MATLAB最全答案Word文档下载推荐.docx
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%删去绝对值最小的点以求函数绝对值次小的点
[f2,x2_index]=min（abs（f））%求另一近似根--函数绝对值次小的点
f2=
0.0630
x2_index=
65
x（x2_index）
1.2500
%Page20,ex5
z=magic（10）
z=
929918156774515840
9880714167355576441
4818820225456637047
8587192136062697128
869325296168755234
17247683904249263365
2358289914830323966
7961395972931384572
10129496783537444653
111810077843643502759
sum（z）
505505505505505505505505505505
sum（diag（z））
505
z（:
2）/sqrt（3）
57.1577
46.1880
46.7654
50.2295
53.6936
13.8564
2.8868
3.4641
6.9282
10.3923
z（8,:
）=z（8,:
）+z（3,:
）
83871011151198387101115119
111810077843643502759
%Page40ex1
先在编辑器窗口写下列M函数，保存为eg2_1.m
function[xbar,s]=ex2_1（x）
n=length（x）;
xbar=sum（x）/n;
s=sqrt（（sum（x.^2）-n*xbar^2）/（n-1））;
例如
x=[81706551766690876177];
[xbar,s]=ex2_1（x）
xbar=
72.4000
s=
12.1124
%Page40ex2
s=log
（1）;
n=0;
whiles<
=100
n=n+1;
s=s+log（1+n）;
end
m=n
计算结果m=37
%Page40ex3
clear;
F
（1）=1;
F
（2）=1;
k=2;
x=0;
e=1e-8;
a=（1+sqrt（5））/2;
whileabs（x-a）>
e
k=k+1;
F（k）=F（k-1）+F（k-2）;
x=F（k）/F（k-1）;
end
a,x,k
计算至k=21可满足精度
%Page40ex4
tic;
s=0;
fori=1:
1000000
s=s+sqrt（3）/2^i;
s,toc
i=1;
whilei<
=1000000
i=i+1;
i=1:
1000000;
s=sqrt（3）*sum（1./2.^i）;
%Page40ex5
t=0:
24;
c=[15141414141516182022232528...
313231292725242220181716];
plot（t,c）
%Page40ex6
%
（1）
x=-2:
0.1:
y=x.^2.*sin（x.^2-x-2）;
plot（x,y）
y=inline（'
x^2*sin（x^2-x-2）'
）;
fplot（y,[-22]）
%
（2）参数方法
t=linspace（0,2*pi,100）;
x=2*cos（t）;
y=3*sin（t）;
plot（x,y）
%（3）
x=-3:
3;
y=x;
[x,y]=meshgrid（x,y）;
z=x.^2+y.^2;
surf（x,y,z）
%（4）
y=-3:
13;
z=x.^4+3*x.^2+y.^2-2*x-2*y-2*x.^2.*y+6;
%（5）
0.01:
2*pi;
x=sin（t）;
y=cos（t）;
z=cos（2*t）;
plot3（x,y,z）
%（6）
theta=linspace（0,2*pi,50）;
fai=linspace（0,pi/2,20）;
[theta,fai]=meshgrid（theta,fai）;
x=2*sin（fai）.*cos（theta）;
y=2*sin（fai）.*sin（theta）;
z=2*cos（fai）;
%（7）
x=linspace（0,pi,100）;
y1=sin（x）;
y2=sin（x）.*sin（10*x）;
y3=-sin（x）;
plot（x,y1,x,y2,x,y3）
%page41,ex7
x=-1.5:
1.5;
y=1.1*（x>
1.1）+x.*（x<
=1.1）.*（x>
=-1.1）-1.1*（x<
-1.1）;
%page41,ex8
分别使用whichtrapz,typetrapz,dirC:
\MATLAB7\toolbox\matlab\datafun\
%page41,ex9
close;
a=0.5457;
b=0.7575;
p=a*exp（-0.75*y.^2-3.75*x.^2-1.5*x）.*（x+y>
1）;
p=p+b*exp（-y.^2-6*x.^2）.*（x+y>
-1）.*（x+y<
=1）;
p=p+a*exp（-0.75*y.^2-3.75*x.^2+1.5*x）.*（x+y<
=-1）;
mesh（x,y,p）
%page41,ex10
lookforlyapunov
helplyap
A=[123;
456;
780];
C=[2-5-22;
-5-24-56;
-22-56-16];
X=lyap（A,C）
X=
1.0000-1.0000-0.0000
-1.00002.00001.0000
-0.00001.00007.0000
%Chapter3
%Exercise1
a=[1,2,3];
b=[2,4,3];
a./b,a.\b,a/b,a\b
0.50000.50001.0000
221
0.6552%一元方程组x[2,4,3]=[1,2,3]的近似解
000
0.66671.33331.0000
%矩阵方程[1,2,3][x11,x12,x13;
x21,x22,x23;
x31,x32,x33]=[2,4,3]的特解
%Exercise2
（1）
A=[41-1;
32-6;
1-53];
b=[9;
-2;
1];
rank（A）,rank（[A,b]）%[A,b]为增广矩阵
3
3%可见方程组唯一解
x=A\b
x=
2.3830
1.4894
2.0213
%Exercise2
（2）
A=[4-33;
b=[-1;
rank（A）,rank（[A,b]）
-0.4706
-0.2941
0
%Exercise2（3）
A=[41;
32;
1-5];
b=[1;
1;
2
3%可见方程组无解
0.3311
-0.1219%最小二乘近似解
%Exercise2（4）
a=[2,1,-1,1;
1,2,1,-1;
1,1,2,1];
b=[123]'
;
%注意b的写法
rank（a）,rank（[a,b]）
3%rank（a）==rank（[a,b]）<
4说明有无穷多解
a\b
1
0%一个特解
%Exercise3
b=[1,2,3]'
x=null（a）,x0=a\b
-0.6255
0.6255
-0.2085
0.4170
x0=
%通解kx+x0
%Exercise4
x0=[0.20.8]'
a=[0.990.05;
0.010.95];
x1=a*x,x2=a^2*x,x10=a^10*x
x=x0;
1000,x=a*x;
end,x
0.8333
0.1667
x0=[0.80.2]'
[v,e]=eig（a）
v=
0.9806-0.7071
0.19610.7071
e=
1.00000
00.9400
v（:
1）./x
1.1767
1.1767%成比例，说明x是最大特征值对应的特征向量
%Exercise5
%用到公式（3.11）（3.12）
B=[6,2,1;
2.25,1,0.2;
3,0.2,1.8];
x=[25520]'
C=B/diag（x）
C=
0.24000.40000.0500
0.09000.20000.0100
0.12000.04000.0900
A=eye（3,3）-C
A=
0.7600-0.4000-0.0500
-0.09000.8000-0.0100
-0.1200-0.04000.9100
D=[171717]'
x=A\D
37.5696
25.7862
24.7690
%Exercise6
（1）
a=[41-1;
det（a）,inv（a）,[v,d]=eig（a）
-94
0.2553-0.02130.0426
0.1596-0.1383-0.2234
0.1809-0.2234-0.0532
0.0185-0.9009-0.3066
-0.7693-0.1240-0.7248
-0.6386-0.41580.6170
d=
-3.052700
03.67600
008.3766
%Exercise6
（2）
a=[11-1;
02-1;
-120];
2.0000-2.00001.0000
1.0000-1.00001.0000
2.0000-3.00002.0000
-0.57730.5774+0.0000i0.5774-0.0000i
-0.57730.57740.5774
-0.57740.5773-0.0000i0.5773+0.0000i
1.000000
01.0000+0.0000i0
001.0000-0.0000i
%Exercise6（3）
A=[5765;
71087;
68109;
57910]
5765
71087
68109
57910
det（A）,inv（A）,[v,d]=eig（A）
68.0000-41.0000-17.000010.0000
-41.000025.000010.0000-6.0000
-17.000010.00005.0000-3.0000
10.0000-6.0000-3.00002.0000
0.83040.09330.39630.3803
-0.5016-0.30170.61490.5286
-0.20860.7603-0.27160.5520
0.1237-0.5676-0.62540.5209
0.0102000
00.843100
003.85810
00030.2887
%Exercise6（4）（以n=5为例）
%关键是矩阵的定义
%方法一（三个for）
n=5;
n,a（i,i）=5;
（n-1）,a（i,i+1）=6;
（n-1）,a（i+1,i）=1;
a
%方法二（一个for）
a=zeros（n,n）;
a（1,1:
2）=[56];
fori=2:
（n-1）,a（i,[i-1,i,i+1]）=[156];
a（n,[n-1n]）=[15];
%方法三（不用for）
a=diag（5*ones（n,1））;
b=diag（6*ones（n-1,1））;
c=diag（ones（n-1,1））;
a=a+[zeros（n-1,1）,b;
zeros（1,n）]+[zeros（1,n）;
c,zeros（n-1,1）]
%下列计算
det（a）
665
inv（a）
0.3173-0.58651.0286-1.62411.9489
-0.09770.4887-0.85711.3534-1.6241
0.0286-0.14290.5429-0.85711.0286
-0.00750.0376-0.14290.4887-0.5865
0.0015-0.00750.0286-0.09770.3173
[v,d]=eig（a）
-0.7843-0.7843-0.92370.9860-0.9237
0.5546-0.5546-0.3771-0.00000.3771
-0.2614-0.26140.0000-0.16430.0000
0.0924-0.09240.0628-0.0000-0.0628
-0.0218-0.02180.02570.02740.0257
0.75740000
09.2426000
007.449500
0005.00000
00002.5505
%Exercise7
（1）
[v,d]=eig（a）
det（v）
-0.9255%v行列式正常,特征向量线性相关，可对角化
inv（v）*a*v%验算
-3.05270.0000-0.0000
0.00003.6760-0.0000
-0.0000-0.00008.3766
[v2,d2]=jordan（a）%也可用jordan
v2=
0.07980.00760.9127
0.1886-0.31410.1256
-0.1605-0.26070.4213%特征向量不同
d2=
8.376600
0-3.0527-0.0000i0
003.6760+0.0000i
v2\a*v2
8.376600.0000
0.0000-3.05270.0000
0.00000.00003.6760
1）./v2（:
2）%对应相同特征值的特征向量成比例
2.4491
%Exercise7
（2）
-5.0566e-028-5.1918e-017i%v的行列式接近0,特征向量线性相关，不可对角化
[v,d]=jordan（a）
101
100
1-10
110
011
001%jordan标准形不是对角的，所以不可对角化
%Exercise7（3）
[v,d]=eig（A）
inv（v）*A*v
0.01020.0000-0.00000.0000
0.00000.8431-0.0000-0.0000
-0.00000.00003.8581-0.0000
-0.0000-0.0000030.2887
%本题用jordan不行,原因未知
%Exercise7（4）参考6（4）和7
（1）,略
%Exercise8只有（3）对称,且特征值全部大于零,所以是正定矩阵.
%Exercise9
（1）
a=[4-313;
2-135;
1-1-1-1;
3-234;
7-6-70]
rank（a）
rank（a（1:
3,:
））
rank（a（[124],:
））%1,2,4行为最大无关组
b=a（[124],:
）'
c=a（[35],:
b\c%线性表示的系数
0.50005.0000
-0.50001.0000
0-5.0000
%Exercise10
a=[1-22;
-2-24;
24-2]
0.33330.9339-0.1293
0.6667-0.3304-0.6681
-0.66670.1365-0.7327
-7.000000
02.00000
002.0000
v'
*v
1.00000.00000.0000
0.00001.00000
0.000001.000
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