matlab數(shù)據(jù)分析與多項(xiàng)式計(jì)算-wenkub.com
2025-05-07 22:49 本頁面
【正文】 (2) 由方程 f(x)=0的根構(gòu)造一個(gè)多項(xiàng)式 g(x)，并與 f(x)進(jìn)行對(duì)比 。 2021/6/15 31 多項(xiàng)式求根 n次多項(xiàng)式具有 n個(gè)根，當(dāng)然這些根可能是實(shí)根，也可能含有若干對(duì)共軛復(fù)根 。 例 619 已知多項(xiàng)式 x4+8x310， 分別取 x=和一個(gè) 2 3矩陣為自變量計(jì)算該多項(xiàng)式的值。 例 618 求有理分式的導(dǎo)數(shù)。 例 617 求多項(xiàng)式 x4+8x310除以多項(xiàng)式 2x2x+3的結(jié)果。 2021/6/15 26 3. 多項(xiàng)式除法 函數(shù) [Q,r]=deconv(P1,P2)用于對(duì)多項(xiàng)式 P1和 P2作除法運(yùn)算 。如果多項(xiàng)式的次數(shù)不同，則應(yīng)該把低次的多項(xiàng)式系數(shù)不足的高次項(xiàng)用零補(bǔ)足，使同式中的各多項(xiàng)式具有相同的次數(shù)。 在 0~1秒時(shí)間范圍內(nèi)采樣 128點(diǎn)，從而可以確定采樣周期和采樣頻率。這樣，計(jì)算速度將大大加快。對(duì)于矩陣 X， 它同樣應(yīng)用于矩陣的每一列，只是限定了向量的長(zhǎng)度為 N。設(shè) X的長(zhǎng)度 (即元素個(gè)數(shù) )為 N， 若 N為 2的冪次，則為以 2為基數(shù)的快速傅立葉變換 ，否則為運(yùn)算速度很慢的非 2冪次的算法。 其中X,Y是兩個(gè)等長(zhǎng)的向量 ， P是一個(gè)長(zhǎng)度為 m+1的向量 ， P的元素為多項(xiàng)式系數(shù) 。 當(dāng)最佳擬合定義為數(shù)據(jù)最小誤差平方和，所用的曲線限定為多項(xiàng)式時(shí)，擬合曲線就相對(duì)簡(jiǎn)單。用 x表示測(cè)量點(diǎn)0::10(米 )， 用 h表示測(cè)量時(shí)間 0:30:60(秒 )，用 T表示測(cè)試所得各點(diǎn)的溫度 (℃ )。 X,Y,Z也可以是矩陣形式。method39。 例 610 用不同的插值方法計(jì)算。) 函數(shù)根據(jù) X,Y的值，計(jì)算函數(shù)在 X1處的值 。Y是排序后的矩陣，而 I記錄 Y中的元素在 A中位置 。 例 68 生成滿足正態(tài)分布的 10000 5隨機(jī)矩陣 ,然后求各列元素的均值和標(biāo)準(zhǔn)方差，再求這 5列隨機(jī)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣 。 corrcoef函數(shù)的調(diào)用格式為： corrcoef(X)： 返回從矩陣 X形成的一個(gè)相關(guān)系數(shù)矩陣。flag取 0或 1， 當(dāng) flag=0時(shí)，按 σ1所列公式計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)方差，當(dāng) flag=1時(shí)，按 σ2所列公式計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)方差。 對(duì)于向量 X， std(X)返回一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)方差。 cumprod(A)： 返回一個(gè)矩陣，其第 i列是 A的第 i列的累乘積向量。 例 65 求矩陣 A平均值和中值 。 mean(A)： 返回一個(gè)行向量 ,其第 i個(gè)元素是 A的第 i列的算術(shù)平均值 。 例 64 求矩陣 A的每行元素的乘積和全部元素的乘積。 sum(A)： 返回一個(gè)行向量 ,其第 i個(gè)元素是 A的第 i列的元素和 。 例 63 求兩個(gè) 2 3矩陣 x, y所有同一位置上的較大元素構(gòu)成的新矩陣 p。 求最小值的函數(shù)是 min， 其用法和 max完全相同。 2021/6/15 5 2. 求矩陣的最大值和最小值 求矩陣 A的最大值的函數(shù)有 3種調(diào)用格式，分別是： (1)max(A)： 返回一個(gè)行向量，向量的第 i個(gè)元素是矩陣 A的第 i列上的最大值 。 1. 求向量的最大值和最小值 求一個(gè)向量 X的最大值的函數(shù)有兩種調(diào)用 格式 ,分別是 ： (1) y=max(X)： 返回向量 X的最大值存入 y， 如果 X中包含復(fù)數(shù)元素，則按模取最大值 。 2021/6/15 4 (2) [y,I]=max(X)： 返回向量 X的
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