function在MATLAB中怎么用_百度知道
function在MATLAB中怎么用
function f=yuandu_mzc(x)r=[2.8,0,-3.4,-4.7,-4.1,-6.0,-7.8,-8.4,-11.2,-11.9,-13.8,-14.4,-13.8,-16.4,-14.5,-14.8
-16.0,-14.5,-14.8,-16.0,-14.5,-16.0,-16.0,-15.7,-14.8,-15.1,-12.5,-13.4,-9.4,-10.1,
-8.8,-9.7,-8.7,-8.7,-6.7,-4.6,-3.8,-1.7,-0.7,2.1,2.0,5.1,5.7,7.0,7.9,9.6,11.9,10.1,
14.2,15.0,16.9,16.9,17.0,18.6,19.8,20.9,19.6,20.9,20.3,17.8,21.0,18.9,18.7,14.1,17.9,14.9,
15.6,14.5,11.0,13.5,7.0,10.0,6.9,4.0,4.1];theta=[2*pi/72:2*pi/72:2*pi]';x=[-8:1:12]';y=[-27:1:-7]';for i=1:21
z(i)=max(r'-x(i)*cos(theta)-y(i)*sin(theta))-min(r'-x(i)*cos(theta)-y(i)*sin(theta));end[a1,b1]=meshgrid(-8:2:12,-27:2:-7);z1=griddata(x,y,z,a1,b1,'v4');subplot(1,2,1),surf(a1,b1,z1),axis([-8,12,-27,-7,5,35]);subplot(1,2,2),contour(a1,b1,z1,10)望达人给指点一下这个程序的错误，我怎么运行不出来，不胜感谢
我有更好的答案
M函数除了直接用函数名调用之外，也可以进行参数传递，使得Matlab应用更加方便。M函数文件以function开头，格式为function 输出变量 = 函数名称（输入变量）语句。编写一个求自变量X的正弦值的m函数，如下：function y=mysin(x)y=sin(x);% 函数体此时在Matlab命令窗口输入若下内容时&&x=pi/2;&&y=mysin(x)Matlab便会调用y.m文件子函数，计算sin值，并给出结果为&&y=1。
function用来定义函数，一般一个函数放在一个.m文件里。举个简单的例子建立一个myfunction.m，然后在文件中写。function y=myfunction(a,b)其中a,b是输入函数的参数，y是函数返回的值。当需要返回多个值时，可以将y看作一个数组，或者直接将函数的开头写成如function [x,y]=myfunction(x,y)的形式。然后就是定义函数的内容，通俗的说就是怎样由输入参数a,b得到返回值y。比如最简单的y=a+b。总结一下，将下面的代码function y=myfunction(a,b)y=a+b;保存为一个m文件myfunction.m，调用方式如下。num=myfunction(3,4);这样就可以由函数中的y=a+b得到num的值是3+4=7。以上是最简单的例子，不知说清楚没有，如不清楚可以直接hi我。
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要在command窗口中直接调用运行
我想，你运行不出来的原因是：你可能直接运行此function函数了。如果要真是这样的话，那肯定是不行的。function函数只能被调用。不能直接运行。
可以直接用polyval（[1 0 3 4],0）, 由于你这个是多项式，很好处理的 如果是不能写成矩阵系数的非线性函数，相对就麻烦一点了 比如y=sin(x)+x^2,要求x=0处的值，可以这样求， f=inline('sin(x)+x^2','x')%表示符号函数 y=f（0）%将x=0带入符号函数中，求符号函数的值如果你要问的只是function的用法，那么需要另外建立一个单独的文件，相对来说不如上述方法简单。function的用法是1新建一个m文件
function f=f（x）
f（1）=x^3+3*x+4;%f（1）表示第一个方程，如果还有可以追加f（2），一次类推，当然只有一个时f（1）可以简写成f。2将其保存为f_x.m2在matlab命令窗口中直接调用f_x（0）就可以了&& f_x(0)ans =
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。求高手指教：matlab编写一个函数文件，知道x,y的关于t的参数方程，求y*x'（x对t的导数）的返回函数的值_百度知道
求高手指教：matlab编写一个函数文件，知道x,y的关于t的参数方程，求y*x'（x对t的导数）的返回函数的值
比如说：function s=y_diff_x(t);x=sin(t);y=cos(t);s=y*diff(x);这样编写的话直接在命令框中输入y_diff_x(1)的话，不能返回s=cos(1)*cos(1)的值，返回的是空矩阵，要怎么编写才对，谢谢！
我有更好的答案
你是要输入一个t的数值t0然后返回y(t0)*x'(t0)吗？是的话这样写吧：function s=y_diff_x(t0)syms tx=sin(t);y=cos(t);s=subs(y,t,t0)*subs(diff(x,t),t,t0);（当然其实可以写得更简洁）需要答案是symbolic的还是numerical的？我是按numerical写的
其实我的最终目标是想求定积分，想求quad('y_diff_x',t0,t2)的积分，按照你的方法可以求出我所需要的结果，但是积分的时候会出错，我是matlab新手，所以基本功很不扎实，你的回答很专业，万分感谢！
你想求这个定积分就直接把y_diff_x的表达式弄进去积分啊。。。唉，算了，我怀疑我没有搞懂你到底要干什么。。。
对于我的表达我很抱歉，我在matlab中用m文件编号你提供的程序，在命令行中输入y_diff_x(0)，可以算出结果，但是输入quad('y_diff_x',0,1)的时候提示出错了，如下面所示：不知道是哪里出问题了，还请帮帮忙，谢谢！
（说实话，我从来没用过quad。。。help里面都说以后要把quad丢出去。。。=-=）那个函数我重写一遍：function s=y_diff_x(t0)syms tx=sin(t);y=cos(t);s=subs(y,t,t0).*subs(diff(x,t),t,t0);主要是要加个“.”
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matlab定义函数？？
&& n=1;h=b-a;wugu=1;x=a;k=0;RT=zeros(4,4);
&& RT（1,1）=h*(feval(fun,a)+feval(fun,b))/2;
??? RT（1,1）=h*(feval(fun,a)+feval(fun,b))/2;
Error: Missing variable or function
我想问一下，fun函...
我有更好的答案
　　可以有三种方法创建： 　　（1）inline函数：　　f=inline('3*x+1','x') 　　可以得到：f=　　Inline function :　　f(x)=3*x+1 　　输入t=0:3;　　f(t) 　　ans =　　1 4 7 10 　　（2）匿名函数：　　f=@(x)3*x+1 　　可以得到：f=　　@(x)3*x+1 　　输入t=0:3;　　f(t) 　　ans =　　1 4 7 10 　　（3）创建M-函数　　新建m文件，输入：　　function f=equation(x)　　f=3*x+1; 　　保存m文件到工作文件夹； 　　调用：　　输入t=0:3;　　f=equation(t) 　　ans =　　1 4 7 10这样可以么？
第三种调用的时候，可以在t未知的情况下，直接调用f么？
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。matlab函数如何传入参数这个是函数部分function y=testf(t,x)a=0.8;m = 0.01;b=0.1;y=[-a*x(1)*x(2)+m*x(2)-b*x(1),a*x(1)*x(2)-b*x(2)-m*x(2),b*x(1)+b*x(2)]';这个是执行部份ts=0:0.1:50;x0=[0.98,0.02,0.00]; [t,x]=ode45('testf',ts,x0);plot(t,x(:,2),'b-'),grid,这个是画的二维函数图,我想问一下,怎么把m作为参数传入函数,然后做m,t,和x(2)的三维函数,可能还有些问题,希望有缘人可以帮我
函数定义时,多加一个参数mfunction y=testf(t,x,m)a=0.8;m = 0.01;b=0.1;y=[-a*x(1)*x(2)+m*x(2)-b*x(1),a*x(1)*x(2)-b*x(2)-m*x(2),b*x(1)+b*x(2)]';执行部分ts=0:0.1:50;x0=[0.98,0.02,0.00];mm=1:0.1:50; %不同的...
（5y - 根号3）=0y=5分之根号32 - （根号2）y= 0y=根号2所以y=根号2或5分之根号3
①化简：(根号5+根号6)(根号5-根号6) ②解方程：x?+2x+6=1-4x①化简：(根号5+根号6)(根号5-根号6)②解方程：x?+2x+6=1-4x
①化简：(根号5+根号6)(根号5-根号6)=(根号5)?-(根号6)?=5-6=-1②解方程：x?+2x+6=1-4xx?+6x+5=0(x+1)(x+5)=0x=-1或x=-5
①原始的公式：S扇=θ/360°×S圆=θ/360°×2πr?.其中r是圆的半径,θ是圆心角角度.这个很好理解,就是算出圆的面积再算扇形,乘以扇形占总面积的比例.不过这个方法用的地方不是很多.②曲边三角形公式：S扇=1/2 ×Lr ,其中L为扇形的弧长,r为圆的半径.这个公式很好之处在于它和三角形面积公式非常相似,就把扇形看成底边弯曲成圆弧的三角形,面积还是1/2底乘高.③弧度制下的半径与弧度表达式：S扇=1/2 αr?,其中α为圆心角弧度.可以直接由弧度定义αr=L（弧长）从②推出来.
x?-5x-6=0?(x-6)(x+1)=0
a^2 + 2ab + b^2 = (a^2 + ab) + (ab + b^2) = -3 + 7 =4所以 (a+b)^2 = 4a+b = 2或-2因为a^2 + ab = a(a+b) = -3,所以a = 3/2,b =-7/2 或 a =-3/2,b=7/2所以a^2b^2 = (ab)^2 = (21/4)^2 = 441/16
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介绍新版newff
newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1 TF2...TFNl},
BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)
Description
newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1 TF2...TFNl},
BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) takes several arguments
R x Q1 matrix of Q1 sample R-element input
SN x Q2 matrix of Q2 sample SN-element
target vectors
Size of ith layer, for N-1 layers, default
(Output layer size SN is determined from T.)
Transfer function of ith layer. (Default =
'tansig' for
hidden layers and 'purelin' for output layer.)
Backpropagation network training function
(default = 'trainlm')
Backpropagation weight/bias learning
function (default = 'learngdm')
Row cell array of input processing
functions. (Default =
{'fixunknowns','removeconstantrows','mapminmax'})
Row cell array of output processing
functions. (Default =
{'removeconstantrows','mapminmax'})
Data divison function (default =
'dividerand')
problem consisting of inputs P and targets T to be solved with a
P = [0 1 2 3 4 5
6 7 8 9 10];T = [0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];
Here a network is created
with one hidden layer of five neurons.
newff(P,T,5);
The network is simulated and
its output plotted against the targets.
sim(net,P);plot(P,T,P,Y,'o')
The network is trained for
50 epochs. Again the network's output is plotted.
net.trainParam.epochs = 50;net = train(net,P,T);Y =
sim(net,P);plot(P,T,P,Y,'o')
新版newff与旧版newff调用语法对比
比如输入input（6*1000），输出output为（4*1000），那么
旧版定义：net=newff(minmax(input),[14,4],{'tansig','purelin'},'trainlm');
新版定义：net=newff(input,output,14,{'tansig','purelin'},'trainlm');
比如输入input（6*1000），输出output为（4*1000），那么
旧版定义：net=newff(minmax(input),[49,14,4],{'tansig','tansig','tansig'},'traingdx');
新版定义：net=newff(input,output, [49,14],
{'tansig','tansig','tansig'},'traingdx');
旧版newff使用方法在新版本中使用
提示：旧版本定义的newff虽也能在新版本中使用，但会有警告，警告如下：
Warning: NEWFF used in an obsolete way.
& In obs_use at 18
&&In newff&create_network at
&&In newff at 102
&& & See help
for NEWFF to update calls to the new argument
新版newff与旧版newff使用的训练效果对比
&旧版本：旧用法训练次数多，但精度高&&
新版本：新用法训练次数少，但精度可能达不到要求
造成上述原因是：
程序里面的权值、阈值的初始值是随机赋值的，所以每次运行的结果都会不一样，有好有坏。你可以把预测效果不错的网络的权值和阈值作为初始值。具体可以查看net.iw{1,1}、net.lw{2,1}、net.b{1}、net.b{2}的值。
现在给一个完整的例子
&%% 清空环境变量
%% 训练数据预测数据
data=importdata('test.txt');
%从1到768间随机排序
k=rand(1,768);
[m,n]=sort(k);
%输入输出数据
input=data(:,1:8);
=data(:,9);&
%随机提取500个样本为训练样本，268个样本为预测样本
input_train=input(n(1:500),:)';
output_train=output(n(1:500),:)';
input_test=input(n(501:768),:)';
output_test=output(n(501:768),:)';&
%输入数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);&
%% BP网络训练
% %初始化网络结构
net=newff(inputn,output_train,10);&
net.trainParam.epochs=1000;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.0000004;
%% 网络训练
net=train(net,inputn,output_train);&
%% BP网络预测
%预测数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);&
%网络预测输出
BPoutput=sim(net,inputn_test);&
%% 结果分析
%根据网络输出找出数据属于哪类
BPoutput(find(BPoutput&0.5))=0;
BPoutput(find(BPoutput&=0.5))=1;&
%% 结果分析
%画出预测种类和实际种类的分类图
plot(BPoutput,'og')
plot(output_test,'r*');
legend('预测类别','输出类别')
title('BP网络预测分类与实际类别比对','fontsize',12)
ylabel('类别标签','fontsize',12)
xlabel('样本数目','fontsize',12)
ylim([-0.5
%预测正确率
rightnumber=0;
i=1:size(output_test,2)
if BPoutput(i)==output_test(i)
rightnumber=rightnumber+1;
rightratio=rightnumber/size(output_test,2)*100;
sprintf('测试准确率=%0.2f',rightratio)
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。