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MATLAB6.0教學(xué)教案
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資料類別
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計(jì)算機(jī)教案 |
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課程(專業(yè))
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MATLAB6.0教學(xué) |
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關(guān)鍵詞
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MATLAB6.0教學(xué)|矩陣及其基本運(yùn)算 |
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適用年級(jí)
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會(huì)員 |
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金 幣
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10 �。�金幣如何獲得？） |
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2009-03-29 21:41:00 |
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MATLAB6.0教學(xué)教案
目 錄
第1章 矩陣及其基本運(yùn)算 7
1.1 矩陣的表示 7
1.1.1 數(shù)值矩陣的生成 7
1.1.2 符號(hào)矩陣的生成 8
1.1.3 大矩陣的生成 9
1.1.4 多維數(shù)組的創(chuàng)建 9
1.1.5 特殊矩陣的生成 10
1.2 矩陣運(yùn)算 15
1.2.1 加、減運(yùn)算 15
1.2.2 乘法 15
1.2.3 集合運(yùn)算 18
1.2.4 除法運(yùn)算 21
1.2.5 矩陣乘方 22
1.2.6 矩陣函數(shù) 22
1.2.7 矩陣轉(zhuǎn)置 23
1.2.8 方陣的行列式 23
1.2.9 逆與偽逆 24
1.2.10 矩陣的跡 25
1.2.11 矩陣和向量的范數(shù) 25
1.2.12 條件數(shù) 26
1.2.13 矩陣的秩 26
1.2.14 特殊運(yùn)算 27
1.2.15 符號(hào)矩陣運(yùn)算 32
1.2.16 矩陣元素個(gè)數(shù)的確定 35
1.3 矩陣分解 35
1.3.1 Cholesky分解 35
1.3.2 LU分解 36
1.3.3 QR分解 36
1.3.4 Schur分解 38
1.3.5 實(shí)Schur分解轉(zhuǎn)化成復(fù)Schur分解 38
1.3.6 特征值分解 39
1.3.7 奇異值分解 39
1.3.8 廣義奇異值分解 40
1.3.9 特征值問題的QZ分解 41
1.3.10 海森伯格形式的分解 41
1.4 線性方程的組的求解 41
1.4.1 求線性方程組的唯一解或特解（第一類問題） 41
1.4.2 求線性齊次方程組的通解 44
1.4.3 求非齊次線性方程組的通解 45
1.4.4 線性方程組的LQ解法 47
1.4.5 雙共軛梯度法解方程組 47
1.4.6 穩(wěn)定雙共軛梯度方法解方程組 48
1.4.7 復(fù)共軛梯度平方法解方程組 49
1.4.8 共軛梯度的LSQR方法 50
1.4.9 廣義最小殘差法 50
1.4.10 最小殘差法解方程組 51
1.4.11 預(yù)處理共軛梯度方法 52
1.4.12 準(zhǔn)最小殘差法解方程組 52
1.5 特征值與二次型 53
1.5.1 特征值與特征向量的求法 53
1.5.2 提高特征值的計(jì)算精度 54
1.5.3 復(fù)對(duì)角矩陣轉(zhuǎn)化為實(shí)對(duì)角矩陣 54
1.5.4 正交基 55
1.5.5 二次型 55
1.6 秩與線性相關(guān)性 56
1.6.1 矩陣和向量組的秩以及向量組的線性相關(guān)性 56
1.6.2 求行階梯矩陣及向量組的基 56
1.7 稀疏矩陣技術(shù) 57
1.7.1 稀疏矩陣的創(chuàng)建 57
1.7.2 將稀疏矩陣轉(zhuǎn)化為滿矩陣 58
1.7.3 稀疏矩陣非零元素的索引 59
1.7.4 外部數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為稀疏矩陣 59
1.7.5 基本稀疏矩陣 59
1.7.6 稀疏矩陣的運(yùn)算 61
1.7.7 畫稀疏矩陣非零元素的分布圖形 62
1.7.8 矩陣變換 62
1.7.9 稀疏矩陣的近似歐幾里得范數(shù)和條件數(shù) 65
1.7.10 稀疏矩陣的分解 65
1.7.11 稀疏矩陣的特征值分解 67
1.7.12 稀疏矩陣的線性方程組 67
第2章 數(shù)值計(jì)算與數(shù)據(jù)分析 68
2.1 基本數(shù)學(xué)函數(shù) 68
2.1.1 三角函數(shù)與雙曲函數(shù) 68
2.1.2 其他常用函數(shù) 75
2.2 插值、擬合與查表 82
2.2.1 插值命令 83
2.2.2 查表命令 89
2.3 數(shù)值積分 90
2.3.1 一元函數(shù)的數(shù)值積分 90
2.3.2 二元函數(shù)重積分的數(shù)值計(jì)算 92
2.4 常微分方程數(shù)值解 93
2.5 偏微分方程的數(shù)值解 96
2.5.1 單的Poission方程 97
2.5.2 雙曲型偏微分方程 98
2.5.3 拋物型偏微分方程 99
第3章 符號(hào)運(yùn)算 101
3.1 算術(shù)符號(hào)操作 101
3.2 基本運(yùn)算 103
3.2.1 函數(shù)計(jì)算器 114
3.2.2 微積分 115
3.2.3 符號(hào)函數(shù)的作圖 118
3.2.4 積分變換 124
3.2.5 Taylor級(jí)數(shù) 129
3.2.6 其它 130
第4章 概率統(tǒng)計(jì) 140
4.1 隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生 140
4.1.1 二項(xiàng)分布的隨機(jī)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生 140
4.1.2 正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生 140
4.1.3 常見分布的隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生 141
4.1.4 通用函數(shù)求各分布的隨機(jī)數(shù)據(jù) 141
4.2 隨機(jī)變量的概率密度計(jì)算 142
4.2.1 通用函數(shù)計(jì)算概率密度函數(shù)值 142
4.2.2 專用函數(shù)計(jì)算概率密度函數(shù)值 143
4.2.3 常見分布的密度函數(shù)作圖 144
4.3 隨機(jī)變量的累積概率值(分布函數(shù)值) 147
4.3.1 通用函數(shù)計(jì)算累積概率值 147
4.3.2 專用函數(shù)計(jì)算累積概率值（隨機(jī)變量 的概率之和） 147
4.4 隨機(jī)變量的逆累積分布函數(shù) 149
4.4.1 通用函數(shù)計(jì)算逆累積分布函數(shù)值 149
4.4.2 專用函數(shù)-inv計(jì)算逆累積分布函數(shù) 149
4.5 隨機(jī)變量的數(shù)字特征 151
4.5.1 平均值、中值 151
4.5.2 數(shù)據(jù)比較 153
4.5.3 期望 154
4.5.4 方差 155
4.5.5 常見分布的期望和方差 157
4.5.6 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù) 158
4.6 統(tǒng)計(jì)作圖 159
4.6.1 正整數(shù)的頻率表 159
4.6.2 經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)圖形 160
4.6.3 最小二乘擬合直線 160
4.6.4 繪制正態(tài)分布概率圖形 160
4.6.5 繪制威布爾(Weibull)概率圖形 161
4.6.6 樣本數(shù)據(jù)的盒圖 161
4.6.7 給當(dāng)前圖形加一條參考線 162
4.6.8 在當(dāng)前圖形中加入一條多項(xiàng)式曲線 163
4.6.9 樣本的概率圖形 163
4.6.10 附加有正態(tài)密度曲線的直方圖 163
4.6.11 在指定的界線之間畫正態(tài)密度曲線 164
4.7 參數(shù)估計(jì) 164
4.7.1 常見分布的參數(shù)估計(jì) 164
4.7.2 非線性模型置信區(qū)間預(yù)測(cè) 167
4.7.3 對(duì)數(shù)似然函數(shù) 170
4.8 假設(shè)檢驗(yàn) 172
4.8.1 已知，單個(gè)正態(tài)總體的均值μ的假設(shè)檢驗(yàn)（U檢驗(yàn)法） 172
4.8.2 未知，單個(gè)正態(tài)總體的均值μ的假設(shè)檢驗(yàn)( t檢驗(yàn)法) 173
4.8.3 兩個(gè)正態(tài)總體均值差的檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)） 173
4.8.4 兩個(gè)總體一致性的檢驗(yàn)——秩和檢驗(yàn) 174
4.8.5 兩個(gè)總體中位數(shù)相等的假設(shè)檢驗(yàn)——符號(hào)秩檢驗(yàn) 175
4.8.6 兩個(gè)總體中位數(shù)相等的假設(shè)檢驗(yàn)——符號(hào)檢驗(yàn) 175
4.8.7 正態(tài)分布的擬合優(yōu)度測(cè)試 176
4.8.8 正態(tài)分布的擬合優(yōu)度測(cè)試 176
4.8.9 單個(gè)樣本分布的 Kolmogorov-Smirnov 測(cè)試 177
4.8.10 兩個(gè)樣本具有相同的連續(xù)分布的假設(shè)檢驗(yàn) 178
4.9 方差分析 178
4.9.1 單因素方差分析 178
4.9.2 雙因素方差分析 180
第5章 優(yōu)化問題 182
5.1 線性規(guī)劃問題 182
5.2 foptions函數(shù) 183
5.3 非線性規(guī)劃問題 184
5.3.1 有約束的一元函數(shù)的最小值 184
5.3.2 無(wú)約束多元函數(shù)最小值 185
5.3.3 有約束的多元函數(shù)最小值 187
5.3.4 二次規(guī)劃問題 189
5.4 “半無(wú)限”有約束的多元函數(shù)最優(yōu)解 191
5.5 極小化極大（Minmax）問題 195
5.6 多目標(biāo)規(guī)劃問題 197
5.7 最小二乘最優(yōu)問題 200
5.7.1 約束線性最小二乘 200
5.7.2 非線性數(shù)據(jù)（曲線）擬合 201
5.7.3 非線性最小二乘 202
5.7.4 非負(fù)線性最小二乘 204
5.8 非線性方程(組)求解 204
5.8.1 非線性方程的解 204
5.8.2 非線性方程組的解 205
第6章 模糊邏輯 207
6.1 隸屬函數(shù) 207
6.1.1 高斯隸屬函數(shù) 207
6.1.2 兩邊型高斯隸屬函數(shù) 207
6.1.3 建立一般鐘型隸屬函數(shù) 208
6.1.4 兩個(gè)sigmoid型隸屬函數(shù)之差組成的隸屬函數(shù) 208
6.1.5 通用隸屬函數(shù)計(jì)算 209
6.1.6 建立П型隸屬函數(shù) 209
6.1.7 通過兩個(gè)sigmoid型隸屬函數(shù)的乘積構(gòu)造隸屬函數(shù) 210
6.1.8 建立Sigmoid型隸屬函數(shù) 210
6.1.9 建立S型隸屬函數(shù) 211
6.1.10 建立梯形隸屬函數(shù) 212
6.1.11 建立三角形隸屬函數(shù) 213
6.1.12 建立Z型隸屬函數(shù) 214
6.1.13 兩個(gè)隸屬函數(shù)之間轉(zhuǎn)換參數(shù) 215
6.1.14 基本FIS編輯器 215
6.1.15 隸屬函數(shù)編輯器 217
6.2 模糊推理結(jié)構(gòu)FIS 218
6.2.1 不使用數(shù)據(jù)聚類方法從數(shù)據(jù)生成FIS結(jié)構(gòu) 218
6.2.2 使用減法聚類方法從數(shù)椐生成FIS結(jié)構(gòu) 219
6.2.3 生成一個(gè)FIS輸出曲面 219
6.2.4 將mamdan型FIS轉(zhuǎn)換為Sugeno FIS 220
6.2.5 完成模糊推理計(jì)算 220
6.2.6 模糊c均值聚類 221
6.2.7 模糊均值和減法聚類 222
6.2.8 繪制一個(gè)FIS 222
6.2.9 繪制給定變量的所有隸屬的曲線 223
6.2.10 從磁盤裝入一個(gè)FIS 223
6.2.11 從FIS中刪除某一隸屬函數(shù) 224
6.2.12 從FIS中刪除變量 225
6.2.13 設(shè)置模糊系統(tǒng)屬性 226
6.2.14 以分行形式顯示FIS結(jié)構(gòu)的所有屬性 227
6.2.15 完成模糊運(yùn)算 228
6.2.16 解析模糊規(guī)則 229
6.2.17 規(guī)則編輯器和語(yǔ)法編輯器 229
6.2.18 規(guī)則觀察器和模糊推理框圖 230
6.2.19 保存FIS到磁盤上 231
6.2.20 顯示FIS的規(guī)則 232
6.2.21 顯示FIS結(jié)構(gòu)的所有屬性 232
第7章 繪圖與圖形處理 235
7.1 二維圖形 235
7.1.1 基本平面圖形命令 235
7.1.2 特殊平面圖形命令 242
7.1.3 二維圖形注釋命令 248
7.2 三維圖形 252
7.2.1 三維曲線、面填色命令 252
7.2.2 三維圖形等高線 254
7.2.3 曲面與網(wǎng)格圖命令 257
7.2.4 三維數(shù)據(jù)的其他表現(xiàn)形式命令 261
7.3 通用圖形函數(shù)命令 267
7.3.1 圖形對(duì)象句柄命令 267
7.3.2 軸的產(chǎn)生和控制命令 278
7.3.3 圖形句柄操作命令 279
7.3.4 圖形窗口的控制命令 281
7.4 顏色與光照模式命令 283
7.4.1 顏色控制命令 283
7.4.2 色圖控制命令 285
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