>>（A==B）&（A>B）
P34第1题
t=1;
pi=0;
n=1;
s=1;
whileabs（t）>=1e-6
pi=pi+t;
n=n+2;
s=-s;
t=s/n;
end
pi=4*pi;
四、【实验结果】
P16第4题
P27第2题
两者的区别：
A*B是按正规算法进行矩阵的计算,A.*B是对应元素相乘。
P27第3题
P34第1题
>>pi
pi=
五、【实验总结】
这次实验是第一次接触Matlab这个软件，所以有些生疏，花的时间也比较多，但功夫不怕有心人，而且当一个程序弄出来后感觉也特别开心，以后再继续努力学习。
一、
【实验目的】
了解并掌握matlab的基本绘图
二、【实验任务】
P79页1,3,5题
三、【实验程序】
1.
clf;
x=0:
pi/50:
4*pi;
y1=exp（x/3）.*sin（3*x）;y2=exp（x/3）;y3=-exp（x/3）;
plot（x,y1,'b*',x,y2,'r-.',x,y3,'r-.'）,gridon
legend（'y1=exp（x/3）.*sin（3*x）','y2=+-exp（x/3）'）
3.
clf;
x1=-pi:
pi/50:
pi;
x2=pi:
pi/50:
4*pi;
x3=1:
0.1:
8;
y1=x1.*cos（x1）;
y2=x2.*tan（x2.^（-1））.*sin（x2.^3）;
y3=exp（x3.^（-1））.*sin（x3）;
subplot（2,2,1）,plot（x1,y1,'m.'）,gridon,title（'y=x*cosx'）
xlabel（'x?
á'）,ylabel（'y?
á'）
gtext（'y=x*cosx'）,legend（'y=x*cosx'）
subplot（2,2,2）,plot（x2,y2,'r*'）,gridon,title（'y=x*tan（1/x）*sin（x^3）'）
xlabel（'x?
á'）,ylabel（'y?
á'）
gtext（'y=x*tan（1/x）*sin（x^3）'）,legend（'y=x*tan（1/x）*sin（x^3）'）
subplot（2,2,3）,plot（x3,y3,'bp'）,gridon,title（'y=e（1/x3）*sinx'）
xlabel（'x?
á'）,ylabel（'y?
á'）
gtext（'y=e（1/x3）*sinx'）,legend（'y=e（1/x3）*sinx'）
5.
t=0:
pi/50:
20*pi;
x=t.*cos（t*pi/6）;
y=t.*sin（t*pi/6）;
z=2*t;
plot3（x,y,z）
四、【实验结果】
1．
3.
5.
五、【实验总结】
通过本次课程和作业，我初步了解了matlab在绘图方面的优势和重要性。
一、
【实验目的】
1.学会用Matlab进行三维的曲线绘图；
2.掌握绘图的基本指令和参数设置
二、【实验任务】
P79习题5
绘制圆锥螺线的图像并加标注，圆锥螺线的参数方程为；
。
P79习题9
画三维曲线
与平面z=3的交线。
三、【实验程序】
习题5：
clf;
t=0:
pi/100:
20*pi;
x=t.*cos（t.*pi/6）;
y=t.*sin（t.*pi/6）;
z=2*t;
plot3（x,y,z）
title（'圆锥螺线'）
xlabel（'x轴'）,ylabel（'y轴'）,zlabel（'z轴'）
习题9：
clf;
t=-2:
0.1:
2;
[x,y]=meshgrid（t）;
z1=5-x.^2-y.^2;
subplot（1,2,1）,mesh（x,y,z1）,title（'曲面z1=5-x.^2-y.^2'）
z2=3*ones（size（x））;
r0=abs（z1-z2）<=0.05;
zz=r0.*z2;yy=r0.*y;xx=r0.*x;
subplot（1,2,2）,plot3（xx（r0~=0）,yy（r0~=0）,zz（r0~=0）,'.'）
title（'交线'）
四、【实验结果】
习题5：
习题9：
五、【实验总结】
这次三维曲线（曲面）的绘制虽然不算复杂，但还是要注意一些细节，而且要注意弄懂其中的原因，不能硬套书上的，否则很容易不明道理的出错。
一、
【实验目的】
1.学会用Matlab练习使用矩阵的基本运算；
2.掌握用Matlab运用矩阵的特征值、特征向量、特征多项式；
3.学会用Matlab解线性方程组；
4.掌握用Matlab进行数值方法计算定积分
二、【实验任务】
P114习题12
随机输入一个六阶方阵，并求其转置、行列式、秩，以及行最简式。
P114习题14
求矩阵
的特征多项式、特征值和特征向量。
P115习题20
求下列线性方程组的通解：
（1）
（2）
P167习题17
用三种方法求下列积分的数值解：
（2）
P167习题18
用多种数值方法计算定积分
，并与精确值
进行比较，观察不同方法相应的误差。
三、【实验程序】
习题12
>>A=[195365;246810;346972;4678104;507321;386319]
>>A'
>>det（A）
>>rank（A）
>>rref（A）
习题14：
>>B=[211;121;112]
>>p=poly（B）
>>[VD]=eig（B）
习题20：
（1）
>>A=[112-4;-1130;2-34-1]
>>rref（A）
（2）
>>B=[1-1-11;1-11-3;1-1-23]
>>rref（B）
>>C=[1-1-110;1-11-31;1-1-23-1/2]
>>rref（C）
习题17：
（2）
functiony=jifen（x）
y=x.*sin（x）./（1+cos（x）.^2）;
h=0.01;
x=0:
h:
pi;
y0=1+cos（x）.^2;
y1=x.*sin（x）./y0;
t=length（x）;
s1=sum（y1（1:
（t-1）））*h
s2=sum（y1（2:
t））*h
s3=trapz（x,y1）
s4=quad（'jifen',0,pi）
习题18：
functiony=jifen（x）
y=1./（1-sin（x））;
h=0.01;
x=0:
h:
pi/4;
y=1./（1-sin（x））;
t=length（x）;
formatlong
s1=sum（y1（1:
（t-1）））*h
s2=sum（y1（2:
t））*h
s3=trapz（x,y）
s4=quad（'jifen',0,pi/4）
formatshort
u1=s1-sqrt
（2）
u2=s2-sqrt
（2）
u3=s3-sqrt
（2）
u4=s4-sqrt
（2）
四、【实验结果】
习题12
习题14
习题20
（1）
原方程对应的同解方程组为：
，解得方程基础解系为：
，所以方程组的通解为：
=
（2）
解对应的齐次方程组
，可得一个基础解系：
原方程组对应的同解方程组为：
，可找到一个特解为：
因此，此方程组的通解为：
习题17：
（2）
习题18：
五、【实验总结】
在掌握线性代数相关运算和数值积分的理论基础上进行操作，学会了用Matlab相关指令和编程，并进行计算与误差分析，感觉原来很繁琐的计算用Matlab很方便！
一、
实验目的】
1.学会用Matlab进行曲线拟合和使用插值函数；
2.掌握曲线拟合和插值处理的基本指令和参数设置
二、【实验任务】
P130习题9
已知在某实验中测得某质点的位移s和速度v随时间t变化如下：
、
t
0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
v
0
0.4794
0.8415
0.9975
0.9093
0.5985
0.1411
s
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
求质点的速度与位移随时间的变化曲线以及位移随速度变化曲线。
P130习题10
在某种添加剂的不同浓度之下对铝合金进行抗拉强实验，得到数据如下，现分别使用不同的插值方法，对其中没有测量的浓度进行推测，并估算出浓度X=18及26时的抗压强度Y的值。
浓度X
10
15
20
25
30
抗压强度Y
25.2
29.8
31.2
31.7
29.4
P130习题12
利用不同的方法对
在（-3,3）上的二维插值效果进行比较。
三、【实验程序】
习题9：
clf;
t=0:
0.5:
3;
v=[00.47940.84150.99750.90930.59850.1411];
s=[11.522.533.54];
p1=polyfit（t,v,2）;
p2=polyfit（t,s,2）;
p3=polyfit（s,v,2）;
disp（'速度与时间函数'）,f1=poly2str（p1,'t'）
disp（'位移与时间的函数'）,f2=poly2str（p2,'t'）
disp（'位移与速度的函数'）,f3=poly2str（p3,'s'）
t1=0:
0.01:
3;
s1=0:
0.01:
4;
y1=polyval（p1,t1）;
y2=polyval（p2,t1）;
y3=polyval（p3,s1）;
subplot（1,3,1）,plot（t,v,'b*',t1,y1,'-.'）,title（'速度与时间函数'）,xlabel（'t轴'）,ylabel（'v轴'）
subplot（1,3,2）,plot（t,s,'x',t1,y2,':
'）,title（'位移与时间的函数'）,xlabel（'t轴'）,ylabel（'s轴'）
subplot（1,3,3）,plot（s,v,'k*',s1,y3,'r--'）,title（'位移与速度的函数'）,xlabel（'s轴'）,ylabel（'v轴'）
习题10：
clf;
x=10:
5:
30;
y=[25.229.831.231.729.4];
xi=10:
0.05:
30;
yi1=interp1（x,y,xi,'*nearest'）;
yi2=interp1（x,y,xi,'*linear'）;
yi3=interp1（x,y,xi,'*spline'）;
yi4=interp1（x,y,xi,'*cubic'）;
plot（x,y,'b*',xi,yi1,'--',xi,yi2,'-.',xi,yi3,'k-',xi,yi4,'m:
'）
legend（'原始数据','最近点插值','线性插值','样条插值','立方插值'）
disp（'浓度X=18的抗压强度值'）
a=interp1（x,y,18,'*spline'）
disp（'浓度X=26的抗压强度值'）
b=interp1（x,y,26,'*cubic'）
习题12：
[x,y]=meshgrid（-3:
.5:
3）;
z=x.^2/16-y.^2/9;
[x1,y1]=meshgrid（-3:
.1:
3）;
z1=x1.^2/16-y1.^2/9;
figure
（1）
subplot（1,2,1）,mesh（x,y,z）,title（'数据点'）
subplot（1,2,2）,mesh（x1,y1,z1）,title（'函数图象'）
[xi,yi]=meshgrid（-3:
.125:
3）;
zi1=interp2（x,y,z,xi,yi,'*nearest'）;
zi2=interp2（x,y,z,xi,yi,'*linear'）;
zi3=interp2（x,y,z,xi,yi,'*spline'）;
zi4=interp2（x,y,z,xi,yi,'*cubic'）;
figure
（2）
subplot（221）,mesh（xi,yi,zi1）,title（'最近点插值'）
subplot（222）,mesh（xi,yi,zi2）,title（'线性插值'）
subplot（223）,mesh（xi,yi,zi3）,title（'样条插值'）
subplot（224）,mesh（xi,yi,zi4）,title（'立方插值'）
四、【实验结果】
习题9：
习题10：
习题12：
五、【实验总结】
本次实验是对多项式的表达以及对曲线的拟合方法，在实际操作进一步了认识拟合和插值的方法以及
Matlab的简单方便。
六、
【实验目的】
1.学会用Matlab进行常微分方程的求解、随机试验和统计作图；
2.掌握相关运算处理的基本指令和参数设置
七、【实验任务】
P168习题24
求解微分方程
。
P168习题27
用数值方法求解析下列微分方程，用不同颜色和线形将y和y’画在同一个图形窗口里：
初始时间：
=0;终止时间：
；初始条件：
。
P190习题15
描绘以下数组的频数直方图：
6.8,29.6，33.6，35.7,36.9,45.2,54.8，65.8，43.4，53.8，63.7，69.9，70.7，79.5，97.9，139.4，157.0
P190习题16
若样本为85，86，78，90，96，82，80，74求样本均值、标准差、中位数、极差和方差。
八、【实验程序】
习题24：
>>dsolve（'Dy=x*sin（x）/cos（y）','x'）
习题27：
functionxdot=exf（t,x）
u=1-2*t;
xdot=[0,1;1,-t]*x+[0,1]'*u;
clf;
t0=0;
tf=pi;
x0t=[0.1;0.2];
[t,x]=ode23（'exf',[t0,tf],x0t）;
y=x（:
1）
Dy=x（:
2）
plot（t,y,'r-',t,Dy,'b*'）
legend（'y','Dy'）
xlabel（'t轴'）
习题15：
clf;
loadA.txt;
figure
（1）
hist（A,5）
figure
（2）
hist（A,10）
figure（3）
hist（A,20）
习题16：
B=[8586789096828074];
disp（'样本均值标准差中位数极差方差'）
C=[mean（B）,std（B）,median（B）,range（B）,var（B）]
九、【实验结果】
习题24：
习题27：
习题15：
习题16：
一十、【实验总结】
通过这最后一次实验，我学习了怎么用Matlab作常微分方程的求解、概率论与数理统计的相关计算，感受到了Matlab软件的强大与方便。
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