【正文】 15 NaN 15 在做統(tǒng)計時，常需要將 NaN 轉(zhuǎn)化為可計算的數(shù)字或去掉 ,以下是幾種方法 : 注 :判斷一個值是否為 NaN,只能用 isnan(),而不可用 x==NaN。Location 239。 對于查找路徑中的文件 ,what顯示當(dāng)前目錄下的文件 ,加上路徑后可顯示輸入的路徑下所有的 MatLab文件 .如 : what matlab/elfun 以下二命令分別顯示、編輯 m 文件 type rank edit rank 圖像窗口 下面的命令產(chǎn)生一個與命令窗口隔離的圖形窗口 , figure plot函數(shù)則會在新的窗口中繪制圖形 ,如 t = 0:pi/100:2*pi。 MatLab 工作間 你可用 who 或 whos來察看當(dāng)前工作間中有哪些變量 ,如 : whos Name Size Bytes Class A 4x4 128 double array D 3x5 120 double array M 10x1 40 cell array S 1x3 628 struct array h 1x11 22 char array n 1x1 8 double array s 1x5 10 char array v 1x14 28 char array Grand total is 93 elements using 984 bytes 若要從工作間中刪除所有的變量 ,用 clear 保存、重載工作間 你可以將工作間保存為一個二進(jìn) 制的 M 文件，以后還可以恢復(fù)回來： save june10 也可只保存工作間中的部分變量值 save june10 x y z 重載時只需輸入 load june10 文件名保存在字符串中 這樣可以像調(diào)用函數(shù)一樣調(diào)用工作間 save(’myfile’,’VAR1’,’VAR2’) A = ’myfile’。 這是允許你寫 C、 Fortran 語言與 MATLAB交互。 elfun 初步的數(shù)學(xué)函數(shù)。制圖法功能在 MATLAB工具箱中被組織成 5文件夾： graph2d 2的維數(shù)上的圖表。 iofun 輸入 /輸出。 MATLAB 系統(tǒng) MATLAB 系統(tǒng)由 5 主要的部分構(gòu)成： 1. MATLAB 語言。 2. MATLAB 工作環(huán)境。 graphics 制圖法。 datafun 數(shù)據(jù)分析和傅立葉變換。 實時工作室？允許你產(chǎn)生來自你 的圖表塊的 C 代碼，使之能用于各種實時系統(tǒng)。 save([file int2str(i)],’j’)。 set(0,39。,0) xlabel(39。 更快的做法 x(isnan(x)) = []。 y = [ ]’。 a = X\y a = – T = (0::)39。–39。+39。,cdate,pop,39。+39。,cdate,pop,39。 semilogy(cdate,logpred2,39。) 這種余量分析比多項式擬合的余量分析圖案要隨機的多（沒有很強的規(guī)律性），可以預(yù)見，隨著人數(shù)的增加，余糧所反映的不確定度也在增加，但總的說來，這種擬合方式要強好多！ 誤差邊界 誤差邊界常用來反映你所用的擬合方式是否適用于數(shù)據(jù)，為得到誤差邊界，只需在 polyfit()中傳遞第二個參數(shù)，并將其送入 polyval(). 下面是一個二階多項式擬合模型 ,年份已被標(biāo)準(zhǔn)化 ,下面的代碼用了 2σ ,對應(yīng)于 95%的可置信度 : [p2,S2] = polyfit(sdate,pop,2)。,... cdate,pop2–2*del2,39。–.39。 wolfer = sunspot(:,2)。 plot(period,power), axis([0 40 0 2e7]), grid on ylabel(’Power’) xlabel(’Period(Years/Cycle)’) 為了得出精確一點的解 ,如下 : [mp index] = max(power)。 subplot(2,1,1), plot(f,m), ylabel(39。 4] v = [2 0 —1] s = 7 產(chǎn)生的矩陣是： u = 3 1 4 v = 2 0 —1 s = 7 加減法 X = A + B X = 9 2 7 4 7 10 5 12 8 Y = X –A Y = 8 1 6 3 5 7 4 9 2 若二矩陣維數(shù)不統(tǒng)一，則會出錯！ X = A + C Error using == + Matrix dimensions must agree. 向量的乘積與轉(zhuǎn)置 x = v*u x = 2 X = u*v X = 6 0 —3 2 0 —1 8 0 —4 X = B39。 plot(T,Y,39。 LU分解 A = L U 其中 ,L 時下三角陣 ,U 是上三角陣 ,如 : [L,U] = lu(B) L = 0 0 0 U = 0 — 0 0 同樣： A*x = b 可以解為 x = U\(L\b) QR分解 正交陣有如下性質(zhì) : Q39。 多項式的根 r = roots(p) r = – + – – 根被儲存為 列向量 ． 若要由方程的根構(gòu)造多項式，則 p2 = poly(r) p2 = 1 –2 –5 多項式估計 可以用多項式估計出多項式在某一點的值： polyval(p,5) ans = 110 同樣也可以估計矩陣多項式的值 p(X) = X^3 – 2X – 5I, X = [2 4 5。 y2 = polyval(p,x2)。 z = peaks(x,y)。 zi3 = interp2(x,y,z,xi,yi,39。,39。,[– 5 5 – 10 25]) grid on 你也可直接 在 fplot()中傳遞表達(dá)式 ,如 : fplot(39。 現(xiàn)在 ,以 x = – , y = – ,z = 為起始點找出函數(shù)的極值 : v = [– – ]。 用來設(shè)置是否顯示中間過程 ,如為 :iter則顯示 ,為 off則不顯示 ,為 final則只顯示最后結(jié)果 。)。 下面 就是計算結(jié)果 : len = quad(’hcurve’,0,3*pi) len = +01 二重積分 result = dblquad(’ integrnd’ ,xmin,xmax,ymin,ymax)。y(t)=cos(t)。,–) a = – 驗證一下，此函數(shù)值的確很接近０， humps(a) ans = –16 再看看下面的命令，看看你是否能看懂！ humps(1) ans = 16 humps(–1) ans = – options = optimset(39。Display39。,[–1 1]) 式中 ,[2*sin(x+3), humps(x)]組成了一個矩陣 ,每一列都是對應(yīng)于 x的函數(shù) 函數(shù)的最小值與解 找出一變量的函數(shù)的極值 x = fminbnd(’humps’,1) x = 你可通過向 fminbnd()函數(shù)傳遞一個函數(shù) optimset()作為參數(shù)來把此過程顯示為列表形式 : x = fminbnd(’humps’,1,optimset(’Display’,’iter’)) Funccount x f(x) Procedure 1 initial 2 golden 3 golden 4 parabolic 5 parabolic 6 parabolic 7 parabolic 8 parabolic 9 parabolic x = 多變量函數(shù)極值 先創(chuàng)造一個ｍ文件， : function b = three_var(v) x = v(1)。) f(pi,2*pi) ans = 把函數(shù)畫出來 fplot()可畫出在給定范圍內(nèi)的函數(shù)值 ,如下 fplot(39。 類別 函數(shù) 描述 繪圖 優(yōu)化 求解 fplot 畫出函數(shù) fminbnd 由一有范圍限制的變量找出函數(shù)的最小值 fminsearch 由幾個變量找出函數(shù)的最小值 fzero 找出函數(shù)的解 (零值 ) 數(shù)值積分 quad 低階數(shù)值估計積分 quad8 高階數(shù)值估計積分 dblquad 二重積分 數(shù)值微分 見下一章 MatLab 中的函數(shù)表達(dá) MatLab 中 用 M文件來表示函數(shù) ,設(shè)有如下函數(shù) : 他別表示為一稱為 : function y = humps(x) y = 1./((x – ).^2 + ) + 1./((x – ).^2 + ) – 6。)。