【正文】 MATLAB的實(shí)驗(yàn)使我懂得了很多專業(yè)知識(shí)，未來對(duì)數(shù)學(xué)的研究更有信心了。附加的工具箱（單獨(dú)提供的專用 MATLAB 函數(shù)集）擴(kuò)展了 MATLAB 環(huán)境，以解決這些應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)特定類型的問題。而我在這階段就是負(fù)責(zé)翻閱這些書籍的，記不清我用了多久時(shí)間才從這幾本書中概要的摘取了一些資料，所謂的一、在進(jìn)行論文編寫的時(shí)候，我也不時(shí)地客串了一下打字員的工作。所以以后要在專業(yè)知識(shí)這一塊要繼續(xù)努力。明白了再應(yīng)用數(shù)學(xué)的很多方面的應(yīng)用。整個(gè)過程，我們六個(gè)組員都很團(tuán)結(jié)，沒有發(fā)生過爭(zhēng)執(zhí)，我想這是我們最大的優(yōu)點(diǎn)。)通過以上實(shí)例，充分說明了MATLAB應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化學(xué)數(shù)據(jù)處理的巨大優(yōu)越性，如果能開發(fā)出相應(yīng)的專門應(yīng)用于此領(lǐng)域的軟件，勢(shì)必將極大促進(jìn)結(jié)構(gòu)化學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，甚至推動(dòng)整個(gè)化學(xué)科學(xué)的巨大進(jìn)步。plot(x,z,39。1/486/a0^5*(2r/a0)^2*r^4*exp(r/a0)^239。徑向分布物理意義在于表示在兩球面間夾層內(nèi)找到電子的概率。經(jīng)休克爾基本假設(shè)化簡(jiǎn)后的久期方程為：同除以b，令x=得久期行列式應(yīng)用MATLAB求解編程如下：syms xD=[x 1 0 0。圖2水灰比一強(qiáng)度關(guān)系多項(xiàng)式擬合曲線以圖2顯示，當(dāng)多項(xiàng)式擬合次數(shù)為3和4時(shí)，曲線有遺漏的數(shù)據(jù)點(diǎn),不能描述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)； 而當(dāng)次數(shù)分別為8時(shí)，曲線雖能覆蓋絕大多數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)^但已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的折點(diǎn),增大了擬合的誤差；只有當(dāng)擬合次數(shù)為5時(shí)，曲線既能覆蓋絕大多數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)^又沒有凹凸不平的現(xiàn)象，因此,對(duì)于水灰比與強(qiáng)度的關(guān)系按5次:多項(xiàng)項(xiàng)項(xiàng)式擬合效果較好對(duì)聚灰比與強(qiáng)度的關(guān)系進(jìn)行多項(xiàng)式擬合,其2 3 4 5次多項(xiàng)式擬合結(jié)果見表4擬合曲線如圖3所示。 實(shí)例計(jì)算 計(jì)算方法有關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)某工程實(shí)驗(yàn)室有一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，聚合物使用聚丙烯酸酯乳液，固含量為52 47。以該理論為基礎(chǔ)，用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，對(duì)聚合物改性水泥砂漿的上述目標(biāo)和6個(gè)因素的關(guān)系進(jìn)行處理，找出其近似的關(guān)系表達(dá)式，并在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)對(duì)聚合物改性水泥砂衆(zhòng)的質(zhì)量控制。 圖 2 隨機(jī)迭代生成的厥葉 結(jié)論由于自然景物形態(tài)復(fù)雜和不規(guī)則性，用傳統(tǒng)的幾何工具很難對(duì)其進(jìn)行描述，而用分形模型卻能很好地描述自然景物。 set(gcf,39。 else [x,y]=IFS(x,y,AA(4,1),AA(4,2),AA(4,3),AA(4,4),AA(4,5),AA(4,6))。 yy=zeros(N,1)。設(shè)二維仿射變換的形式為 利用表1中仿射變換的參量可以生成帶梗的植物葉子—分形厥葉。 case39。 A=A+a。 case39。 S=streep (S,39。F39。]，方括號(hào)中是3個(gè)簡(jiǎn)單符號(hào)，即F，+。Z記錄當(dāng)前的位置。文中所用L系統(tǒng)的符號(hào)規(guī)定與解釋:F:從當(dāng)前位置向前移一步，步長(zhǎng)為h，同時(shí)畫線。中國(guó)的材料科學(xué)研究水平位居世界前列，有些領(lǐng)域甚至居于世界領(lǐng)先水平。最后，每個(gè)人在這次課程設(shè)計(jì)完成后，談了一下在學(xué)習(xí)、和課程設(shè)計(jì)中的感受，覺得通過對(duì)MATLAB的學(xué)習(xí)，讓我們了解到了數(shù)學(xué)并不僅僅是傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)，更值得我們?nèi)ラ_發(fā)和專研。在正文中，首先采用L系統(tǒng)與迭代函數(shù)系統(tǒng)（IFS）分形繪制方法，通過數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)的形式繪制分形植物，模擬的分形植物細(xì)節(jié)豐富，形態(tài)生動(dòng)逼真，體現(xiàn)出了MATLAB在繪圖與函數(shù)處理中的優(yōu)勢(shì)。這些功能讓其在各個(gè)領(lǐng)域都能起到強(qiáng)大的作用。對(duì)于L系統(tǒng)可以用較復(fù)雜的圖形解釋，在除了模擬植物分支拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)外，還要加上線段長(zhǎng)度和轉(zhuǎn)角等幾何形狀。；[:Push，將龜行圖當(dāng)前狀態(tài)壓進(jìn)棧(stack)。L系統(tǒng)用于植物結(jié)構(gòu)繪制，比如一棵樹，它是分支結(jié)構(gòu)，即一根樹干帶大量的分枝，每個(gè)分枝都有一個(gè)終點(diǎn)，是一種一個(gè)起點(diǎn)多個(gè)終點(diǎn)的圖形。其L ：在命令窗口運(yùn)行Ltree（n），結(jié)果如圖。p=39。for k=1。 z=z+exp(i*A)。[39。)=[]。, *pi,*pi,0,。 [x,y]=IFS(x,y,AA(2,1),AA(2,2),AA(2,3),AA(2,4),AA(2,5),AA(2,6))。,39。%帶概率的仿射變換函數(shù) function [xp,yp]=IFS(x,y,r,thita,s,phi,h,k) xp=r*x*cos(thita)s*y*sin(phi)+h。上述目標(biāo)與6個(gè)因素的關(guān)系存在著很大的不確定性，沒有任何明顯的規(guī)律。 回歸模型一元線性回歸模型 實(shí)現(xiàn)方法為提高計(jì)算的準(zhǔn)確率、計(jì)算效率以及簡(jiǎn)化計(jì)算， 本研究采用matalab進(jìn)行回歸計(jì)算。因此，僅考慮目標(biāo)與某一因素的關(guān)系時(shí)，最小二乘線性擬合方法是非常有用的工具。當(dāng)只需重點(diǎn)考慮某個(gè)目標(biāo)與某個(gè)特定因素的關(guān)系， 或其他因素相對(duì)穩(wěn)定， 僅考慮目標(biāo)與某一因素的關(guān)系時(shí)， 用一元線性回歸效果較好，能夠比較準(zhǔn)確、客觀地反映目標(biāo)與某一因素的關(guān)系，使目標(biāo)和某一因素的關(guān)系用一個(gè)表達(dá)式來表示，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)較多時(shí)，效果將更加明顯[一；當(dāng)同時(shí)考慮目標(biāo)與多個(gè)因素的關(guān)系時(shí)，由于各元素的誤差積累，用多元線性回歸產(chǎn)生的誤差比用一元線性回歸所產(chǎn)生的誤差大，因此，效果不及用一元線性回歸的效果顯著。波函數(shù)是量子力學(xué)中用來描述粒子的德布羅意波的函數(shù)，用以定量描述微觀