以下数列的图像，用户能输入不同的初始值以及系数。并以x， y为坐标显示图像 x(n+1) = a*x(n)-b*(y(n)-x(n)^2); y(n+1) = b*x(n)+a*(y(n)-x(n)^2) 2. 编程实现奥运5环图，允许用户输入环的直径。 3. 实现对输入任意长度向量元素的冒泡排序的升序排列。不允许使用sort 函数。 四、实验数据及结果分析 题目一： ①在Editor窗口编写函数代码如下： Matlab第一次实验报告 2012029010010 尹康 1. 编程实现以下数列的图像，用户能输入不同的初始值以及系数。并以x，y为坐标显示图像 x(n+1) = a*x(n)-b*(y(n)-x(n)^2); y(n+1) = b*x(n)+a*(y(n)-x(n)^2) 程序代码： n=input('input the number of pionts:'); a=input('input a:'); b=input('input b:'); x=[]; y=[]; x(1)=input('input x1:'); y(1)=input('input y1:'); %输入点数、初始值以及系数for i=2:n x(i)=a*x(i-1)-b*(y(i-1)-x(i-1)^2); y(i)=a*x(i-1)+b*(y(i-1)-x(i-1)^2); %根据已输入的数据进行迭代end figure;plot(x,y,'linewidth',2) axis equal %横纵坐标等比例 text(x(1),y(1),'1st point') %标记初始点 运行结果： 心得体会及改进：在输入某些数据时，所绘曲线可能是一条折线（如：n=5，a=b=x1=1,y1=2）甚至只有一个点（如：n=5,a=b=x1=y1=1),此时可能出现曲线与坐标轴重合或无法看到点的情况，为了更清晰地展现曲线，可以使线宽适当加宽并标记初始点。 2.编程实现奥运5环图，允许用户输入环的直径。 程序代码： 函数circle： %在指定的圆心坐标处，用指定颜色、宽度的线条绘出指定半径、圆心角的弧 function f=circle(r,x,y,color,linw,alp1,alp2) alp=linspace(alp1,alp2); X=r*cos(alp)+x; Y=r*sin(alp)+y; plot(X,Y,color,'linewidth',linw) end 主程序代码： r=input('input r:'); MATLAB 实验一 MATLAB 数值计算 试验报告说明： 1 做试验前请先预习，并独立完成试验和试验报告。 2 报告解答方式：将MATLAB 执行命令和最后运行结果从命令窗口拷贝到每题的题目下面，请将报告解答部分的底纹设置为灰色，以便于批阅。 3 在页眉上写清报告名称，学生姓名，学号，专业以及班级。 3 报告以Word 文档书写。 文档命名方式: 学号+姓名+_（下划线）+试验几.doc 如：110400220张三_试验1.doc 4 试验报告doc 文档以附件形式发送到maya_email@https://www.360docs.net/doc/ad4963744.html, 。凡文档命名不符合规范，或者发送方式不正确，不予登记。 5 每次试验报告的最后提交期限：下次试验课之前。 一 目的和要求 1 熟练掌握MATLAB 变量的使用 2 熟练掌握矩阵的创建 3 熟练掌握MATLAB 的矩阵和数组的运算 4 使用元胞数组和结构数组 二 试验内容 1 创建矩阵（必做） 1.1使用直接输入，from:step:to ，linspace ，logspace 等方式创建矩阵。 1.2 输入矩阵12342 46836 9 12a ?? ?= ? ?? ? 1.2-1）分别使用全下标和单下标达方式取出元素“8” >>a=[1 2 3 4;2 4 6 8;3 6 9 12] >> a(2,4) %全下标方式 >> a(11) % 单下标方式 1.2-2）分别用不同的方式从矩阵a 中取出子矩阵?? ??? ?1286 4 3 2 %方法一：全下标方式 a([2,3],[1 2 4]) %方法二：单下标方式 a([2 5 11;3 6 12]) % 方法三：利用逻辑向量 l1=logical([0 1 1]) 信号与系统MATLAB第一次实验报告 一、实验目的 1.熟悉MATLAB软件并会简单的使用运算和简单二维图的绘制。 2.学会运用MATLAB表示常用连续时间信号的方法 3.观察并熟悉一些信号的波形和特性。 4.学会运用MATLAB进行连续信号时移、反折和尺度变换。 5.学会运用MATLAB进行连续时间微分、积分运算。 6.学会运用MATLAB进行连续信号相加、相乘运算。 7.学会运用MATLAB进行连续信号的奇偶分解。 二、实验任务 将实验书中的例题和解析看懂，并在MATLAB软件中练习例题，最终将作业完成。 三、实验内容 1.MATLAB软件基本运算入门。 1). MATLAB软件的数值计算： 算数运算 向量运算：1.向量元素要用”[ ]”括起来，元素之间可用空格、逗号分隔生成行向量，用分号分隔生成列向量。2.x=x0:step:xn.其中x0位初始值，step表示步长或者增量，xn为结束值。 矩阵运算：1.矩阵”[ ]”括起来；矩阵每一行的各个元素必须用”,”或者空格分开； 矩阵的不同行之间必须用分号”;”或者ENTER分开。2.矩阵的加法或者减法运算是将矩阵的对应元素分别进行加法或者减法的运算。3.常用的点运算包括”.*”、”./”、”.\”、”.^”等等。 举例：计算一个函数并绘制出在对应区间上对应的值。 2).MATLAB软件的符号运算：定义符号变量的语句格式为”syms 变量名” 2.MATLAB软件简单二维图形绘制 1).函数y=f(x)关于变量x的曲线绘制用语：>>plot(x,y) 2).输出多个图像表顺序：例如m和n表示在一个窗口中显示m行n列个图像，p 表示第p个区域，表达为subplot(mnp)或者subplot(m,n,p) 3).表示输出表格横轴纵轴表达范围：axis([xmax,xmin,ymax,ymin]) 4).标上横轴纵轴的字母：xlabel(‘x’),ylabel(‘y’) 5).命名图像就在subplot写在同一行或者在下一个subplot前：title(‘……’) 6).输出：grid on 举例1： Matlab作业3（数值分析） 机电工程学院（院、系）专业班组 学号姓名实验日期教师评定 1.计算多项式乘法(x2+2x+2)(x2+5x+4)。 答： 2. （1）将(x-6)(x-3)(x-8)展开为系数多项式的形式。（2）求解在x=8时多项 式(x-1)(x-2) (x-3)(x-4)的值。 答：（1） （2） 3. y=sin(x)，x从0到2π，?x=0.02π，求y的最大值、最小值、均值和标准差。 4.设ｘ＝[0.00.30.8 1.1 1.6 2.3]'，y=[0.500.82 1.14 1.25 1.35 1.40]'，试求二次多项式拟合系数，并据此计算x1=[0.9 1.2]时对应的y1。解：x=[0.0 0.3 0.8 1.1 1.6 2.3]'; %输入变量数据x y=[0.50 0.82 1.14 1.25 1.35 1.40]'; %输入变量数据y p=polyfit(x,y,2) %对x,y用二次多项式拟合,得到系数p x1=[0.9 1.2]; %输入点x1 y1=polyval(p,x1) %估计x1处对应的y1 p = -0.2387 0.9191 0.5318 y1 = a) 1.2909 5.实验数据处理：已知某压力传感器的测试数据如下表 p为压力值，u为电压值，试用多项式 d cp bp ap p u+ + + =2 3 ) ( 来拟 合其特性函数，求出a,b,c,d，并把拟合曲线和各个测试数据点画在同一幅图上。解： >> p=[0.0,1.1,2.1,2.8,4.2,5.0,6.1,6.9,8.1,9.0,9.9]; u=[10,11,13,14,17,18,22,24,29,34,39]; x=polyfit(p,u,3) %得多项式系数 t=linspace(0,10,100); y=polyval(x,t); %求多项式得值 plot(p,u,'*',t,y,'r') %画拟和曲线 x = 0.0195 -0.0412 1.4469 9.8267 MATLAB程序设计语言 实 验 报 告 专业及班级：电子信息工程 姓名：王伟 学号：1107050322 日期 2013年6月20日 实验一 MATLAB 的基本使用 【一】 实验目的 1.了解MATALB 程序设计语言的基本特点，熟悉MATLAB 软件的运行环境； 2.掌握变量、函数等有关概念，掌握M 文件的创建、保存、打开的方法，初步具备将一般数学问题转化为对应计算机模型处理的能力； 3.掌握二维图形绘制的方法，并能用这些方法实现计算结果的可视化。 【二】 MATLAB 的基础知识 通过本课程的学习，应基本掌握以下的基础知识： 一. MATLAB 简介 二. MATLAB 的启动和退出 三. MATLAB 使用界面简介 四. 帮助信息的获取 五. MATLAB 的数值计算功能 六. 程序流程控制 七. M 文件 八. 函数文件 九. MATLAB 的可视化 【三】上机练习 1. 仔细预习第二部分内容，关于MATLAB 的基础知识。 2. 熟悉MATLAB 环境，将第二部分所有的例子在计算机上练习一遍 3. 已知矩阵???? ??????=??????????=123456789,987654321B A 。求A*B ，A .* B ，比较二者结果是否相同。并利用MATLAB 的内部函数求矩阵A 的大小、元素和、长度以 及最大值。 程序代码： >> A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]; >> B=[9 8 7;6 5 4;3 2 1]; >> A*B ans = 30 24 18 84 69 54 138 114 90 >> A.*B ans = 9 16 21 24 25 24 21 16 9 两者结果不同 >> [m,n]=size(A) m = 3 n = 3 >> b=sum(A) b = 12 15 18 >> a=length(A) a = 3 >>max(A) ans = 实验一 误差分析 实验（病态问题） 实验目的：算法有“优”与“劣”之分，问题也有“好”与“坏”之别。对数值方法的研究而言，所谓坏问题就是问题本身对扰动敏感者，反之属于好问题。通过本实验可获得一个初步体会。 数值分析的大部分研究课题中，如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决，当然一般要付出一些代价（如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等）。 问题提出：考虑一个高次的代数多项式 )1.1() ()20()2)(1()(20 1∏=-=---=k k x x x x x p 显然该多项式的全部根为1,2,…,20共计20个，且每个根都是单重的。现考虑该多项式的一个扰动 )2.1(0 )(19=+x x p ε 其中ε是一个非常小的数。这相当于是对（）中19x 的系数作一个小的扰动。我们希望比较（）和（）根的差别，从而分析方程（）的解对扰动的敏感性。 实验内容：为了实现方便，我们先介绍两个Matlab 函数：“roots ”和“poly ”。 roots(a)u = 其中若变量a 存储n+1维的向量，则该函数的输出u 为一个n 维的向量。设a 的元素依次为121,,,+n a a a ，则输出u 的各分量是多项式方程 01121=+++++-n n n n a x a x a x a 的全部根；而函数 poly(v)b = 的输出b 是一个n+1维变量，它是以n 维变量v 的各分量为根的多项式的系数。可见“roots ”和“poly ”是两个互逆的运算函数。 ;000000001.0=ess );21,1(zeros ve = ;)2(ess ve = ))20:1((ve poly roots + 上述简单的Matlab 程序便得到（）的全部根，程序中的“ess ”即是（）中的ε。 实验要求： （1）选择充分小的ess ，反复进行上述实验，记录结果的变化并分析它们。 如果扰动项的系数ε很小，我们自然感觉（）和（）的解应当相差很小。计算中你有什么出乎意料的发现表明有些解关于如此的扰动敏感性如何 （2）将方程（）中的扰动项改成18x ε或其它形式，实验中又有怎样的现象 出现 （3）（选作部分）请从理论上分析产生这一问题的根源。注意我们可以将 方程（）写成展开的形式， ) 3.1(0 ),(1920=+-= x x x p αα 同时将方程的解x 看成是系数α的函数，考察方程的某个解关于α的扰动是否敏感，与研究它关于α的导数的大小有何关系为什么你发现了什么现象，哪些根关于α的变化更敏感 思考题一：（上述实验的改进） 在上述实验中我们会发现用roots 函数求解多项式方程的精度不高，为此你可以考虑用符号函数solve 来提高解的精确度，这需要用到将多项式转换为符号多项式的函数poly2sym,函数的具体使用方法可参考Matlab 的帮助。 Tutorial 6 实验报告 实验名称：Matlab数值计算 实验目的： 1、掌握数据统计与分析的方法； 2、掌握数据插值和曲线拟合的方法及其应用； 3、掌握多项式的常用运算。 实验内容： 1.利用randn函数生成符合正态分布的10×5随机矩阵A，进行如下操作： （1）求A的最大元素和最小元素； （2）求A的每行元素的和以及全部元素的和； （3）分别对A的每列元素按升序、每行元素按降序排列。 2.用3次多项式方法插值计算1-100之间整数的平方根。 3.某气象观测站测得某日6：00-18：00之间每隔2h的室内外温度（°C）如下表所示。 使用三次样条插值分别求出该日室内外6：30-17：30之间每隔2h各点的近似温度，并绘制插值后的温度曲线。 4.已知lgx在[1,101]区间10个整数采样点的函数值如下表所示， 试求lgx 的5次拟合多项式p(x)，并绘制lgx 和p(x)在[1,101]区间的函数曲线。 5. 有3个多项式(),(),()P x x x x P x x P x x x =+++=+=++4322 123 24522 3，试进行下列操作： （1） 求()()()()P x P x P x P x =+123。 （2） 求()P x 的根。 （3） 当x 取矩阵A 的每一元素时，求()P x 的值。其中： .....A --?? ??=?? ???? 112140752350525 6. 求函数在指定点的数值导数。 (),,f x x ==123 7. 用数值方法求定积分。 （1）I π =? 210的近似值。 （2）ln() x I dx x += +?1 22011 实验结果： 1. 实验6 Matlab数值计算 实验目的： 1、掌握数据统计与分析的方法； 2、掌握数据插值和曲线拟合的方法及其应用； 3、掌握多项式的常用运算。 实验内容： 1.利用randn函数生成符合正态分布的10×5随机矩阵A，进行如下操作： （1）求A的最大元素和最小元素； （2）求A的每行元素的和以及全部元素的和； （3）分别对A的每列元素按升序、每行元素按降序排列。 a = randn(10,5)+10; ma = max(max(a)) mi = min(min(a)) s = sum(a,2) sa = sum(sum(a)) p = sort(a) p1 = -sort(-a,2) 2.用3次多项式方法插值计算1-100之间整数的平方根。 f = sqrt(n); interp1(n,f,(1:100),'cubic') 3.某气象观测站测得某日6：00-18：00之间每隔2h的室内外温度（°C）如下表所示。 使用三次样条插值分别求出该日室内外6：30-17：30之间每隔2h 各点的近似温度，并绘制插值后的温度曲线。 n= 6:2:18; f1 = [18 20 22 25 30 28 24]; f2 = [15 19 24 28 34 32 30]; r = 6.5:2:17.5; w = interp1(n,f1,r,'spline'); w1 = interp1(n,f2,r,'spline'); subplot(211),plot(r,w) subplot(212),plot(r,w1) 4. 已知lgx 在[1,101]区间10个整数采样点的函数值如下表所示， 试求lgx 的5次拟合多项式p(x)，并绘制lgx 和p(x)在[1,101]区间的函数曲线。 x = linspace(1,101,10); y = log(x) /log(10); p = polyfit(x,y,5) y1 = polyval(p,x) plot(x,y,':o',x,y1,'-*') legend('sin(x)','fit') 5. 有3个多项式(),(),()P x x x x P x x P x x x =+++=+=++4 3 2 2 123245223，试进 行下列操作： （1） 求()()()()P x P x P x P x =+123。 （2） 求()P x 的根。 （3） 当x 取矩阵A 的每一元素时，求()P x 的值。其中： .....A --?? ? ?=?????? 11214075 2350 5 25 p1 = [1 2 4 0 5]; p2 = [0 0 0 1 2]; 佛山科学技术学院 实 验 报 告 课程名称 数值分析 实验项目 数值积分 专业班级 机械工程 姓 名 余红杰 学 号 2111505010 指导教师 陈剑 成 绩 日 期 月 日 一、实验目的 1、 掌握程序的录入和matlab 的使用和操作； 2、 了解影响线性方程组解的精度的因素——方法与问题的性态。 3、 学会Matlab 提供的“\”的求解线性方程组。 二、实验要求 1、按照题目要求完成实验内容； 2、写出相应的Matlab 程序； 3、给出实验结果(可以用表格展示实验结果)； 4、分析和讨论实验结果并提出可能的优化实验。 5、写出实验报告。 三、实验步骤 1、用LU 分解及列主元高斯消去法解线性方程组 a)??????? ??=??????? ????????? ??----15900001.582012151526099999.2310 7104321x x x x ， 输出b Ax =中系数LU A =分解的矩阵L 和U ，解向量x 和)det(A ;用列主元法的行交换次序解向量x 和求)det(A ；比较两种方法所得结果。 2、用列主高斯消元法解线性方程组b Ax =。 （1）、???? ? ??=????? ??????? ??--11134.981.4987.023.116.427 .199.103.601.3321x x x （2）、???? ? ??=????? ??????? ??--11134.981.4990.023.116.427 .199.103.600.3321x x x 分别输出)det(,,A b A ，解向量x ，（1）中A 的条件数。分析比较（1）、（2）的计算结果 3、线性方程组b Ax =的A 和b 分别为 ??????? ??=1095791068565778710A ,?????? ? ??=31332332b 则解T x ),1,1,1,1(=. 用MATLAB 内部函数求)det(A 和A 的所有特征值和2)(A cond . 若令 ?????? ? ??=+98.99599.6989.998.585604.508.72.71.8710A A δ, 求解b x x A A =++))((δδ，输出向量x δ和2x δ，从理论结果和实际计算两方面分析线性 方程组b Ax =解的相对误差22/x x δ以及A 的相对误差 /A A δ的关系。 四、实验结果 1： %run311.m clc,clear; A = [10 -7 0 1;-3 2.099999 6 2;5 -1 5 -1;2 1 0 2]; b = [8;5.90001;5;1]; %L U 分解 format short %小数点后四位，不然会受到后面的影响 [L U] = lu(A) %解方程组，输出A ，det(A) y = L\b; format long %小数点后15位显示 x = U\y 《数学实验》报告 实验名称 Matlab 基础知识 学院 专业班级 姓名 学号 2014年 6月 一、【实验目的】 1.认识熟悉Matlab这一软件，并在此基础上学会基本操作。 2.掌握Matlab基本操作和常用命令。 3.了解Matlab常用函数，运算符和表达式。 4.掌握Matlab工作方式和M文件的相关知识。 5.学会Matlab中矩阵和数组的运算。 二、【实验任务】 P16 第4题 编写函数文件，计算 1! n k k = ∑，并求出当k=20时表达式的值。P27第2题 矩阵A= 123 456 789 ?? ?? ?? ?? ?? ，B= 468 556 322 ?? ?? ?? ?? ?? ，计算A*B,A.*B,并比较两者的区别。 P27第3题 已知矩阵A= 52 91 ?? ?? ?? ，B= 12 92 ?? ?? ?? ，做简单的关系运算A>B,A==B,A P27第3题 >> A=[5 2;9 1];B=[1 2;9 2]; >>A>B >>A==B >>A> (A==B)&(A 实验报告 2. The Branching statements 一、实验目的： 1.To grasp the use of the branching statements; 2.To grasp the top-down program design technique. 二、实验内容及要求： 1．实验内容： 1).编写 MATLAB 语句计算 y(t)的值 (Write the MATLAB program required to calculate y(t) from the equation) ???<+≥+-=0 530 53)(2 2t t t t t y 已知 t 从-5到 5 每隔0.5取一次值。运用循环和选择语句进行计算。 (for values of t between -5 and 5 in steps of 0.5. Use loops and branches to perform this calculation.) 2).用向量算法解决练习 1, 比较这两个方案的耗时。 （tic ，toc 的命令可以帮助你完成的时间计算，请使用'help'函数）。 Rewrite the program 1 using vectorization and compare the consuming time of these two programs. (tic, toc commands can help you to finish the time calculation, please use the …help ? function). 2.实验要求： 在报告中要体现top-down design technique, 对于 3 要写出完整的设计过程。 三、设计思路： 1．用循环和选择语句进行计算： 1).定义自变量t ：t=-5:0.5:5; 2).用循环语句实现对自变量的遍历。 3).用选择语句实现对自变量的判断，选择。 4).将选择语句置入循环语句中，则实现在遍历中对数据的选择，从而实现程序的功能。 2. 用向量法实现： 1).定义自变量t ：t=-5:0.5:5; 2).用 b=t>=0 语句，将t>=0得数据选择出，再通过向量运算y(b)=-3*t(b).^2 + 5; 得出结果。 3).用取反运算，选择出剩下的数据，在进行向量运算，得出结果。 四、实验程序和结果 1.实验程序 实验程序：创建m 文件：y_t.m 数学实验报告 姓名: 班级: 学号: 第一次实验任务 过程: a=1+3i; b=2-i; 结果: a+b =3.0000 + 2.0000i a-b =-1.0000 + 4.0000i a*b = 5.0000 + 5.0000i a/b = -0.2000 + 1.4000i 过程: x=-4.5*pi/180; y=7.6*pi/180; 结果: sin(abs(x)+y)/sqrt(cos(abs(x+y))) =0.2098 心得:对于matlab 中的角度计算应转为弧度。 (1)过程: x=0:0.01:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); y3=exp(x); y4=log(x); plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4) plot(x,y1,x,y2,x,y3,x,y4) 结果: (2)过程:>> subplot(2,2,1) >> plot(x,y1) >> subplot(2,2,2) >> plot(x,y2) ./,,,,2,311b a b a b a b a i b i a ?-+-=+=计算、设有两个复数 6,7,5.4) cos()sin(2=-=++y x y x y x ,其中、计算的图形。 下分别绘制)同一页面四个坐标系)同一坐标系下(、在( x y e y x y x y x ln ,,cos ,sin 213==== >> subplot(2,2,3) >> plot(x,y3) >> subplot(2.2.4) >> subplot(2,2,4) >> plot(x,y4) 结果: 心得:在matlab中,用subplot能够实现在同一页面输出多个坐标系的图像,应注意将它与hold on进行区别,后者为在同一坐标系中划出多条曲线。 5、随机生成一个3x3矩阵A及3x2矩阵B,计算(1)AB,(2)对B中每个元素平方后得到的矩阵C,(3)sinB,(4)A的行列式,(5)判断A是否可逆,若可逆,计算A的逆矩阵,(6)解矩阵方程AX=B,(7)矩阵A中第二行元素加1,其余元素不变,得到矩阵D,计算D。 过程:A=fix(rand(3,3).*10) ; B=fix(rand(3,3).*10); 基于MATLAB数值分析实验报告 班级：072115 姓名：李凯 学号：20111003943 实验二：矩阵与向量运算 实验目的：在MATLAB里，会对矩阵与向量进行加、减、数乘、求逆及矩阵特征值运算，以及矩阵的LU分解。 设A是一个n×n方阵，X是一个n维向量，乘积Y=AX可以看作是n维空间变换。如果能够找到一个标量λ，使得存在一个非零向量X，满足：AX=λX （3.1）则可以认为线性变换T（X）=AX将X映射为λX，此时，称X 是对应于特征值λ的特征向量。改写式（3.1）可以得到线性方程组的标准形式：（A-λI）X=0 （3.2）式（3.2）表示矩阵（A-λI）和非零向量X的乘积是零向量，式（3.2）有非零解的充分必要条件是矩阵（A-λI）是奇异的，即：det(A-λI)=0 该行列式可以表示为如下形式： a11–λa12 (1) a21 a22 –λ…a2n =0 (3.3) ………… A n1 a n2 …a nn 将式（3.3）中的行列式展开后，可以得到一个n阶多项式，称为特征多项式： f(λ)=det(A-λI)=(-1)n(λn+c1λn-1+c2λn-2+…+c n-1λ+c n) (3.4) n阶多项式一共有n个根（可以有重根），将每个根λ带入式（3.2），可以得到一个非零解向量。 习题：求下列矩阵的特征多项式的系数和特征值λj： 3 -1 0 A= -1 2 -1 0-1 3 解：在MATLAB中输入命令： A=【3 -1 0；-1 2 -1；0 -1 3】； c=poly(A) roots(c) 得到： 实验四：Lagrange插值多项式 实验目的：理解Lagrange插值多项式的基本概念，熟悉Lagrange插值多项式的公式源代码，并能根据所给条件求出Lagrange插值多项式，理解龙格现象。 %功能：对一组数据做Lagrange插值 %调用格式：yi=Lagran_(x,y,xi) %x,y：数组形式的数据表 %xi：待计算y值的横坐标数组 %yi：用Lagrange还擦之算出y值数组 function fi=Lagran_（x,f,xi） fi=zeros(size(xi)); np1=length(f); for i=1:np1 z=ones(size(xi)); for j=i:np1 if i~=j,z=z.*(xi-x(j))/(x(i)-x(j));end end fi=fi+z*f(i); end return 习题：已知4对数据（1.6，3.3），（2.7，1.22），（3.9，5.61），（5.6，2.94）。写出这四个数据点的Lagrange插值公式，并 MATLAB实验报告 题目：第一次实验报告 学生姓名： 学院： 专业班级： 学号： 年月 MATLAB第一次实验报告 ————入门第一次上机实验刘老师就MATLAB软件进行了 大致的讲解，并讲了如何建立M文件，定义函数数 组矩阵，如何绘图。先就老师讲解及自己学习的情 况做汇报。 一、建立M文件 <1>M文件建立方法： 1. 在MATLAB中，点:File→New →M-file 2. 在编辑窗口中输入程序内容 3. 点File →Save，存盘，M文件名必须与函数名 一致 <2>课上实例 例：定义函数f(x1,x2)=100(x2-x12)2+(1-x1)2 答：建立M文件：fun.m function f=fun(x) f=100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2 如此便可以直接使用函数fun.m 例如计算f(1,2), 只需在MATLAB命令窗口键入命 令： x=[1 2] fun(x) 得f = 100. <3>课下作业 题目：有一函数，写一程序,输入自变量的值,输出函数值. 解答：建立M文件：zuoye1.m function f=zuoye1(x,y) f=x^2+sin(x*y)+2*y 命令行输入x=1,y=1 zuoye1(x,y) 得ans = 3.8415 经验算答案正确，所以程序正确。 二、定义数组、矩阵 <1>说明 逗号或空格用于分隔某一行的元素，分号用于区分不同的行. 除了分号，在输入矩阵时，按Enter 键也表示开始新一行. 输入矩阵时，严格要求所有行有相同的列 <2>课后作业 题目:有一个4x5矩阵,编程求出其最大值及其所处的位置. 解答：a=round(10*rand (4,5)) [temp I]=max(a) [am II]=max(temp) p=[I(II) II] 运行得一随机矩阵 a = 7 7 7 3 7 0 8 2 0 3 8 7 7 1 10 9 4 0 8 0 temp = MATLAB与数值分析实验报告 报告人：秦旸照 学号： 2015020901033 时间： 2016.4.8 电子科技大学电子工程学院 一、实验目的 实验一：MATLAB软件平台与程序设计实验 二、实验原理 1.熟练掌握矩阵的生成、加、减、乘、除、转置、行列式、逆、范数等运算操作。（用.m文件和Matlab函数编写一个对给定矩阵进行运算操作的程序） 2. 熟练掌握算术符号操作和基本运算操作，包括矩阵合并、向量合并、符号转换、展开符号表达式、符号因式分解、符号表达式的化简、代数方程的符号解析解、特征多项式、函数的反函数、函数计算器、微积分、常微分方程的符号解、符号函数的画图等。（用.m文件编写进行符号因式分解和函数求反的程序） 3. 掌握Matlab函数的编写规范。 4.掌握Matlab常用的绘图处理操作，包括：基本平面图、图形注释命令、三维曲线和面的填充、三维等高线等。（用.m文件编写在一个图形窗口上绘制正弦和余弦函数的图形，并给出充分的图形注释） 5. 熟练操作MATLAB软件平台，能利用M文件完成MATLAB的程序设计。 三、实验方案 1. 编程实现以下数列的图像，用户能输入不同的初始值以及系数。并以 x，y为坐标显示图像 x(n+1) = a*x(n)-b*(y(n)-x(n)^2); y(n+1) = b*x(n)+a*(y(n)-x(n)^2) 2. 编程实现奥运5环图，允许用户输入环的直径。 3. 实现对输入任意长度向量元素的冒泡排序的升序排列。 不允许使用sort函数。 四、实验结果 1. 编程实现以下数列的图像，用户能输入不同的初始值以及系数。并以 x，y为坐标显示图像 Matlab实验报告 ——定积分的近似计算 学生姓名： 学号： 专业：数学与应用数学专业 数学实验报告 实验序号:1001114030 日期：2012年10月20日 班级应一姓名陈璐学号1001114030 实验名称：定积分的近似运算 问题背景描述： 利用牛顿—莱布尼茨公式虽然可以精确地计算定积分的值，但它仅适合于被积分函数的原函数能用初等函数表达出来的情形。如果这点办不到或不容易办到， 这就有必要考虑近似计算的方法。在定积分的很多应用问题中，被积函数甚至没 有解析表达式，可能只是一条实验记录曲线，或者是一组离散的采样值，这时只 能应用近似方法去计算相应的定积分。 实验目的： 本实验将主要研究定积分的三种近似计算算法：矩形法、梯形法、抛物线发。对于定积分的近似数值计算，Matlab有专门函数可用。 实验原理与数学模型： 1.sum（a）：求数组a的和。 2.format long：长格式，即屏幕显示15位有效数字。 3.double（）：若输入的是字符则转化为相应的ASCII码；若输入的是整型数之则转化为 相应的实型数值。 4.quad（）：抛物线法求数值积分。格式：quad（fun，a，b）。此处的fun是函数，并且 为数值形式，所以使用*、/、^等运算时要在其前加上小数点。 5.trapz():梯形法求数值积分。格式：trapz（x，y）。其中x为带有步长的积分区间;y为数 值形式的运算。 6.fprintf（文件地址，格式，写入的变量）：把数据写入指定文件。 7.syms 变量1变量2……：定义变量为符号。 8.sym（'表达式'）：将表达式定义为符号。 9.int（f，v，a，b）：求f关于v积分，积分区间由a到b。 10.subs（f，'x'，a）：将a的值赋给符号表达式f中的x，并计算出值。若简单地使用subs （f），则将f的所有符号变量用可能的数值代入，并计算出值。 实验所用软件及版本：Matlab 7.0.1 数值分析实验(2) 实验二 插值法 P50 专业班级：信计131班 姓名：段雨博 学号：2013014907 一、实验目的 1、熟悉MATLAB 编程； 2、学习插值方法及程序设计算法。 二、实验题目 1、已知函数在下列各点的值为 试用4次牛顿插值多项式()4P x 及三次样条函数()S x （自然边界条件）对数据进行插值用图给出(){},,0.20.08,0,1,11,10i i i x y x i i =+=，()4P x 及()S x 。 2、在区间[]1,1-上分别取10,20n =用两组等距节点对龙格函数()2 1125f x x = +作多项式插值及三次样条插值，对每个n 值，分别画出插值函数及()f x 的图形。 3、下列数据点的插值 可以得到平方根函数的近似，在区间[]0,64上作图 （1）用这9个点作8次多项式插值()8L x （2）用三次样条（第一边界条件）程序求()S x 从得到结果看在[]0,64上，哪个插值更精确；在区间[]0,1上，两种插值哪个更精确？ 三、实验原理与理论基础 1、拉格朗日差值公式 )()(111k k k k k k x x x x y y y x L ---+ =++ 点斜式 k k k k k k k k x x x x y x x x x y x L --+--=++++11111)( 两点式 2、n 次插值基函数 ....,2,1,0,)()(0n j y x l y x L i j n k k k j n ===∑= n k x x x x x x x x x x x x x l n k n k k k k k ,...,1,0,) () (... ) () (... ) () ()(1100=------= -- 3、牛顿插值多项式 ...))(](,,[)](,[)()(102100100+--+++=x x x x x x x f x x x x f x f x P n ))...(](,...,[100---+n n x x x x x x f )(],...,,[)()()(10x x x x f x P x f x R n n n n +=-=ω 4、三次样条函数 若函数],,[)(2b a C x S ∈且在每个小区间],[1+j j x x 上是三次多项式，其中， b x x x a n =<<<=...10是给定节点，则称)(x S 是节点n x x x ,...,,10上的三次样条函数。若在节点j x 上给定函数值),,...,2,1,0)((n j x f y j i ==并成立,,...,2,1,0,)(n j y x S i j ==则称)(x S 为三次样条插值函数。 5、三次样条函数的边界条件 （1）0)()(''''''00''====n n f x S f x S （2）'''00')(,)(n n f x S f x S == 四、实验内容 1、M 文件： function [p]=Newton_Polyfit(X,Y) format long g r=size(X); n=r(2); M=ones(n,n); M(:,1)=Y'; for i=2:n数值分析MATLAB上机实验
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