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matlab 最小二乘最优问题
最小二乘最优问题（转） 默认分类
14:56:33 阅读 62 评论 1 字号：大中小 1.约束线性最小二乘 有约束线性最小二乘的标准形式为 sub.to 其中：C、A、Aeq 为矩阵；d、b、beq、lb、ub、x 是向量。 在 MATLAB5.x 中，约束线性最小二乘用函数 conls 求解。 函数 lsqlin 格式 x = lsqlin(C,d,A,b) %求在约束条件 下，方程 Cx = d 的最小二乘解 x。 x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq) %Aeq、beq 满足等式约束 ，若没有不等式约 束，则设 A=[ ]，b=[ ]。 x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq,lb,ub) %lb、ub 满足 ，若没有等式约束，则 Aeq=[ ]，beq=[ ]。 x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0) % x0 为初始解向量，若 x 没有界， 则 lb=[ ]，ub=[ ]。 x = lsqlin(C,d,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options) % options 为指定优化参 数 [x,resnorm] = lsqlin(...) % resnorm=norm(C*x-d)^2，即 2-范数。 [x,resnorm,residual] = lsqlin(...) %residual=C*x-d，即残差。 [x,resnorm,residual,exitflag] = lsqlin(...) %exitflag 为终止迭代的条 件 [x,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqlin(...) % output 表示输出优化信息 [x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda] = lsqlin(...) % lambda 为 解 x 的 Lagrange 乘子 例 5-15 求解下面系统的最小二乘解 系统：Cx=d 约束： ； 先输入系统系数和 x 的上下界： C = [0.0 0.7; 0.4 0.4; 0.5 0.9; 0.4 0.2; 0.7 0.6]; d = [ 0.8; 0.8; 0.1388]; A =[ 0.1 0.9; 0.8 0.6; 0.2 0.2]; b =[ 0.6; 0.6721]; lb = -0.1*ones(4,1); ub = 2*ones(4,1); 然后调用最小二乘命令： [x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda] = lsqlin(C,d,A,b,[ ],[ ],lb,ub);结果为： x= -0.0 0.2 resnorm = 0.1672 residual = 0.4 -0.0 0.0784 exitflag = 1 %说明解 x 是收敛的 output = iterations: 4 algorithm: medium-scale: active-set firstorderopt: [] cgiterations: [] lambda =lower: [4x1 double] upper: [4x1 double] eqlin: [0x1 double] ineqlin: [3x1 double] 通过 lambda.ineqlin 可查看非线性不等式约束是否有效。 2.非线性数据（曲线）拟合 非线性曲线拟合是已知输入向量 xdata 和输出向量 ydata，并且知道输入与输出 的函数关系为 ydata=F(x, xdata)，但不知道系数向量 x。今进行曲线拟合，求 x 使得下式成立： 在 MATLAB5.x 中，使用函数 curvefit 解决这类问题。 函数 lsqcurvefit 格式 x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata) x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub) x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub,options) [x,resnorm] = lsqcurvefit(…) [x,resnorm,residual] = lsqcurvefit(…) [x,resnorm,residual,exitflag] = lsqcurvefit(…) [x,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqcurvefit(…) [x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda] = lsqcurvefit(…) [x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] =lsqcurvefit(…) 参数说明： x0 为初始解向量；xdata，ydata 为满足关系 ydata=F(x, xdata)的数据；lb、ub 为解向量的下界和上界 ，若没有指定界，则 lb=[ ]，ub=[ ]； options 为指定的优化参数； fun 为拟合函数，其定义方式为：x = lsqcurvefit(@myfun,x0,xdata,ydata)， 其中 myfun 已定义为 function F = myfun(x,xdata) F = … % 计算 x 处拟合函数值 fun 的用法与前面相同； resnorm=sum ((fun(x,xdata)-ydata).^2)，即在 x 处残差的平方和； residual=fun(x,xdata)-ydata，即在 x 处的残差； exitflag 为终止迭代的条件； output 为输出的优化信息； lambda 为解 x 处的 Lagrange 乘子； jacobian 为解 x 处拟合函数 fun 的 jacobian 矩阵。 例 5-16 求解如下最小二乘非线性拟合问题 已知输入向量 xdata 和输出向量 ydata，且长度都是 n，拟合函数为 即目标函数为 其中： 初始解向量为 x0=[0.3, 0.4, 0.1]。 解：先建立拟合函数文件，并保存为 myfun.m function F = myfun(x,xdata) F = x(1)*xdata.^2 + x(2)*sin(xdata) + x(3)*xdata.^3; 然后给出数据 xdata 和 ydata &&xdata = [3.6 7.7 9.3 4.1 8.6 2.8 1.3 7.9 10.0 5.4]; &&ydata = [16.5 150.6 263.1 24.7 208.5 9.9 2.7 163.9 325.0 54.3];&&x0 = [10, 10, 10]; %初始估计值 &&[x,resnorm] = lsqcurvefit(@myfun,x0,xdata,ydata) 结果为： Optimization terminated successfully: Relative function value changing by less than OPTIONS.TolFun x= 0.5 0.3021 resnorm = 6.2950 3.非线性最小二乘 非线性最小二乘（非线性数据拟合）的标准形式为 其中：L 为常数在 MATLAB5.x 中，用函数 leastsq 解决这类问题，在 6.0 版中使用函数 lsqnonlin。 设 则目标函数可表达为 其中：x 为向量，F(x)为函数向量。 函数 lsqnonlin 格式 x = lsqnonlin(fun,x0) %x0 为初始解向量；fun 为 ，i=1,2,…,m，fun 返回向量值 F，而不是平方和值，平方和隐含在算法中，fun 的定义与前面相同。 x = lsqnonlin(fun,x0,lb,ub) %lb、ub 定义 x 的下界和上界： 。 x = lsqnonlin(fun,x0,lb,ub,options) %options 为指定优化参数，若 x 没 有界，则 lb=[ ]，ub=[ ]。[x,resnorm] = lsqnonlin(…) % resnorm=sum(fun(x).^2)，即解 x 处目标 函数值。 [x,resnorm,residual] = lsqnonlin(…) % residual=fun(x)，即解 x 处 fun 的值。 [x,resnorm,residual,exitflag] = lsqnonlin(…) %exitflag 为终止迭代 条件。 [x,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqnonlin(…) %output 输出优 化信息。 [x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda] = lsqnonlin(…) %lambda 为 Lagrage 乘子。 [x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] =lsqnonlin(…) %fun 在解 x 处的 Jacobian 矩阵。 例 5-17 求下面非线性最小二乘问题 初始解向量为 x0=[0.3, 0.4]。 解：先建立函数文件，并保存为 myfun.m，由于 lsqnonlin 中的 fun 为向量形式 而不是平方和形式，因此，myfun 函数应由 建立： k=1,2,…,10 function F = myfun(x) k = 1:10; F = 2 + 2*k-exp(k*x(1))-exp(k*x(2)); 然后调用优化程序： x0 = [0.3 0.4]； [x,resnorm] = lsqnonlin(@myfun,x0)结果为： Optimization terminated successfully: Norm of the current step is less than OPTIONS.TolX x= 0.8 resnorm = %求目标函数值 124.3622 4.非负线性最小二乘 非负线性最小二乘的标准形式为： sub.to 其中：矩阵 C 和向量 d 为目标函数的系数，向量 x 为非负独立变量。 在 MATLAB5.x 中，用函数 nnls 求解这类问题，在 6.0 版中则用函数 lsqnonneg。 函数 lsqnonneg 格式 x = lsqnonneg(C,d) %C 为实矩阵，d 为实向量 x = lsqnonneg(C,d,x0) % x0 为初始值且大于 0 x = lsqnonneg(C,d,x0,options) % options 为指定优化参数 [x,resnorm] = lsqnonneg(…) % resnorm=norm (C*x-d)^2 [x,resnorm,residual] = lsqnonneg(…) %residual=C*x-d [x,resnorm,residual,exitflag] = lsqnonneg(…) [x,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqnonneg(…) [x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda] = lsqnonneg(…) 例 5-18 一个最小二乘问题的无约束与非负约束解法的比较。先输入数据： &&C = [ 0.9; 0.1; 0.5; 0.0]; &&d = [0.1; 0.5]; && [C\d, lsqnonneg(C,d)] ans = -2..9 注意：1。当问题为无约束线性最小二乘问题时，使用 MATLAB 下的“\”运算即 可以解决。2．对于非负最小二乘问题，调用 lsqnonneg(C,d)求解。
matlab_最小二乘法数据拟合_电脑基础知识_IT/计算机...其他一 些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵...最后比较 残差选 择最优最小乘二拟合函数,再者初始...本文针对最小二乘曲线拟合的有关理论和应用问题以及 相应的MATLAB实现进行探讨。...至于非线性模型,则要借助求解非线性方程组或用最 优化方法求得所需参数才能得到...MATLAB 非线性最小二乘 lsqnonlin 和 lsqcurvefit 的使用
08:51 ...MATLAB语言在非线性最小...
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9...偏最小二乘建模的全过程MATLAB程序与结果_数学_自然科学_专业资料 暂无评价|0人阅读|0次下载|举报文档偏最小二乘建模的全过程MATLAB程序与结果_数学_自然科学_...MATLAB最小二乘法函数逼近 - 禁止复制 北京石油化工学院 Onlyunited 最小二乘法求函数逼近 最小二乘法求函数逼近算法: 最小二乘拟合是在一类曲线 ? 中求一...matlab最小二乘法 - 4. 设某物理量 Y 与 X 满足关系式 Y=aX2+bX+c,实验获得一批数据如 下表,试辨识模型参数 a,b 和 c 。(50 分) X Y 1.01 9....最小二乘法消除趋势项matlab程序 - fs=1000; %fs 为采样频率; t=1/fs:1/fs:1; x1=2*sin(100*pi*t); subplot(4,1,1)...matlab 最小二乘法的非线性参数拟合首先说一下匿名函数:在创建匿名函数时,Matlab 记录了关于函数的信息, 当使用句柄调用该函数的时候,Matlab 不再进行搜索,而是...最小二乘法matlab程序 - 理解最小二乘法的基本原理,通过计算机解决相关问题; 用 matlab 程序解决问题。 1 1. 实验目的: (1)理解最小二乘法的基本原理,通过...Matlab 最小二乘 曲线拟合_自然科学_专业资料。Matlab 最小二乘 曲线拟合 Matlab: 最小二乘 曲线拟合问题:给定一批数据点(输入变量与输出变量的数据),需确定满足...
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最近小用MATLAB在作图，小结下各种学到的比较杂的东西
绘制正态分布函数，也叫高斯函数
&y = gaussmf(x,[sig c])&
sig为方差开方，c为均值
上述指令绘图为服从正态分布X~N(c,sig^2)
使用示例为：
x=-:10690;
y = gaussmf(x,[3545 55]);
plot(x,y);
这个学习自
其他小细节汇总
限制绘图中x轴的范围
%将x坐标限制在-10到10的区间内
xlim([-10,10]);
限制绘图中y轴的范围
%将y坐标限制在-50到50的区间内
ylim([-50,50])
绘制图标题
%标题为正态分布图，标题大小为20
title（'正态分布图','FontSize',20）;
x或者y轴题标
%x轴为速度，以m/s为单位，用15号字体标明
xlabel('速度（单位：m/s）','FontSize',15)；
%y轴为长度，以m为单位，用20号字体标明
ylabel('长度（单位：m）','FontSize',20)
以上小整理，在字体后面还可以用'color','red'来指定字的颜色等
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选修课老师让做三道题当做节课作业，礼拜一要交，拜托MATLAB大侠高手帮帮忙啊！题目一：1、通过测量得到一组数据：t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10y 4.842 4.362 3.754 3.368 3.169 3.083 3.034 3.016 3.012 3.005分别采用 Y1（t）=C1+C2*“e的-t次方”，Y2=d1+d2*t*“e的-t次方”（其中1 和2都是角标，不是系数，请大侠注意） 进行拟合，并画出拟合曲线进行对比。题目二：2、编写一个程序允许使用者输入一个字符串，这个字符必须是一个星期中的某一天（即“Sunday”,”Monday”,”Tuesday”等），应用switch结构把这些字符串转换成相应的数字，以星期天为第一天，以星期六为最后一天。如果输入不是这七个字符串中的一个，那么输出提示信息。题目三：求双重积分：∫ 0到π∫0到π（ysinx—xcosy）dxdy，（π是PI，也就是3.……）我是菜鸟，不会输这些数学符号，见谅！另外，老师让做的是程序的输入语言，说是写出来以后他要输入到软件里，看能不能输出，这个老师，真是为难人啊！拜托帮帮忙，发到我的邮箱也可以，或者加我qq详细说明也可以，扣扣在线
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1．MATLAB的基本知识
1-1、基本运算与函数&&&
在MATLAB下进行基本数学运算，仅仅需将运算式直接打入提示号（&&）之後，并按入Enter键就可以。比如：&&
&& (5*2+1.3-0.8)*10/25&&
ans =4.2000&&
MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans，代表MATLAB运算後的答案（Answer）并显示其数值於萤幕上。
小提示： &&&&是MATLAB的提示符号（Prompt），但在PC中文视窗系统下，由於编码方式不同，此提示符号常会消失不见，但这并不会影响到MATLAB的运算结果。&&
我们也可将上述运算式的结果设定给还有一个变数x：&&
x = (5*2+1.3-0.8)*10^2/25&&
此时MATLAB会直接显示x的值。由上例可知，MATLAB认识全部一般经常使用到的加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）的数学运算符号，以及幂次运算（^）。&&
小提示： MATLAB将全部变数均存成double的形式，所以不需经过变数宣告（Variabledeclaration）。MATLAB同一时候也会自己主动进行记忆体的使用和回收，而不必像C语言,必须由使用者一一指定.这些功能使的MATLAB易学易用，使用者可专心致力於撰写程式，而不必被软体枝节问题所干扰。&&&
若不想让MATLAB每次都显示运算结果，仅仅需在运算式最後加上分号（；）就可以，例如以下例：
y = sin(10)*exp(-0.3*4^2);&&
若要显示变数y的值，直接键入y就可以：&&
y =-0.0045&&
在上例中，sin是正弦函数，exp是指数函数，这些都是MATLAB经常使用到的数学函数。
下表即为MATLAB经常使用的基本数学函数及三角函数：&&
小整理：MATLAB经常使用的基本数学函数
abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度
angle(z)：复 数z的相角(Phase angle)
sqrt(x)：开平方
real(z)：复数z的实部
imag(z)：复数z的虚 部
conj(z)：复数z的共轭复数
round(x)：四舍五入至近期整数
fix(x)：不管正负，舍去小数至近期整数
floor(x)：地板函数，即舍去正小数至近期整数
ceil(x)：天花板函数，即增加正小数至近期整数
rat(x)：将实数x化为分数表示
rats(x)：将实数x化为多项分数展开
sign(x)：符号函数 (Signum function)。&&
当x&0时，sign(x)=-1；&&
当x=0时，sign(x)=0;&&
当x&0时，sign(x)=1。&&
& 小整理：MATLAB经常使用的三角函数
sin(x)：正弦函数
cos(x)：馀弦函数
tan(x)：正切函数
asin(x)：反正弦函数
acos(x)：反馀弦函数
atan(x)：反正切函数
atan2(x,y)：四象限的反正切函数
sinh(x)：超越正弦函数
cosh(x)：超越馀弦函数
tanh(x)：超越正切函数
asinh(x)：反超越正弦函数
acosh(x)：反超越馀弦函数
atanh(x)：反超越正切函数&&
变数也可用来存放向量或矩阵，并进行各种运算，例如以下例的列向量（Row vector）运算：
x = [1 3 5 2];&&
y = 2*x+1&&
y = 3 7 11 5&&
小提示：变数命名的规则&&
1.第一个字母必须是英文字母 2.字母间不可留空格 3.最多仅仅能有19个字母，MATLAB会忽略多馀字母& &
我们能够任意更改、添加或删除向量的元素：&
y(3) = 2 % 更改第三个元素&&
y =3 7 2 5&&
y(6) = 10 % 增加第六个元素&&
y = 3 7 2 5 0 10&&
y(4) = [] % 删除第四个元素，&&
y = 3 7 2 0 10&&
在上例中，MATLAB会忽略全部在百分比符号（%）之後的文字，因此百分比之後的文字均可视为程式的注解（Comments）。MATLAB亦可取出向量的一个元素或一部份来做运算：&
x(2)*3+y(4) % 取出x的第二个元素和y的第四个元素来做运算&&
y(2:4)-1 % 取出y的第二至第四个元素来做运算&&
ans = 6 1 -1&&
在上例中，2:4代表一个由2、3、4组成的向量
若对MATLAB函数使用方法有疑问，可随时使用help来寻求线上支援（on-line help）：helplinspace&&
小整理：MATLAB的查询命令
help：用来查询已知命令的使用方法。比如已知inv是用来计算反矩阵，键入help inv就可以得知有关inv命令的使用方法。（键入help help则显示help的使用方法，请试看看！） lookfor：用来寻找未知的命令。比如要寻找计算反矩阵的命令，可键入 lookfor inverse，MATLAB即会列出全部和keywordinverse相关的指令。找到所需的命令後 ，就可以用help进一步找出其使用方法。（lookfor其实是对全部在搜寻路径下的M档案进行keyword对第一注解行的比对，详见後叙。）&&
将列向量转置（Transpose）後，就可以得到行向量（Column vector）：&&
z = 4.0000&&
&& 5.2000&&
&& 6.4000&&
&& 7.6000&&
&& 8.8000&&
&& 10.0000&&&
不论是行向量或列向量，我们均可用同样的函数找出其元素个数、最大值、最小值等：&
length(z) % z的元素个数&&
max(z) % z的最大值&&
ans = 10&&
min(z) % z的最小值&&
ans =&& 4&&
小整理：适用於向量的经常使用函数有：
min(x): 向量x的元素的最小值
max(x): 向量x的元素的最大值
mean(x): 向量x的元素的平均值
median(x): 向量x的元素的中位数
std(x): 向量x的元素的标准差
diff(x): 向量x的相邻元素的差
sort(x): 对向量x的元素进行排序（Sorting）
length(x): 向量x的元素个数
norm(x): 向量x的欧氏（Euclidean）长度
sum(x): 向量x的元素总和
prod(x): 向量x的元素总乘积
cumsum(x): 向量x的累计元素总和
cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积
dot(x, y): 向量x和y的内 积
cross(x, y): 向量x和y的外积 （大部份的向量函数也可适用於矩阵，详见下述。）&
若要输入矩阵，则必须在每一列结尾加上分号（；），例如以下例：&&
A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 1011 12];&&&
1& 2& 3&4&&&
5& 6& 7&8&&&
9& 10 11& 12&&
相同地，我们能够对矩阵进行各种处理：&&
A(2,3) = 5 % 改变位於第二列，第三行的元素值&&
1& 2& 3&4&&
5& 6& 5&8&&&
9& 10 11& 12&&&
B = A(2,1:3) % 取出部份矩阵B&&
B = 5 6 5&&
A = [A B'] % 将B转置後以行向量并入A&&
1& 2& 3&&4& 5&&&
5& 6& 5&&8& 6&&&
9& 10 11& 12&5&&
A(:, 2) = [] % 删除第二行（：代表全部列）&&
1& 3& 4&5&&&
5& 5& 8&6&&&
9& 11 12& 5& &
A = [A; 4 3 2 1] % 增加第四列&&&
1& 3&& 4&&5&&&
5& 5&& 8&&6&&&
9& 11& 12&5&&
4& 3&& 2&&1&&
A([1 4], :) = [] % 删除第一和第四列（：代表全部行）&&
5& 5&& 8&&6&&&
9& 11& 12&5&&
这几种矩阵处理的方式能够相互叠代运用，产生各种意想不到的效果，就看各位的巧思和创意。&&
小提示：在MATLAB的内部资料结构中,每个矩阵都是一个以行为主（Column-oriented ）的阵列（Array）因此对於矩阵元素的存取，我们可用一维或二维的索引（Index）来定址。举例来说，在上述矩阵A中，位於第二列、第三行的元素可写为A(2,3) （二维索引）或A(6)（一维索引，即将全部直行进行堆叠後的第六个元素）。&&
此外，若要又一次安排矩阵的形状，可用reshape命令：&&
B = reshape(A, 4, 2) % 4是新矩阵的列数，2是新矩阵的行数&&
小提示： A(:)就是将矩阵A每一列堆叠起来，成为一个行向量，而这也是MATLAB变数的内部储存方式。曾经例而言，reshape(A, 8, 1)和A(:)相同都会产生一个8x1的矩阵。&
MATLAB可在同一时候运行数个命令，仅仅要以逗号或分号将命令隔开：&&
x = sin(pi/3); y = x^2; z = y*10,
若一个数学运算是太长，可用三个句点将其延伸到下一行：&
z = 10*sin(pi/3)* ...&&
sin(pi/3);&&
若要检视现存於工作空间（Workspace）的变数，可键入who：&&
Your variables are:&&
testfile x&&
这些是由使用者定义的变数。若要知道这些变数的具体资料，可键入：&&
Name Size Bytes Class&
A 2x4 64 double array&&
B 4x2 64 double array&&
ans 1x1 8 double array&&
x 1x1 8 double array&&
y 1x1 8 double array&&
z 1x1 8 double array&&
Grand total is 20 elements using 160 bytes&&
使用clear能够删除工作空间的变数：&&
??? Undefined function or variable 'A'.&&
另外MATLAB有些永久常数（Permanent constants），尽管在工作空间中看不 到，但使用者可直接取用，比如：&&
ans = 3.1416&&
下表即为MATLAB经常使用到的永久常数。&&
小整理：MATLAB的永久常数 i或j：基本虚数单位
eps：系统的浮点（Floating-point）准确度
inf：无限大， 比如1/0 nan或NaN：非数值（Not a number） ，比如0/0
pi：圆周率 p（= 3.1415926...）
realmax：系统所能表示的最大数值&
realmin：系统所能表示的最小数值
nargin: 函数的输入引数个数
nargin: 函数的输出引数个数&&
&1-2、反复命令& &
最简单的反复命令是for圈（for-loop），其基本形式为：&&&&
for 变数 = 矩阵；&&&
运算式；&&&
当中变数的值会被依次设定为矩阵的每一行，来运行介於for和end之间的运算式。因此,若无意外情况，运算式运行的次数会等於矩阵的行数。&&
举例来说，下列命令会产生一个长度为6的调和数列（Harmonic sequence）：&
x = zeros(1,6); % x是一个16的零矩阵&&
for i = 1:6,&&
x(i) = 1/i;&&
在上例中，矩阵x最初是一个16的零矩阵，在for圈中，变数i的值依次是1到6，因此矩阵x的第i个元素的值依次被设为1/i。我们可用分数来显示此数列：&&&
format rat % 使用分数来表示数值&&
1 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6&&
for圈能够是多层的，下例产生一个16的Hilbert矩阵h，当中为於第i列、第j行的元素为&&&
h = zeros(6);&&
for i = 1:6,&&
for j = 1:6,&&
h(i,j) = 1/(i+j-1);&&&
disp(h)&&&
1 1/2 1/3 1/4 1/5 1/6&&
1/2 1/3 1/4 1/5 1/6 1/7&&
1/3 1/4 1/5 1/6 1/7 1/8&&
1/4 1/5 1/6 1/7 1/8 1/9&&&
1/5 1/6 1/7 1/8 1/9 1/10&&&
1/6 1/7 1/8 1/9 1/10 1/11&&
小提示：预先配置矩阵 在上面的样例，我们使用zeros来预先配置（Allocate）了一个适当大小的矩阵。若不预先配置矩阵，程式仍可运行，但此时MATLAB须要动态地添加（或减小）矩阵的大小，因而减少程式的运行效率。所以在使用一个矩阵时，若能在事前知道其大小，则最好先使用zeros或ones等命令来预先配置所需的记忆体（即矩阵）大小。&&
在下例中，for圈列出先前产生的Hilbert矩阵的每一行的平方和：&&&
for i = h,&&
disp(norm(i)^2); % 印出每一行的平方和&&
282/551&&&
650/2343&&
524/2933&&
559/4431&&
831/8801&&
在上例中，每一次i的值就是矩阵h的一行，所以写出来的命令特别简洁。&&
令一个经常使用到的反复命令是while圈，其基本形式为：&&
while 条件式；&&
运算式；&&
也就是说，仅仅要条件示成立，运算式就会一再被运行。比如先前产生调和数列的样例，我们可用while圈改写例如以下：&&&
x = zeros(1,6); % x是一个16的零矩阵&&
while i &= 6,&&&
x(i) = 1/i;&&&
i = i+1;&&&
format short
1-3、逻辑命令&&
最简单的逻辑命令是if, ..., end，其基本形式为：&
if 条件式；&&&
运算式；&&&
if rand(1,1) & 0.5,&&&
disp('Given random number is greater than 0.5.');&&
Given random number is greater than 0.5.
1-4、集合多个命令於一个M档案&&&&
若要一次运行大量的MATLAB命令，可将这些命令存放於一个副档名为m的档案，并在 MATLAB提示号下键入此档案的主档名就可以。此种包括MATLAB命令的档案都以m为副档名，因此通称M档案（M-files）。比如一个名为test.m的M档案，包括一连串的MATLAB命令，那麽仅仅要直接键入test，就可以运行其所包括的命令：&&
pwd % 显示如今的文件夹&&
D:\MATLAB5\bin&&
cd c:\data\mlbook % 进入test.m所在的文件夹&&
type test.m % 显示test.m的内容&&
% This is my first test M-file.&&
% Roger Jang, March 3, 1997&&
fprintf('Start of test.m!\n');&&
for i = 1:3,&&
fprintf('i = %d ---& i^3 = %d\n', i, i^3);&&&
fprintf('End of test.m!\n');&&
test % 运行test.m &&
Start of test.m!&&
i = 1 ---& i^3 = 1&&
i = 2 ---& i^3 = 8&&
i = 3 ---& i^3 = 27&&
End of test.m!&&
小提示：第一注解行（H1 help line） test.m的前两行是注解，能够使程式易於了解与管理。特别要说明的是，第一注解行通经常使用来简短说明此M档案的功能，以便lookfor能以keyword比对的方式来找出此M档案。举例来说，test.m的第一注解行包括test这个字，因此假设键入lookfor test，MATLAB就可以列出全部在第一注解行包括test的M档案，因而test.m也会被列名在内。&&
严格来说，M档案可再细分为命令集（Scripts）及函数（Functions）。前述的test.m即为命令集，其效用和将命令逐一输入全然一样，因此若在命令集能够直接使用工作空间的变数，并且在命令集中设定的变数，也都在工作空间中看得到。函数则须要用到输入引数（Input arguments）和输出引数（Output arguments）来传递资讯，这就像是C语言的函数,或是FORTRAN语言的副程序（Subroutines）。举例来说，若要计算一个正整数的阶乘 （Factorial），我们能够写一个例如以下的MATLAB函数并将之存档於fact.m：&&
function output = fact(n)&&
% FACT Calculate factorial of a given positive integer.&&
output = 1;&&&
for i = 1:n,&&&
output = output*i;&&&
当中fact是函数名，n是输入引数，output是输出引数，而i则是此函数用到的临时变数。要使用此函数，直接键入函数名及适当输入引数值就可以：&&
y = fact(5)&&
（当然，在运行fact之前，你必须先进入fact.m所在的文件夹。）在运行fact(5)时，
MATLAB会跳入一个下层的临时工作空间（Temperary workspace），将变数n的值设定为5，然後进行各项函数的内部运算，全部内部运算所产生的变数（包括输入引数n、临时变数i，以及输出引数output）都存在此临时工作空间中。运算完成後，MATLAB会将最後输出引数output的值设定给上层的变数y，并将清除此临时工作空间及其所含的全部变数。换句话说，在呼叫函数时，你仅仅能经由输入引数来控制函数的输入，经由输出引数来得到函数的输出，但全部的临时变数都会随着函数的结束而消失，你并无法得到它们的值。&
小提示：有关阶乘函数 前面（及後面）用到的阶乘函数仅仅是纯粹用来说明MATLAB的函数观念。若实际要计算一个正整数n的阶乘（即n!）时，可直接写成prod(1:n)，或是直接呼叫gamma函数：gamma(n-1)。&&
MATLAB的函数也能够是递式的（Recursive），也就是说，一个函数能够呼叫它本身。
举例来说，n! = n*(n-1)!，因此前面的阶乘函数能够改成递式的写法：&&
function output = fact(n)&&
% FACT Calculate factorial of a given positive integerrecursively.&&
if n == 1, % Terminating condition&&
output = 1;&&
output = n*fact(n-1);&&&
在写一个递函数时，一定要包括结束条件（Terminating condition），否则此函数将会一再呼叫自己，永远不会停止，直到电脑的记忆体被耗尽为止。以上例而言，n==1即满足结束条件，此时我们直接将output设为1，而不再呼叫此函数本身。&&
1-5、搜寻路径&&
在前一节中，test.m所在的文件夹是d:\mlbook。假设不先进入这个文件夹，MATLAB就找不到你要运行的M档案。假设希望MATLAB不论在何处都能运行test.m，那麽就必须将d:\mlbook增加MATLAB的搜寻路径（Search path）上。要检视MATLAB的搜寻路径，键入path就可以：&
MATLABPATH&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\general&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\ops&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\lang&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\elmat&&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\elfun&&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\specfun&&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\matfun&&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\datafun&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\polyfun&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\funfun&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\sparfun&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\graph2d&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\graph3d&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\specgraph&&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\graphics&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\uitools&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\strfun&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\iofun&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\timefun&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\datatypes&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\dde&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\demos&&
d:\matlab5\toolbox\tour&&&
d:\matlab5\toolbox\simulink\simulink&&
d:\matlab5\toolbox\simulink\blocks&&
d:\matlab5\toolbox\simulink\simdemos&&&
d:\matlab5\toolbox\simulink\dee&&
d:\matlab5\toolbox\local&&
此搜寻路径会依已安装的工具箱（Toolboxes）不同而有所不同。要查询某一命令是在搜寻路径的何处，可用which命令：&&&
which expo&&
d:\matlab5\toolbox\matlab\demos\expo.m&&
非常显然c:\data\mlbook并不在MATLAB的搜寻路径中，因此MATLAB找不到test.m这个M档案：&&
which test&&
c:\data\mlbook\test.m&&
要将d:\mlbook增加MATLAB的搜寻路径，还是使用path命令：&&
path(path, 'c:\data\mlbook');&&&
此时d:\mlbook已增加MATLAB搜寻路径（键入path试看看），因此MATLAB已经&看&得到
which test&&
c:\data\mlbook\test.m&&
如今我们就能够直接键入test，而不必先进入test.m所在的文件夹。&&
小提示：怎样在其启动MATLAB时，自己主动设定所需的搜寻路径？ 假设在每一次启动MATLAB後都要设定所需的搜寻路径，将是一件非常麻烦的事。有两种方法，能够使MATLAB启动後 ，就可以加载使用者定义的搜寻路径：&&
1.MATLAB的预设搜寻路径是定义在matlabrc.m（在c:\matlab之下，或是其它安装MATLAB 的主文件夹下），MATLAB每次启动後，即自己主动运行此档案。因此你能够直接改动matlabrc.m ，以增加新的文件夹於搜寻路径之中。&&
2.MATLAB在运行matlabrc.m时，同一时候也会在预设搜寻路径中寻找startup.m，若此档案存在，则运行其所含的命令。因此我们可将全部在MATLAB启动时必须运行的命令（包括更改搜寻路径的命令），放在此档案中。&&
每次MATLAB遇到一个命令（比如test）时，其处置程序为：&&
1.将test视为使用者定义的变数。
2.若test不是使用者定义的变数，将其视为永久常数 。
3.若test不是永久常数，检查其是否为眼下工作文件夹下的M档案。
4.若不是，则由搜寻路径寻找是否有test.m的档案。
5.若在搜寻路径中找不到，则MATLAB会发出哔哔声并印出错误讯息。&&
下面介绍与MATLAB搜寻路径相关的各项命令。&&
1-6、资料的储存与加载&&
有些计算旷日废时，那麽我们通常希望能将计算所得的储存在档案中，以便将来可进行其它处理。MATLAB储存变数的基本命令是save，在不加不论什么选项（Options）时，save会将变数以二进制（Binary）的方式储存至副档名为mat的档案，例如以下述：&&
save：将工作空间的全部变数储存到名为matlab.mat的二进制档案。
save filename：将工作空间的全部变数储存到名为filename.mat的二进制档案。 save filename x y z ：将变数x、y、z储存到名为filename.mat的二进制档案。&&
下面为使用save命令的一个简例：&&
who % 列出工作空间的变数&&
Your variables are:&
ans i x z&&
save test B y % 将变数B与y储存至test.mat&&
dir % 列出如今文件夹中的档案&&
. 2plotxy.doc fact.m simulink.doc test.m ~$1basic.doc&&
.. 3plotxyz.doc first.doc temp.doc test.mat&&
1basic.doc book.dot go.m template.doc testfile.dat&&
delete test.mat % 删除test.mat&&
以二进制的方式储存变数，通常档案会比較小，并且在加载时速度较快，可是就无法用普通的文书软体（比如pe2或记事本）看到档案内容。若想看到档案内容，则必须加上-ascii选项，详见下述：&&
save filename x -ascii：将变数x以八位数存到名为filename的ASCII档案。
Save filename x -ascii -double：将变数x以十六位数存到名为filename的ASCII档案。&&
还有一个选项是-tab，可将同一列相邻的数目以定位键（Tab）隔开。&&
小提示：二进制和ASCII档案的比較 在save命令使用-ascii选项後，会有下列现象:save命令就不会在档案名称後加上mat的副档名。
因此以副档名mat结尾的档案一般是MATLAB的二进位资料档。
若非有特殊须要，我们应该尽量以二进制方式储存资料。&&&
load命令可将档案加载以取得储存之变数：&&
load filename：load会寻找名称为filename.mat的档案，并以二进制格式加载。若找不到filename.mat，则寻找名称为filename的档案，并以ASCII格式加载。load filename-ascii：load会寻找名称为filename的档案，并以ASCII格式加载。&&
若以ASCII格式加载，则变数名称即为档案名称（但不包括副档名）。若以二进制加载，则可保留原有的变数名称，例如以下例：&&
% 清除工作空间中的变数&&
x = 1:10;&&
save testfile.dat x -ascii % 将x以ASCII格式存至名为testfile.dat的档案&&
load testfile.dat % 加载testfile.dat&&
who % 列出工作空间中的变数&&
Your variables are:&
testfile x&&
注意在上述过程中，由於是以ASCII格式储存与加载，所以产生了一个与档案名称同样的变数testfile，此变数的值和原变数x全然同样。&&
1-7、结束MATLAB&&
有三种方法能够结束MATLAB：&&
1.键入exit
2.键入quit
3.直接关闭MATLAB的命令视窗（Command window）&&
2．数值分析
diff函数用以演算一函数的微分项，相关的函数语法有下列4个：&&
diff(f) 传回f对预设独立变数的一次微分值&&
diff(f,'t') 传回f对独立变数t的一次微分值&&
diff(f,n) 传回f对预设独立变数的n次微分值&&
diff(f,'t',n) 传回f对独立变数t的n次微分值&&
&&& 数值微分函数也是用diff，因此这个函数是靠输入的引数决定是以数值或是符号微分，假设引数为向量则运行数值微分，假设引数为符号表示式则运行符号微分。&&
&&& 先定义下列三个方程式，接著再演算其微分项：&&
&&S1 = '6*x^3-4*x^2+b*x-5';&&
&&S2 = 'sin(a)';&&
&&S3 = '(1 - t^3)/(1 + t^4)';&&
&&diff(S1)&&
ans=18*x^2-8*x+b&&
&&diff(S1,2)&&
ans= 36*x-8&&
&&diff(S1,'b')&&
&&diff(S2)&&
&&diff(S3)&&
ans=-3*t^2/(1+t^4)-4*(1-t^3)/(1+t^4)^2*t^3&&
&&simplify(diff(S3))&&
ans= t^2*(-3+t^4-4*t)/(1+t^4)^2&
&int函数用以演算一函数的积分项， 这个函数要找出一符号式 F 使得diff(F)=f。假设积
分式的解析式(analytical form, closed form) 不存在的话或是MATLAB无法找到，则int 传回原输入的符号式。相关的函数语法有下列 4个：&&
int(f) 传回f对预设独立变数的积分值&&
int(f,'t') 传回f对独立变数t的积分值&&
int(f,a,b) 传回f对预设独立变数的积分值，积分区间为[a,b]，a和b为数值式&&
int(f,'t',a,b) 传回f对独立变数t的积分值，积分区间为[a,b]，a和b为数值式&&
int(f,'m','n') 传回f对预设变数的积分值，积分区间为[m,n]，m和n为符号式&&
我们示范几个样例：&&
&&S1 = '6*x^3-4*x^2+b*x-5';&&
&&S2 = 'sin(a)';&&
&&S3 = 'sqrt(x)';&
&&int(S1)&&
ans= 3/2*x^4-4/3*x^3+1/2*b*x^2-5*x&&
&&int(S2)&&
ans= -cos(a)&&
&&int(S3)&&
ans= 2/3*x^(3/2)&&
&&int(S3,'a','b')&&
ans= 2/3*b^(3/2)- 2/3*a^(3/2)&&
&&int(S3,0.5,0.6)&&&
ans= 2/25*15^(1/2)-1/6*2^(1/2)&&
&&numeric(int(S3,0.5,0.6)) % 使用numeric函数能够计算积分的数值&&
ans= 0.0741&
2．3求解常微分方程式&&
&&MATLAB解常微分方程式的语法是dsolve('equation','condition')，当中equation代表常微分方程式即y'=g(x,y)，且须以Dy代表一阶微分项y'　D2y代表二阶微分项y''　，&&&
condition则为初始条件。&&&&&
如果有下面三个一阶常微分方程式和其初始条件&&&&&
y'=3x2, y(2)=0.5&&&&
y'=2.x.cos(y)2, y(0)=0.25&&&&&&
y'=3y+exp(2x), y(0)=3&&&&
相应上述常微分方程式的符号运算式为：&&&&&&
&&soln_1 = dsolve('Dy =3*x^2','y(2)=0.5')&&&&&&
ans= x^3-7.000&&&&&
&&ezplot(soln_1,[2,4]) % 看看这个函数的长相&&&&&
&&soln_2 = dsolve('Dy =2*x*cos(y)^2','y(0) = pi/4')&&&&&&
ans= atan(x^2+1)&&&&
&&soln_3 = dsolve('Dy = 3*y +exp(2*x)',' y(0) = 3')&&&&&&
ans= -exp(2*x)+4*exp(3*x)&&&
2．4非线性方程式的实根&&
&&& 要求任一方程式的根有三步骤：&&&
&&& 先定义方程式。要注意必须将方程式安排成 f(x)=0 的形态，比如一方程式为sin(x)=3，
则该方程式应表示为f(x)=sin(x)-3。能够 m-file 定义方程式。&&
&&& 代入适当范围的 x, y(x) 值，将该函数的分布图画出，藉以了解该方程式的「长相」。&
&&& 由图中决定y(x)在何处附近(x0)与 x 轴相交，以fzero的语法fzero('function',x0)就可以求出在 x0附近的根，当中 function 是先前已定义的函数名称。假设从函数分布图看出根不仅仅一个，则须再代入还有一个在根附近的 x0，再求出下一个根。&&
&&& 下面分别介绍几数个方程式，来说明怎样求解它们的根。&
&&& 例一、方程式为&&
&&&sin(x)=0&&
&&& 我们知道上式的根有 ，求根方式例如以下：&&
&& r=fzero('sin',3) % 由于sin(x)是内建函数，其名称为sin，因此无须定义它,选择 x=3 附近求根&&
&r=3.1416&&
&& r=fzero('sin',6) % 选择 x=6 附近求根&&
r = 6.2832&
&&& 例二、方程式为MATLAB 内建函数 humps，我们不需要知道这个方程式的形态为何，只是我们能够将它划出来，再找出根的位置。求根方式例如以下：&&
&& x=linspace(-2,3);&&
&& y=humps(x);&&
&& plot(x,y), grid % 由图中可看出在0和1附近有二个根
&& r=fzero('humps',1.2)&&
r = 1.2995&
例三、方程式为y=x.^3-2*x-5&&
&&& 这个方程式事实上是个多项式，我们说明除了用 roots 函数找出它的根外，也能够用这节介绍的方法求根，注意二者的解法及结果有所不同。求根方式例如以下：&&
% m-function, f_1.m&&
function y=f_1(x) % 定义 f_1.m 函数&&
y=x.^3-2*x-5;&
&& x=linspace(-2,3);&&
&& y=f_1(x);&&
&& plot(x,y), grid % 由图中可看出在2和-1附近有二个根&
&& r=fzero('f_1',2); % 决定在2附近的根&&
r = 2.0946&&
&& p=[1 0 -2 -5]&&
&& r=roots(p) % 以求解多项式根方式验证&&
-1.0473 + 1.1359i &&
-1.0473 - 1.1359i&&
2．5线性代数方程（组）求解
&&& 我们习惯将上组方程式以矩阵方式表演示样例如以下&&
&&&&AX=B&&
当中 A 为等式左边各方程式的系数项，X 为欲求解的未知项，B 代表等式右边之已知项&
要解上述的联立方程式，我们能够利用矩阵左除 \ 做运算，即是 X=A\B。&&
&&& 假设将原方程式改写成 XA=B&
当中 A 为等式左边各方程式的系数项，X 为欲求解的未知项，B 代表等式右边之已知项&
&&& 注意上式的 X, B 已改写成列向量，A事实上是前一个方程式中 A 的转置矩阵。上式的 X 能够矩阵右除 / 求解，即是 X=B/A。&&
&&& 若以反矩阵运算求解 AX=B, X=B，即是 X=inv(A)*B，或是改写成 XA=B, X=B，即是X=B*inv(A)。&&
&&& 我们直接以以下的样例来说明这三个运算的使用方法：&&
&& A=[3 2-1; -1 3 2; 1 -1 -1]; % 将等式的左边系数键入&&
&& B=[10 5 -1]'; % 将等式右边之已知项键入，B要做转置&&
&& X=A\B % 先以左除运算求解&&
X = % 注意X为行向量&&
&& C=A*X % 验算解是否正确&&
C = % C=B&&
&& A=A'; % 将A先做转置&&
&& B=[10 5 -1];&&
&& X=B/A % 以右除运算求解的结果亦同&&
X = % 注意X为列向量&&
10&5& -1&&
&& X=B*inv(A); % 也能够反矩阵运算求解&
3.基本xy平面画图命令&&
&&& MATLAB不但擅长於矩阵相关的数值运算，也适合用在各种科学目视表示（Scientificvisualization）。
&&& 本节将介绍MATLAB基本xy平面及xyz空间的各项画图命令，包括一维曲线及二维曲面的绘制、列印及存档。&&
&&& plot是绘制一维曲线的基本函数，但在使用此函数之前，我们需先定义曲线上每一点的x 及y座标。
下例可画出一条正弦曲线：&&
x=linspace(0, 2*pi, 100); % 100个点的x座标&&
y=sin(x); % 相应的y座标&&
plot(x,y);&&
小整理：MATLAB基本画图函数
plot: x轴和y轴均为线性刻度（Linear scale）
loglog: x轴和y轴均为对数刻度（Logarithmic scale）
semilogx: x轴为对数刻度，y轴为线性刻度
semilogy: x轴为线性刻度，y轴为对数刻度&&
若要画出多条曲线，仅仅需将座标对依次放入plot函数就可以：&&
plot(x, sin(x), x, cos(x));&&
若要改变颜色，在座标对後面加上相关字串就可以：&&
plot(x, sin(x), 'c', x, cos(x), 'g');&&
若要同一时候改变颜色及图线型态（Line style），也是在座标对後面加上相关字串就可以：&
plot(x, sin(x), 'co', x, cos(x), 'g*');&&
小整理：plot画图函数的叁数 字元 颜色字元 图线型态y 黄色. 点k 黑色o 圆w 白色x& xb 蓝色+ +g 绿色* *r 红色- 实线c 亮青色: 点线m 锰紫色-. 点虚线-- 虚线&
图形完毕後，我们可用axis([xmin,xmax,ymin,ymax])函数来调整图轴的范围：&&
axis([0, 6, -1.2, 1.2]);&
此外，MATLAB也可对图形加上各种注解与处理：&&
xlabel('Input Value'); % x轴注解&&
ylabel('Function Value'); % y轴注解&&
title('Two Trigonometric Functions'); % 图形标题&&
legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 图形注解&&
% 显示格线&&
我们可用subplot来同一时候画出数个小图形於同一个视窗之中：&&
subplot(2,2,1); plot(x, sin(x));&&
subplot(2,2,2); plot(x, cos(x));&&
subplot(2,2,3); plot(x, sinh(x));&&
subplot(2,2,4); plot(x, cosh(x)); &
MATLAB还有其它各种二维画图函数，以适合不同的应用，详见下表。&&
小整理：其它各种二维画图函数
bar 长条图
errorbar 图形加上误差范围
fplot 较精确的函数图形
polar 极座标图
hist 累计图
rose 极座标累计图
stairs 阶梯图
stem 针状图
fill 实心图
feather 羽毛图
compass 罗盘图
quiver 向量场图&
下面我们针对每一个函数举例。&
当资料点数量不多时，长条图是非常适合的表示方式：&&
% 关闭全部的图形视窗&&
x=1:10;&&&
y=rand(size(x));&&&
bar(x,y);&&
假设已知资料的误差量，就可用errorbar来表示。下例以单位标准差来做资的误差量：
x = linspace(0,2*pi,30);&&&
y = sin(x);&&
e = std(y)*ones(size(x));&&
errorbar(x,y,e)&&
对於变化剧烈的函数，可用fplot来进行较精确的画图，会对剧烈变化处进行较密集的取样，例如以下例：&&
fplot('sin(1/x)', [0.02 0.2]); % [0.02 0.2]是画图范围&&
若要产生极座标图形，可用polar：&&
theta=linspace(0, 2*pi);&&
r=cos(4*theta);&&&
polar(theta, r); &
对於大量的资料，我们可用hist来显示资料的分　情况和统计特性。以下几个命令可用来验证randn产生的高斯乱数分　：&&
x=randn(5000, 1); % 产生5000个 m=0，s=1 的高斯乱数&&
hist(x,20); % 20代表长条的个数&&
rose和hist非常接近，仅仅只是是将资料大小视为角度，资料个数视为距离，并用极座标绘制
x=randn(1000, 1);&&
rose(x);&&
stairs可画出阶梯图：&&
x=linspace(0,10,50);&&
y=sin(x).*exp(-x/3);&&
stairs(x,y);&&
stems可产生针状图，常被用来绘制数位讯号：&&
x=linspace(0,10,50);&&
y=sin(x).*exp(-x/3);&&
stem(x,y);&&
stairs将资料点视为多边行顶点，并将此多边行涂上颜色：&&
x=linspace(0,10,50);&&&
y=sin(x).*exp(-x/3);&&
fill(x,y,'b'); % 'b'为蓝色&&
feather将每个资料点视复数，并以箭号画出：&&&
theta=linspace(0, 2*pi, 20);&&
z = cos(theta)+i*sin(theta);&&
feather(z);&&
compass和feather非常接近，仅仅是每一个箭号的起点都在圆点：&&
theta=linspace(0, 2*pi, 20);&&
z = cos(theta)+i*sin(theta);&&
compass(z);&&
4．基本XYZ立体画图命令&&
在科学目视表示（Scientific visualization）中，三度空间的立体图是一个很重要的技巧。本章将介绍MATLAB基本XYZ三度空间的各项画图命令。&&&
mesh和plot是三度空间立体画图的基本命令，mesh可画出立体网状图，plot则可画出立体曲面图，两者产生的图形都会依高度而有不同颜色。
下列命令可画出由函数&图片&形成的立体网状图:&&
x=linspace(-2, 2, 25); % 在x轴上取25点&&
y=linspace(-2, 2, 25); % 在y轴上取25点&&
[xx,yy]=meshgrid(x, y); % xx和yy都是21x21的矩阵&&
zz=xx.*exp(-xx.^2-yy.^2); % 计算函数值，zz也是21x21的矩阵&&
mesh(xx, yy, zz); % 画出立体网状图&&
surf和mesh的使用方法类似：&&&
x=linspace(-2, 2, 25); % 在x轴上取25点&&
y=linspace(-2, 2, 25); % 在y轴上取25点&&
[xx,yy]=meshgrid(x, y); % xx和yy都是21x21的矩阵&&&
zz=xx.*exp(-xx.^2-yy.^2); % 计算函数值，zz也是21x21的矩阵&&&
surf(xx, yy, zz); % 画出立体曲面图&&
为了方便測试立体画图，MATLAB提供了一个peaks函数，可产生一个凹凸有致的曲面，包括了三个局部极大点及三个局部极小点&&
要画出此函数的最快方法即是直接键入peaks：&&
z = 3*(1-x).^2.*exp(-(x.^2) - (y+1).^2) ...&&
- 10*(x/5 - x.^3 - y.^5).*exp(-x.^2-y.^2) ...&&
- 1/3*exp(-(x+1).^2 - y.^2)&&
我们亦可对peaks函数取点，再以各种不同方法进行画图。
meshz可将曲面加上围裙：&&
[x,y,z]=&&
meshz(x,y,z);&&
axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);&&
waterfall可在x方向或y方向产生水流效果：&&
[x,y,z]=&&
waterfall(x,y,z);&&
axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);&&
下列命令产生在y方向的水流效果：&&
[x,y,z]=&&
waterfall(x',y',z');&&
axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);&&
meshc同一时候画出网状图与等高线：&&
[x,y,z]=&&
meshc(x,y,z);&&
axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);&&
surfc同一时候画出曲面图与等高线：&&
[x,y,z]=&&
surfc(x,y,z);&&
axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);&&
contour3画出曲面在三度空间中的等高线：&&
contour3(peaks, 20);&&
axis([-inf inf -inf inf -inf inf]); &
contour画出曲面等高线在XY平面的投影：&&
contour(peaks, 20);&&
plot3可画出三度空间中的曲线：&&
t=linspace(0,20*pi, 501);&&&
plot3(t.*sin(t), t.*cos(t), t);&&
亦可同一时候画出两条三度空间中的曲线：&
t=linspace(0, 10*pi, 501);&&
plot3(t.*sin(t), t.*cos(t), t, t.*sin(t), t.*cos(t), -t);&&
4.三维网图的高级处理
1.&&&&&&消隐处理
例.比較网图消隐前后的图形
z=peaks(50);
subplot(2,1,1);
title('消隐前的网图')
hidden off
subplot(2,1,2)
title('消隐后的网图')
colormap([0 0 1])
2.&&&&&&裁剪处理
利用不定数NaN的特点,能够对网图进行裁剪处理
例.图形裁剪处理
P=peaks(30);
subplot(2,1,1);
title('裁剪前的网图')
subplot(2,1,2);
P(20:23,9:15)=NaN*ones(4,7);&&&&&&&%剪孔
meshz(P)&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&%垂帘网线图
title('裁剪后的网图')
colormap([0 0 1])&&&&&&&&&&&&&&&&&&%蓝色网线
注意裁剪时矩阵的相应关系,即大小一定要同样.
3.&&&&&&三维旋转体的绘制
为了一些专业用户能够更方便地绘制出三维旋转体,MATLAB专门提供了2个函数:柱面函数cylinder和球面函数sphere
(1)&& 柱面图
柱面图绘制由函数cylinder实现.
[X,Y,Z]=cylinder(R,N)& 此函数以母线向量R生成单位柱面.母线向量R是在单位高度里等分刻度上定义的半径向量.N为旋转圆周上的分格线的条数.能够用surf(X,Y,Z)来表示此柱面.
[X,Y,Z]=cylinder(R)或[X,Y,Z]=cylinder此形式为默认N=20且R=[1 1]
例.柱面函数演示举例
x=0:pi/20:pi*3;
r=5+cos(x);
[a,b,c]=cylinder(r,30);
mesh(a,b,c)
例.旋转柱面图.
r=abs(exp(-0.25*t).*sin(t));
t=0:pi/12:3*
r=abs(exp(-0.25*t).*sin(t));
[X,Y,Z]=cylinder(r,30);
mesh(X,Y,Z)
colormap([1 0 0])
(2).球面图
球面图绘制由函数sphere来实现
[X,Y,Z]=sphere(N)&&&&&&&&&&&& 此函数生成3个(N+1)*(N+1)的矩阵,利用函数&&&&&&& surf(X,Y,Z) 可产生单位球面.
[X,Y,Z]=sphere&&&&&&&& 此形式使用了默认值N=20.
Sphere(N)&&&&&&&&&&&& 仅仅是绘制了球面图而不返回不论什么值.
例.绘制地球表面的气温分布示意图.
[a,b,c]=sphere(40);
surf(a,b,c,t);
axis('equal')&& %此两句控制坐标轴的大小同样.
axis('square')
colormap('hot')
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