【正文】 figure(2)plot3(x,y,z),view([1 0 0])figure(3)plot3(x,y,z),view([0 0 1])figure(4)plot3(z,x,y)（2）三維網(wǎng)格曲面命令：mesh、meshc、meshz例5：繪制函數(shù)的三維網(wǎng)格曲面（a）[x,y]=meshgrid(5::5)。y=exp(*t).*sin(t)。t=0:pi/50:10*pi。 y=3*sin(t) z=t.^2。 t=0::10*pi。 plot(y) x=2000:2009。,[0 2*pi])當(dāng)然也可以先編寫M文件，在畫圖，請參考doc fplot。,[0 2*pi]) fplot(39。,[0 2*pi]) fplot(39。,[0 2*pi]) fplot(39。 mean(R1) var(R1)（6）回歸分析（略）函數(shù)：regress%多元線形回歸（7）方差分析（略）函數(shù)：anova1%單因素方差分析 anova2%雙因素方差分析第四講：Matlab數(shù)據(jù)繪圖一、二維圖形（1）函數(shù)曲線圖命令：fplot(‘fun’,lim)%繪出函數(shù)fun在范圍lim內(nèi)的圖形；例如1： fplot(39。) var(R39。常用隨機數(shù)生成器R=normrnd(mu,sigma,m,n)%產(chǎn)生均值為mu，標(biāo)準(zhǔn)差為segma的m行n列正太分布隨機數(shù)；如： R=normrnd(0,1,2,10000)。 mean(x)%計算均值 std(x)%計算標(biāo)準(zhǔn)差 range(x)%計算極差（最高分減最低分） hist(x)%畫直方圖 h=normplot(x)%分布正態(tài)性檢驗，若數(shù)據(jù)是正態(tài)分布，則圖形為線形（直線），其他分布為曲線 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x)%正態(tài)分布數(shù)據(jù)的參數(shù)估計和置信區(qū)間（95%），其中muhat為均值，sigmahat為標(biāo)準(zhǔn)差，muci為均值置信區(qū)間，sigmaci為標(biāo)準(zhǔn)差置信區(qū)間； [H,sig,ci]=ttest(x,)%假設(shè)檢驗，H=0接受，H=1拒絕。 %產(chǎn)生均值為2的1行10000列的指數(shù)分布隨機數(shù)； mean(y2) %檢驗均值 var(y2) %檢驗方差綜合例：某校60名學(xué)生的一次考試成績?nèi)缦?93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 551)計算均值、標(biāo)準(zhǔn)差、極差，畫出直方圖；2)檢驗分布的正態(tài)性；3)若檢驗符合正態(tài)分布，估計正態(tài)分布的參數(shù)并檢驗參數(shù)。exp39。,10,1,10000)。 %產(chǎn)生0均值1方差1行10000列的正太分布隨機數(shù)； mean(y) %檢驗均值 var(y) %檢驗方差 y1=random(39。normal39。 b2=[2 15]。②積、累計積命令：prod(x)%求向量x所有元素之積prod(A)%求矩陣A的各列元素積；cumprod(x)%求向量x的累計積向量（3）方差、標(biāo)準(zhǔn)差命令：var()%方差std()%標(biāo)準(zhǔn)差例8： a1=rand(1,200)。例8：cs3=ones(4)。hold on。cs2=cumsum(cs1)。 x=1:2:99。puter]，利用相應(yīng)命令尋找各科的最高最低分和每個同學(xué)的最高最低分。②最大、小值命令：max(x)%求向量的x的最大元素值；min(x)%求向量x的最小元素值；max(A)%求矩陣A每一列中最大值組成的行向量；min(A)%求矩陣A每一列中最小值組成的行向量；max(A,B)%求矩陣A和B中對應(yīng)元素最大值組成的矩陣；例2：找出數(shù)學(xué)最高分和英語最低分；將各科成績寫成一個矩陣result=[math。english=[62 48 71 69 66]。主要方法有歐拉法、龍格庫塔法、預(yù)估校正法等。x39。D2y+2*Dy+exp(x)=039。) ans = (exp(x)*xexp(x)+2*exp(1))/x^2例4：求二階微分方程的通解。,39。,39。 dsolve(39。x39。Dy+3*x*y=x*exp(x^2)39。) ans = 1/3*x^3+C1此解才是我們想要的解。,39。 dsolve(39。Dy=x^239。例1： 計算的通解。（3）dsolve(‘equation’,’condition’) %給出微分方程初值問題的解，表示為t的函數(shù)。三、解微分方程（1）直接解法函數(shù)：dsolve格式：（1）dsolve(‘equation’) %給出微分方程的解析解，表示為t的函數(shù)。常用的非線性方程組的迭代算法有不動點迭代法和牛頓迭代法等。 [r,val]=fsolve(matrixfun,x0)結(jié)果為：r = val = * 可以驗證結(jié)果。然后再命令窗口中輸入： x0=[1,1。1,1].解：首先建立函數(shù)的m文件, ：function F=matrixfun(x)F=[x*x[11,8。然后再命令窗口中輸入： x0=[2 2]。例7：求方程組的根，初始解為x=[2,2].解：首先建立函數(shù)的m文件，：function F=myfun(x)F=[x(1)^2x(2)2。 X=A\BX = 0 0 rref([A B])ans = 0 0 0 0 0 0 0 0顯然有通解為：當(dāng)就是系統(tǒng)給出的特解。4。1 2 5 1]。例6：求欠定方程的通解 A=[1 2 3 1。0]。0。9 5 8]。4 1 0。)*B③迭代法如GaussSeidel迭代法、Jacobi迭代法等，這些算法的實現(xiàn)將在第五講應(yīng)用舉例中講述。 [R,p]=chol(A) x=R\(R39。1。30 180 180]。例4：利用QR分解求解線性方程組 A=[9 36 30。\B)或X=inv(R)*inv(R39。R，則原方程變?yōu)镽39。1]。2。]。... 。 [L,U]=lu(A) X=U\(L\B)%或X=inv(U)*inv(L)*BQR分解命令：[Q,R]=qr(A)%對AX=B的系數(shù)矩陣A進行qr分解，使A=QR，則原方程變?yōu)镼RX=B，則X= R\(Q\B)或X=inv(R)*inv(Q)*B.例3：利用QR分解求解線性方程組 A=[1 。1。 B=[4。7 1。 x=inv(A)*b②矩陣分解法LU分解命令：[L,U]=lu(A)%對AX=B的系數(shù)矩陣A進行l(wèi)u分解，使A=LU，則原方程變?yōu)長UX=B，則X= U\(L\B)或X=inv(U)*inv(L)*B.例2：利用LU分解求解線性方程組 A=[ 3 4。4。9 0 3]。 x=A\b或者 A=[1 2 3。4。9 0 3]。二、求解方程組（1）線性方程組①矩陣求逆法例1：求解線性方程組 A=[1 2 3。x^2+x139。x^2+x139。x^2+x139。x^2+x139。x^2+x139。,)③fzero函數(shù)格式：fzero(‘fun’,x0)%計算fun=0的根，x0為估計根的初始值