Применение массивов позволяет обращаться к нескольким ячейкам памяти, используя одно имя. Рассмотрим, как в системе MATLAB формируются и описываются одно-, двух- и многомерные массивы и покажем, как осуществлять вычисления с массивами.

Одномерные массивы. Часто бывает необходимо хранить в памяти компьютера большой набор данных, имеющих характеристики, такой, например, как множество оценок, полученных учениками на зачете. Создавая массив, вместо того, чтобы давать каждой ячейке памяти, используемой для хранения одного элемента данных, отдельное имя, всей последовательности ячеек дается одно имя. Конкретный элемент данных определяется по его расположению в последовательности. Для формирования такого массива используют операцию конкатенации, которая обозначается квадратными скобками. Например, операция

формирует массив чисел, который на экране отобразится следующим образом:

Числовые массивы являются элементами типа double. В качестве элементов массива могут использоваться любые переменные типа double, т.е. вещественные или комплексные числа, а также переменные, которые сами являются массивами. Для доступа к конкретному элементу или компоненте массива требуется некоторая дополнительная информация. Такая информация предоставляется индексным выражением массива. Для обращения к какому-либо элементу массива используется операция индексации, которая обозначается круглыми скобками:

Если требуется, например, присвоить второму элементу массива новое значение, то к нему надо применить одновременно операции индексации и присваивания.

Теперь массив a будет иметь следующий вид:

Выполнив функцию length (имя), можно узнать, из скольких элементов состоит массив с указанным именем. Например:

>> length(a)

Присвоив несуществующему четвертому элементу, значение типа double, получим массив, увеличившийся на один элемент:

Если же присвоить значение типа double, например, восьмому элементу, то все элементы с номерами в диапазоне от 4 до 8 будут иметь значения ноль.

>> a

a = 2 93 6 1 0 0 0 5

Рассмотрим другой способ создания массивов с помощью функций ones и zeros, которые сразу создают массив нужного размера, заполненный, соответственно, единицами (ones) или нулями (zeros). Например, для создания массива а, можно вначале вызвать функцию ones:

>> a=ones(1,3)

а затем с помощью операций индексации и присваивания постепенно создавать массив:

>> a(2)=93;

Наконец, последний способ создания одномерных масс основан на применении операции «:». Эта операция применяется в том случае, когда необходимо создать массив чисел, изменяющихся с заданным шагам по мере увеличения индекса. Например, необходимо создать массив чисел в интервале от 3 до 17 с шагом 0,7. Выражение будет иметь следующий вид:

>> b=3:0.7:17

b = Columns 1 through 7

3.0000 3.7000 4.4000 5.1000 5.8000 6.5000 7.2000

Columns 8 through 14

7.9000 8.6000 9.3000 10.0000 10.7000 11.4000 12.1000

Columns 15 through 21

12.8000 13.5000 14.2000 14.9000 15.6000 16.3000 17.0000

Двумерные массивы. Массивы такого типа подобны одномерным, за исключением того, что их элементы определяются не одним индексом, а двумя. В математике подобные массивы называют матрицами, состоящими из строк и столбцов. Любая строка (или столбец) в матрице является одномерным массивом, который принято называть вектор - строкой или вектор - столбцом соответственно. Формирование матрицы осуществляется операцией конкатенации, которая обозначается квадратными скобками. Ниже показано, как формируется двухмерный массив с помощью операции вертикальной конкатенации. При этом элементы каждой последующей строки массива отделяются от предыдущей точкой с запятой, в то время как элементы той же строки разделяются запятыми, либо пробелами:

>> c=

Эту же матрицу можно сформировать горизонтальной конкатенацией вектор - столбцов;

>> c=[,]

Элементы матрицы можно также задавать с помощью функции cat, аргументы которой заключаются в круглые скобки. Для вертикальной конкатенации ее первый аргумент равен 1:

>> c=cat(1,,,)

а для горизонтальной - равен 2:

>> c=cat(2,,)

Размер созданного массива можно узнать с помощью функции size:

Результатом этой функции является пара чисел, причем первое из них - количество строк, а второе-количество столбцов. Ниже приведен пример применения функции size к переменной, которая состоит из одного числа:

Отсюда видно, что в системе MATLAB все переменные типа double представляются в виде двухмерных массивов, а именно: векторы - в виде двухмерных массивов, размер которых по одному из направлений равен единице; матрицы - в виде двухмерных массивов размера m x n; скаляры - в виде двухмерных массивов размером 1x1.

Существует также пустой массив, обозначаемый квадратными скобками , между которыми: ничего нет. Такой массив трактуется как матрица размером 0x0. Обычно пустой массив используют для того, чтобы удалять строки или столбцы матриц. Например:

>> A=

A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9

>> A(3,:)=

Информацию обо всех созданных массивах в текущем рабочем пространстве можно получить, выполнив команду whos, например:

Name Size Bytes Class

A 2x3 48 double array

a 1x4 32 double array

ans 1x2 16 double array

b 1x21 168 double array

c 3x2 48 double array

d 1x1 8 double array

В системе MATLAB существует операция транспонирования, которая обозначается знаком «"» (апостроф). Ниже приведен пример транспонирования заданной матрицы А:

>> A=

A =1 2 34 5 67 8 9

ans =1 4 7 2 5 8 3 6 9

В результате применения операции транспонирования к вектор - строке получается вектор-столбец, и наоборот. В представленном ниже примере эти действия наглядно проиллюстрированы:

>> a=

Многомерные числовые массивы. Многомерными называются массивы с размерностью больше двух. Для вызова элемента такого массива требуются три или более индексов, указывающих расположение требуемого элемента в нескольких направлениях.

Формирование многомерных массивов осуществляется аналогично работе с одно- и двухмерными массивами при помощи функций ones, zeros или cat. Таким образом, сначала формируется массив нулей или единиц заданного размера, затем с помощью операций индексации и присваивания можно получить нужный числовой массив.

Следующий пример наглядно иллюстрирует использование этих функций для создания многомерного числового массива.

Рисунок - Схематическое изображение трехмерного массива

Пусть в некотором городе в течение десяти лет каждый месяц ежедневно измеряется дневная температура, и все результаты за один год заносятся в прямоугольную таблицу. Тогда по истечении десяти лет получится десять двухмерных таблиц. Для того чтобы упорядочить все эти данные, удобно расположить таблицы в одном направлении и пронумеровать их. Таким образом получился трехмерный массив Т1.

Для его формирования в системе MATLAB необходимо сначала выполнить функцию ones или zeros:

>> T1=ones(M,N,L)

где М,N,L - размеры трехмерного массива по трем направлениям.

В данном примере М=12 (количество месяцев в году), N=31 (максимальное количество дней в месяце), L=10 (количество лет, в течение которых производятся: измерения). Т.е. функция будет иметь вид:

>> T1=ones(12,31,10)

>> T1=zeros(12,31,10);

Затем с помощью операций индексации и присваивания можно задать значение каждого элемента

>> T1(1,1,1)=-5;T1(2,1,1)=-20;...T1(12,31,10)=-9;

Необходимо отметить, что при помощи функций ones и zeros можно формировать только одно-, двух- и трехмерные массивы.

Пусть в трехмерном массиве Т2 собраны данные такого же типа, что и в Т1, но для другого города. После объединения данных обоих массивов в одно целое можно получить четырехмерный массив Т. Для его создания следует использовать второй способ выполнения операции конкатенации - с помощью функции cat:

T=cat (4, T1, T2)

где число 4 - номер направления, вдоль которого осуществляется конкатенация.

Для конкатенации вдоль пятого направления (измерения), например, если собраны данные по городам из разных стран, надо сначала создать четырехмерный массив C (для городов из другой страны), а затем объединить его с массивом Т:

Такая операция возможна, если размерности массивов Т и C совпадают. В противном случае программа выдаст на экран сообщение об ошибке. Созданный массив A можно изменять при помощи функций, представленных ниже.

reshape (X,m,n) - формирует матрицу размера m x n из элементов объекта X. Пример.

>> X=

X = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

>> B=reshape(X,3,4)

B = 1 10 8 6 4 2 11 9 7 5 3 122

rref (X) - приводит матрицу X к треугольной форме методом Гаусса. Пример.

>> X=;

>> R=rref(X)

R = 1 0 -1 0 1 2 0 0 0 0 0 0

Операция двоеточие

В предыдущем разделе эта операция использовалась для создания массива с заданным шагом:

<НЗМ>:<Шаг>:<КЗМ>

где <НЗМ> - начальное значение массива; <КЗМ> - конечное значение массива.

При таком задании массивов действуют следующие правила:

Если шаг не задан, то он принимается равным 1 либо -1, в соответствии с указанными правилами. Например:

>> 1:7

ans = 1 2 3 4 5 6 7

>> 11:-3:2

ans = 11 8 5 2

Выражения с оператором «;» могут также использоваться в качестве аргументов функций для получения множества значений этих функций. Например, в приведенном ниже примере вычислены функции Бесселя порядка от 0 до 3 со значением аргумента х=0.5.

>> B=bessel(0:3,x)

0.9385 0.2423 0.0306 0.0026

В следующем примере показано, как создать матрицу размером 2x3, используя оператор «;».

>> A=

Этот оператор можно использовать также для индексации элементов имеющегося массива, например:

Таким образом, операция «;» является очень удобным средством для задания последовательности чисел и индексации массивов.

Выше были рассмотрены операции с простыми переменными. Однако с их помощью сложно описывать сложные данные, такие как случайный сигнал, поступающий на вход фильтра или хранить кадр изображения и т.п. Поэтому в языках высокого уровня предусмотрена возможность хранить значения в виде массивов. В MatLab эту роль выполняют векторы и матрицы.

Ниже показан пример задания вектора с именем a, и содержащий значения 1, 2, 3, 4:

a = ; % вектор-строка

Для доступа к тому или иному элементу вектора используется следующая конструкция языка:

disp(a(1)); % отображение значения 1-го элемента вектора
disp(a(2)); % отображение значения 2-го элемента вектора
disp(a(3)); % отображение значения 3-го элемента вектора
disp(a(4)); % отображение значения 4-го элемента вектора

т.е. нужно указать имя вектора и в круглых скобках написать номер индекса элемента, с которым предполагается работать. Например, для изменения значения 2-го элемента массива на 10 достаточно записать

a(2) = 10; % изменение значения 2-го элемента на 10

Часто возникает необходимость определения общего числа элементов в векторе, т.е. определения его размера. Это можно сделать, воспользовавшись функцией length() следующим образом:

N = length(a); % (N=4) число элементов массива а

Если требуется задать вектор-столбец, то это можно сделать так

a = ; % вектор-столбец

b = ’; % вектор-столбец

при этом доступ к элементам векторов осуществляется также как и для векторов-строк.

Следует отметить, что векторы можно составлять не только из отдельных чисел или переменных, но и из векторов. Например, следующий фрагмент программы показывает, как можно создавать один вектор на основе другого:

a = ; % начальный вектор a =
b = ; % второй вектор b =

Здесь вектор b состоит из шести элементов и создан на основе вектора а. Используя этот прием, можно осуществлять увеличение размера векторов в процессе работы программы:

a = ; % увеличение вектора а на один элемент

Недостатком описанного способа задания (инициализации) векторов является сложность определения векторов больших размеров, состоящих, например, из 100 или 1000 элементов. Чтобы решить данную задачу, в MatLab существуют функции инициализации векторов нулями, единицами или случайными значениями:

a1 = zeros(1, 100); % вектор-строка, 100 элементов с
% нулевыми значениями
a2 = zeros(100, 1); % вектор-столбец, 100 элементов с
% нулевыми значениями
a3 = ones(1, 1000); % вектор-строка, 1000 элементов с
% единичными значениями
a4 = ones(1000, 1); % вектор-столбец, 1000 элементов с
% единичными значениями
a5 = rand(1000, 1); % вектор-столбец, 1000 элементов со
% случайными значениями

Матрицы в MatLab задаются аналогично векторам с той лишь разницей, что указываются обе размерности. Приведем пример инициализации единичной матрицы размером 3х3:

E = ; % единичная матрица 3х3

E = ; % единичная матрица 3х3

Аналогичным образом можно задавать любые другие матрицы, а также использовать приведенные выше функции zeros(), ones() и rand(), например:

A1 = zeros(10,10); % нулевая матрица 10х10 элементов

A2 = zeros(10); % нулевая матрица 10х10 элементов
A3 = ones(5); % матрица 5х5, состоящая из единиц
A4 = rand(100); % матрица 100х100, из случайных чисел

Для доступа к элементам матрицы применяется такой же синтаксис как и для векторов, но с указанием строки и столбца где находится требуемый элемент:

A = ; % матрица 3х3
disp(A(2,1)); % вывод на экран элемента, стоящего во
% второй строке первого столбца, т.е. 4
disp(A(1,2)); % вывод на экран элемента, стоящего в
% первой строке второго столбца, т.е. 2

Также возможны операции выделения указанной части матрицы, например:

B1 = A(:,1); % B1 = – выделение первого столбца
B2 = A(2,:); % B2 = – выделение первой строки
B3 = A(1:2,2:3); % B3 = – выделение первых двух
% строк и 2-го и 3-го столбцов матрицы А.

Размерность любой матрицы или вектора в MatLab можно определить с помощью функции size(), которая возвращает число строк и столбцов переменной, указанной в качестве аргумента:

a = 5; % переменная а
A = ; % вектор-строка
B = ; % матрица 2х3
size(a) % 1х1
size(A) % 1х3
size(B) % 2х3

Элементы одного и того же класса часто могут быть объединены в массивы (с несколькими редкими исключениями, например, с помощью функций). Числовые скаляры, по умолчанию класса double , могут храниться в матрице.

>> A = A = 1.0e+04 * 0.0001 -0.0002 0.0003 0.0001 1.5625 0.0003 Inf Inf NaN -Inf

Символы, которые имеют класс char в MATLAB, также могут храниться в массиве с использованием аналогичного синтаксиса. Такой массив похож на строку во многих других языках программирования.

>> s = ["MATLAB ","is ","fun"] s = MATLAB is fun

Обратите внимание, что, несмотря на то, что оба они используют скобки [ и ] , классы результатов отличаются. Поэтому операции, которые могут быть сделаны на них, также различны.

>> whos Name Size Bytes Class Attributes A 2x5 80 double s 1x13 26 char

На самом деле массив s не является массивом строк "MATLAB " , "is " и "fun" , это всего лишь одна строка - массив из 13 символов. Вы получите те же результаты, если бы они были определены одним из следующих:

>> s = ["MAT","LAB ","is f","u","n"]; >> s = ["M","A","T","L","A","B," ","i","s"," ","f","u","n"];

Обычный вектор MATLAB не позволяет хранить сочетание переменных разных классов или несколько разных строк. Здесь массив cell пригодится. Это массив ячеек, каждый из которых может содержать некоторый объект MATLAB, класс которого может быть различным в каждой ячейке, если это необходимо. Используйте фигурные скобки { и } вокруг элементов для хранения в массиве ячеек.

>> C = {A; s} C = "MATLAB is fun" >> whos C Name Size Bytes Class Attributes C 2x1 330 cell

Стандартные объекты MATLAB любых классов могут храниться вместе в массиве ячеек. Обратите внимание, что массивы ячеек требуют больше памяти для хранения их содержимого.

Доступ к содержимому ячейки осуществляется с помощью фигурных скобок { и } .

>> C{1} ans = 1.0e+04 * 0.0001 -0.0002 0.0003 0.0001 1.5625 0.0003 Inf Inf NaN -Inf

Заметим, что C(1) отличается от C{1} . Принимая во внимание, что последний возвращает содержимое ячейки (и имеет пример с double примером), первый возвращает массив ячеек, который является подматрицей C Точно так же, если D было массивом из 10 на 5 ячеек, тогда D(4:8,1:3) вернет подматрицу D , размер которой равен 5 на 3, а класс - cell . И синтаксис C{1:2} не имеет одного возвращенного объекта, но rater он возвращает 2 разных объекта (аналогично функции MATLAB с несколькими возвращаемыми значениями):

>> = C{1:2} x = 1 -2 3.14 0.8 15625 3.14159265358979 Inf Inf NaN -Inf y = MATLAB is fun

ТЕМА 5. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Современные математические модели являются сложными и для выполнения расчетов по ним необходимо использовать ЭВМ. Поэтому алгоритмы или методы расчета, приведенные в предыдущей главе, следует перевести на какой-либо язык программирования. В настоящее время для научных разработок популярными являются языки типа ФОРТРАН, СИ, ПАСКАЛЬ. Но для широкого круга пользователей эти языки считаются сложными и поэтому большое распространение получили более понятные специалистам предметной области системы типа EXCEL, MATLAB, MATHCAD, MAPLE и т.д. Мы будем ориентироваться на систему MATLAB, которая используется на лабораторных работах данного учебного курса.
^ 5.1 Краткая характеристика MATLAB
Система MATLAB (сокращение от MATrix LABoratory – МАТричная ЛАБоратория) разработана фирмой The MathWorks, Inc. (США, г. Нейтик, штат Массачусетс) и является интерактивной системой для выполнения инженерных и научных расчетов, которая ориентирована на работу с массивами данных, позволяет обращения к программам, написанным на языках Fortran, C ++ . Система поддерживает выполнение операций с векторами, матрицами и массивами данных, поддерживает работу с алгебраическими полиномами, решение дифференциальных и разностных уравнений, решение нелинейных уравнений и задач оптимизации и т.д., а также построение различных видов графиков, трехмерных поверхностей и линий уровня.

Операционная среда системы MATLAB включает командное окно, инструментальную панель, подсистемы просмотра рабочей области и путей доступа, редактор/отладчик М-файлов и др. Пользователь может сам написать программы с помощью редактора М-файлов, которые оформляются в виде М-файлов (М-файлы имеют расширение .m ). Каждую программу необходимо создавать, редактировать (т.е. корректировать) и выполнять (т.е. производить расчет).

Для создания новой программы в меню ^ File выбираются опция New и затем M-File; в результате открывается окно редактора М-файлов. В этом окне набирается текст программы. После того как этот текст набран следует сохранить программу с каким-либо именем (для этого в меню File выбирается опция Save as ).

Для выполнения программы следует перейти в командное окно и в командной строке, обозначаемой на экране символами >> набрать имя М-файла.

Для редактирования уже созданного М-файла надо из командного окна вернуться в окно редактора с текстом программы.

^

Формирование массивов в системе MATLAB

В системе MATLAB основным объектом являются массивы (матрицы и вектора), для которых не требуются явно указывать размерности. Для формирования числового массива числа указываются внутри квадратных скобок, разделитель между числами – пробелы. Для отделения строк матриц используется символ ; . Пример .

Матрица А = из 3 линий и 2 столбцов записывается в виде: А = .

Для формирования массивов используется символ : . Пример .

Задать вектор С , состоящий из чисел от 0 до 0,5 с шагом 0,1: С = 0: 0.1: 0.5. На экране появится строка:

С = 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5

Если шаг равен 1, то он не задается, например, для задания вектора В, состоящего из чисел 3, 4, 5, 6, 7, можно записать: В = 3: 7. Тогда на экране появится:

В = 3 4 5 6 7
Символ : используется также для выделения подблоки массива. Пример. Выделить у матрицы А = первый столбец: А (: , 1).
Массивы можно объединять. Пусть x = 1, 2, 3, 4, а y = 5, 6, 7, 8. Тогда фрагмент программы для формирования объединенного массива z будет следующий:

x = 1:4;

y = 5:8;

z = [x; y ]

на экране появится: z =

Арифметические операции. Используются арифметические операторы сложения + , вычитания – , умножения * , деления / , возведения в степень ^.

p1 ) . ′ поэлементное транспонирование (строки заменяются столбцами, для комплексных

матриц комплексное сопряжение не выполняется).

Например, пусть A = , тогда A. ′ = .

p1 ) .^ поэлементное возведение в степень, А. ^B.

Например, пусть A = , тогда A. ^2 =
.

p1 ) ′ - транспонирование матрицы. Для комплексных матриц транспонирование дополняется

комплексным сопряжением.

Например пусть A = , тогда А′ =
.

p1 ) ^ возведение матрицы в степень, А^р (только для квадратных матриц и для целых чисел p). Например, пусть матрица A =
. Тогда A^2 =

p2 ) .* поэлементное перемножение двух массивов одинакового размера.
Например, пусть A =
B =
, тогда А. *В =

На скаляр умножаются все элементы массива, например, пусть A = . Вычислить F =3*A. Получим F =
.
p2 ) * умножение матриц, А*В.

Например, пусть A = B = . Тогда А *В =
.
p2 ) ./ поэлементное деление массивов. Массивы должны быть одинаковых размеров или массив делится на скаляр. Например, пусть A = . Тогда B./ 3 = .
p3 ) + сложение и - вычитание для скаляров, векторов и матриц.

Например, пусть A =
и B =
. Тогда А - В =
.

PS: Операции типа p1 выполняются раньше, чем p2, а p2 раньше, чем p3. Внутри каждого уровня приоритет одинаковый, вычисления выполняются слева-направо. Можно ставить круглые скобки, чтобы определить необходимый порядок операций

^

Некоторые специальные символы

() - указание последовательности выполнения операций. Примеры:

a) задать массив x от 0 до 3 с шагом 0.1 и представить в виде столбца: x =(0: 0.5: 2)′

b) вычислить
: y =(x +0.5)/2
- формирование массивов (см. раздел “Формирование массивов в системе MATLAB”)
% - с этого символа начинаются комментарии. Они могут быть в виде отдельных строк либо следовать после любой из команд.
; этот символ используется: a) для подавления вывода на экран результатов вычислений; b) для отделения строк матриц.
: - этот символ используется для формирования векторов, а также для выделения строк или столбцов массива.
pi - число π = 3,141592653897
ans - результат выполнения операции в том случае, если выходная переменная не указана (в этом случае MATLAB использует переменную ans ).
inf - этот символ появляется на экране, когда при вычислении в одной из ячеек переполняется разрядная сетка (“фактическая” ∞). Например, при выполнении операции деления на нуль.
NaN - специальная переменная для обозначения неопределенного значения, результата операций типа: 0/0, inf/inf и т.д.

^

Элементарные математические функции

abs - абсолютное значение, например, пусть x = [-2 4 –8.5], тогда abs(x ) = .

sin, cos, tan и т.д. – тригонометрические функции, аргументы (углы) задаются в радианах. Например, t = cos(x );

ехр - экспоненциальная функция (e x ), например: y = exp(x );

log - натуральный логарифм, например: c = log(d );

log10 – десятичный логарифм, например, z = log10(y );

sqrt - квадратный корень, например: b = sqrt(a );
Некоторые графические функции
figure - функция для открытия графического окна на экране
xlabel, ylabel - функции для наименования осей x и y
title - функция для размещения заголовка над графиком
plot (x,y) - функция для построения двумерного графика зависимости y = f(x) в декартовых координатах (тип маркера, цвет и тип линии на графике выбирается автоматически);
plot (x1, y1, LineSpec1, x2, y2, LineSpec2,...) - функция для построения на графическом окне нескольких зависимостей с заданием для каждой линии маркера, цвета и типа линии.
polar(x,y) – функция для построения зависимости y = f(x) в полярных координатах.
meshgrid(x, y) - функция задает прямоугольную сетку на плоскости (x , y ) в виде двумерных массивов, которые определяются заданными векторами x и y .

Пример: [X,Y ] = meshgrid(1:0.5:2,10:14). В результате получаем:

X = 1 1.5 2 Y = 10 10 10

1 1.5 2 11 11 11

1 1.5 2 12 12 12

1 1.5 2 13 13 13

1 1.5 2 14 14 14
mesh(x,y,z) - функция выводит на экран трехмерную сетчатую поверхность зависимости z = f(x, y) .

surf(x,y,z) - функция выводит на экран сплошную сетчатую поверхность зависимости z = f(x, y) .

^

Интерактивный доступ к справочной информации и документации

Существуют несколько способов для получения информации о функциях системы MATLAB.

1 . Команда help имя_функции . Набирается в непосредственно в командном окне MATLAB Command Window. Например: help sin.

2 . Меню HELP командного окна. Это меню дает полную справочную информацию о системе MATLAB, содержит больше подробностей и примеров, чем по команде help. Пользователь может ознакомиться с полной документацией по системе MATLAB (подменю Contents), либо открыть список всех функций в алфавитном порядке (подменю Index), либо организовать поиск по имени (подменю Search). Также есть возможность открыть список функций по категориям (MATLAB Functions Listed by Category), открыть список примеров по категориям (Index of Documentation Examples) и другие возможности.
^

Примеры:

a) Найти функции линейной алгебры. Открываем последовательность окон:

HELP – MATLAB Help - Finding Functions and Properties - Matlab Functions Listed by Category – Mathematics –- Linear Algebra

b) Найти графические функции для построения графиков:

HELP – MATLAB Help - Finding Functions and Properties - Matlab Functions Listed by Category- Graphics – Basic Plots and Graphs.
3 . Еще один способ получить информацию о системе MATLAB – обращение к Web-серверу фирмы The MathWorks.

^

5.2 Задачи линейной алгебры, вычисление функций и построение графиков

Система MATLAB ориентирована на работу с массивами и основные задачи линейной алгебры представляются в этой системе в экономной форме. Ниже рассмотрены некоторые типичные задачи линейной алгебры и их программная реализация.

Пример1 . Умножить вектор
на вектор
.

Как известно при умножении векторов первый вектор должен быть строкой, а второй – вектором-столбцом и они должны иметь одинаковые размерности. Поэтому решение записывается в виде
a =

b =

c = a*b
Или
a =

b = ′

c = a*b
% Ответ: с = 12.
PS: Если записать b = , то расчет не выполняется, т.к. b будет интерпретирован как вектор-строка.
Пример2 . Умножить матрицу
на матрицу
.

Для корректного выполнения этой операции число элементов в строках матрицы А должно быть равно числу элементов в столбцах матрицы B. Программа запишется в виде:
a = ;

b = ;

На экране появится:

Пример3 . Решить систему линейных уравнений

В матричной форме эта система примет вид: А*x = B, где:

Тогда решение запишется в виде:
^ A = % задаем матрицу коэффициентов при неизвестных

B = % задаем вектор свободных членов

X=A\B % решение системы (Ответ: х 1 =5, х 2 = 3, x 3 = 2)
Символ \ применяется для решения систем линейных уравнений АХ=В .
Пример 4 . Для матрицы А (см. пример 3) найти детерминант и обратную матрицу (A -1) и сосчитать произведение E = A ∙ A -1 . Решение:
A =

C = det(A) %det – функция вычисляет детерминант заданной матрицы

D = inv(A) %inv - функция вычисляет матрицу, обратную заданной

Ответ: С = -6; E = 1.0000 0 0

0.0000 1.0000 0.0000

0.0000 -0.0000 1.0000

В математических моделях часто требуется вычислить значения выражений типа y = f(x) при различных значениях x а затем представить эти зависимости в графической форме. В системе MATLAB такие задачи решаются просто. Ниже приведены примеры.
^

Пример 5 . В интервале х = вычислить значения:

y = e x и z = 1 + x + x 2 /2 + x 3 /6 + x 4 /24

для равномерно расположенных 31 точек. Построить зависимости y = f(x) и z = f(x) на одном графике (декартовые координаты). Значения x, y, z на экран не выводить.

Решение запишется в виде:
x = (0: 0.1: 3)"; задаем значения х в интервале от 0 до 3 с шагом 0.1

y = exp(x); вычисляем значения вектора у

z = 1.0 +x + (x.^2)/2 + (x.^3)/6 - (x.^4)/24; вычисляем значения вектора z

figure открываем графическое окно

plot(x,y," –g ",x,z," –k ") строим график функции y = cos(x)

xlabel(" coordinata x ") даем название для оси x

ylabel(" coordinata y ’) даем название для оси y

title(" y=exp(x) "); даем заголовок для графика
Пример 6 . В интервале х = вычислить значения y = 0,5 ln(x + 1) для равномерно расположенных 101 точек. Построить зависимость y = f(x ) в полярных координатах.
x = (0: pi/10: 10*pi)’;

y = 0.5*log(x + 1);

polar(x , y ); строим график функции y = 0,5ln(x+1)
MATLAB позволяет легко строить трехмерные графики, т.е. зависимости типа z = f(x, y) , что показано в следующем примере.

Пример 7 . Построить поверхность
при х = -1 до +1 с шагом 0,2 и при y = -1 до +1 с шагом 0,2.

Решение задачи:
[x , y ]=meshgrid([-1:0.2:1]);

z =x .*exp(-x .^2 - y .^2);

mesh(x,y,z );

surf(x,y,z );

PS: графические функции описаны выше в разделе “Некоторые графические функции”.

^ 5.3. Решение нелинейных алгебраических уравнений и аппроксимация функций
Система MATLAB позволяет значительно проще, чем на известных языках программирования решать системы нелинейных (алгебраических уравнений) и выполнять аппроксимацию таблично заданных функций.

Пример 8. Решить уравнение
с начальным приближением x 0 = 5 и c выводом итераций на экран:

Решение задачи:
function ex1

options = optimset(" Display "," iter ");

Fzero(@f, 5, options)

function y = f(x)

y = x.^3-2*x-5;
PS: Первые 3 оператора – основная программа, 2 последних оператора – это функция, определяющая зависимость
при различных значениях х .

Ниже приведены краткие описания функций MATLAB, используемые при решении задачи.
fzero (@имя функции, x 0 , options) – поиск нуля функции одной переменной. Решение ищется в окрестности заданной точки x 0 путем отыскания интервала, где функция меняет знак. Если такой интервал не находится, то возвращается Inf или NaN. Параметр options может задавать вывод промежуточных результатов (итераций) на экран и точность расчета.
optimset (" Display "," iter ") – функция для вывода итераций на экран.
- выводит искомое решение и значение функции, соответствующее этому решению.
Более подробно ознакомиться с используемыми функциями можно по HELP MATLAB.
Пример 9 . Решить систему уравнений:

(5.1)

с начальными приближениями x 0 = 2,5; y 0 = 0,5 и c выводом итераций на экран.

Для решения правые части уравнений переносим в левые части

, (5.2)

так, чтобы в правых частях остались нули. Затем ищем минимум функции, состоящей из суммы этих уравнений, возведенных в квадрат: . Так как сумма квадратов всегда положительное число, то минимум функции не может быть меньше 0, а достижение значения f = 0 означает, что величины x и y , соответствующие этому значению, достигают искомых решений системы (5.2).

Решение задачи:
function ex2

options = optimset (" Display "," iter ");

Fminsearch (@eq1, , options)

function f = eq1(x)

f = (x(1).^2 + x(2).^2 - 9).^2 + (x(1) + sin(x(2)) - 3).^2
PS: Между неизвестными в уравнениях (5.1) и переменными программы имеется соответствие: x = x (1), y = x (2).

Функция MATLAB, используемая при решении задачи:
fminsearch (@имя функции, [ начальные приближения переменных], options) – функция поиска минимального значения функции многих переменных.
^ Аппроксимация функции

Аппроксимация таблично заданной функции полиномом n-ой степени выполняется по методу наименьших квадратов (см. пункт 2.4).
Пример 10 . Выполнить аппроксимацию точечно заданной функции x = 0 до 0.7 с шагом 0.1, y = 0.22 0.428 0.604 0.74 0.84 0.91 0.95 0.98 полиномом 2-ой степени. Построить графики точечно заданной функции и аппроксимирующего полинома:
Решение задачи:
x =(0:0.1:0.7)" % массив x состоит из 8 чисел

y =" % массив y состоит из 8 чисел

p=polyfit(x,y,2)

table=

plot(x,y,"k*",x,f,"-g")

xlabel("coordinata x")

ylabel("coordinata y’)

title("Grafiki y(x), f(x) ")
PS: Количество чисел в массивах x и y должно быть одинаковым; table – имя массива, сформированного из 4-х векторов: x, y, f и (y-f ). Всего в этом массиве 8 4 = 32 числа. Массив f также содержит 8 чисел
polyfit (x, y, степень полинома) - функция находит коэффициенты a i полинома p(x) степени n , который аппроксимирует заданную функцию y(x) :
p(x) = a 1 x n + a 2 x n – 1 + … + a n x + a n+1
polyval (p, x ) - функция для вычисления значений полинома p в заданных точках x .

^ 5.4 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений и вычисление интегралов
В системе MATLAB с помощью стандартных функций легко решаются обыкновенные дифференциальные уравнения (задача Коши) и вычисляются определенные интегралы.

Пример 11 . Решить дифференциальное уравнение, используя стандартную функцию ode45:

(5.3)
в интервале x = 0 до 30 при y(0) = 2 для a = 0,24.

Предварительно представим уравнение (5.3) системой уравнений:

(5.4)

при начальных значениях: y 1 (0) = 0; y 2 (0) = 2, чтобы исключить из правой части (5.3) независимую переменную x .
Решение задачи.
function ex_eqdif

Ode45(@dif1,,);

function dy=dif1(t,y)

% pravie chasti difderensial. uravneniy

dy(2)=cos(y(1))-sin(y(1))-alfa*y(2);
PS: Фунция dif1(t,y) определяет правые части уравнений (5.4). Между неизвестными в уравнениях (5.4) и переменными программы имеется соответствие: x = y (1), y = y (2).
ode45 (@ имя функции, [ интервал интегрирования], [ начальные условия] ) - функция служит для решения обыкновенных нежестких дифференциальных уравнений методом Runge-Kutta 4-го порядка.
zeros(m,n) - функция формирует массив нулей размера
(где m – число уравнений, n =1).
global – оператор объявляет глобальные переменные. Если вместо переменной alfa в правые части подставить число, то глобальную переменную вводить не надо.
Пример 12 . Решить систему уравнений Лотка-Волтерра, используя функцию ode23:

(5.5)
при х =0 до 10 и начальных условиях: y 1 (0) = 1; y 2 (0) = 1. Параметры  = 0.01 и  = 0.02 задать как глобальные величины. Построить графики функций y 1 (x), y 2 (x) ).
Решение задачи.
function Lotka_Volterra

global alpha beta

alpha=0.01; beta=0.02;

Ode23(@lotka,,);

plot(t,y); %Построение графиков y 1 (t) и y 2 (t)

function dy=lotka(t,y)

global alpha beta

dy(1)=y(1)-alpha*y(1)*y(2);

dy(2)=-y(2)+beta*y(1)*y(2);
PS: Фунция lotka(t,y) определяет правые части уравнений (5.5). Между неизвестными в уравнениях (5.5) и переменными программы имеется соответствие: y 1 = y (1), y 2 = y (2).
ode23 (@ имя функции, [ интервал интегрирования], [ начальные условия] ) - функция служит для решения обыкновенных нежестких дифференциальных уравнений методом Runge-Kutta низкого порядка.
^ Вычисление интегралов
Пример 13 . Вычислить интеграл:

(5.6)
по методу Симпсона (стандартная функция quad) и построить график подинтегральной функции в интервале х = с шагом 0,1.

Решение задачи:
function int1

y=1./(x.^3-2*x-5);

plot(x,y); %Построение графика y(x)

Q = quad(@myfun,0,2)

function y = myfun(x)

y = 1./(x.^3-2*x-5);
PS: Подинтегральная функция вычисляется в фунции myfun(x) при различных значениях х
quad(@имя_подинтегральной_функции, a, b) - численное вычисление интеграла по адаптивному методу Симпсона, где: a и b – пределы интегрирования.

Пример 14 . Вычислить интеграл:

(5.7)
по методу Симпсона (стандартная функция quad) при y = 10 o (преобразовать градусы в радианы). Для величины y в программе использовать глобальную переменную.
Решение задачи.
function int2

Q = quad(@myfun,0,pi/2);

function y = myfun(x)

y=1./sqrt(1-(sin(teta)*sin(x)).^2);
PS: Величине y в программе соответствует глобальная переменная teta . Значение интеграла получаем в переменной Q.

^

Контрольные вопросы

1. Что такое скаляр, вектор, матрица? Дайте определения и примеры.
2. Какие действия можно проводить с векторами и матрицами? Привести примеры.
3. Как в MATLABе формируются массивы: одномерные и двумерные? Дать примеры.
4. Дайте определение транспонированному вектору и транспонированной матрице. Как они формируются в MATLABе? Привести примеры.
5. Дайте определение детерминанту и обратной матрице. Как они вычисляются в MATLABе? Привести примеры.
6. Элементарные функции и их запись в MATLABе. Привести примеры.
7. Выполнить вручную (без помощи компьютера) следующие действия:

Умножить вектор P на вектор Y;

Умножить матрицу G на вектор Y;

Умножить матрицу G на матрицу F,

8. Написать программу на MATLABе для выполнения действий, указанных в вопросе 7.

9. Дана матрица
. Определить без помощи компьютера обратную ей матрицу – A -1 .

10. Найти без помощи компьютера детерминант матрицы
.

11. Дана система линейных уравнений:
(1P)

или в матричном виде C ּX = B .

Составить на MATLABе программу решения этой системы с определением детерминанта матрицы С .
12. Найти с помощью MATLABа матрицу, обратную матрице С (из вопроса 11). Как с помощью матрицы С -1 найти неизвестные x 1 , x 2 , x 3 , x 4 из системы (1P)?
13. Решить с помощью MATLABа систему уравнений
(2P)

Найти причину неудачи, если система (2P) не решается. Определить детерминант матрицы коэффициентов при неизвестных.
14.Для условий вопроса 7 написать на MATLABе программу:

Умножения 1-ой строки матрицы G на 2-ой столбец матрицы F;

Умножения 2-ой строки матрицы F на 2-ой столбец матрицы G.
15. С помощью MATLABа для зависимости длины тормозного пути ^ S (м) в функции от скорости V f (м/с):

где скорость задана в интервале V f = 10…40 (шаг по скорости равен 2м/с), построить графики зависимостей: S = f(V f ) и V f = φ(S) .
16. Решить графически (с помощью MATLABа) уравнение:

(3P)

в интервале x = 0…10π с шагом 0,1π. Сколько корней имеет уравнение (3P)?
17. С помощью MATLABа в декартовых координатах построить окружность с центром в точке x = 1, y = 1 и радиусом, равным 1. По оси x выбрать шаг Δ x = 0,05.
18. С помощью MATLABа построить зависимость y = ln(x + 1) в декартовых координатах в интервале x = 0…4π с шагом 0,2π, а также зависимость r = ln(φ + 1) в полярных координатах в том же интервале и с тем же шагом по φ .
19. С помощью MATLABа на одном графике в полярных координатах с шагом
= 0,1 в интервале построить зависимости (спирали с 3-мя оборотами):
а) r = 0,4φ + 0,03φ 2 (4P)

b) зависимость (4Р), но закрученную в обратном направлении.
20. С помощью MATLABа построить 3-х мерную поверхность:

в области [x, y ] = [-1:0,1:1] [-2:0,1:2].
21. С помощью MATLABа построить 3-х мерную поверхность:

в области [x, y ] = .
22. С помощью MATLABа используя программу fzero
x 0 = 2км; x f = 8км.
27. Дана табличная зависимость потребления горючего (для легкового автомобиля) от времени эксплуатации.

polyfit, polyval ) найти аппроксимирующую зависимость G = f(t) полиномом 3-ей степени и определить среднюю ошибку аппроксимации.
28. Дана табличная зависимость стоимости легкового автомобиля от времени эксплуатации.

t (год)	0	1	2	3	5	7	10
C ($)	11500	8700	7200	6000	5500	5000	4600

С помощью пакета MATLAB (функции polyfit, polyval ) найти аппроксимирующие зависимости C = f(t) полиномами 2-ой и 3-ейстепени и сравнить максимальные ошибки аппроксимации.
29. С помощью MATLABа (функция ode45

(5P)
в интервале x = 0…2 при начальных условиях: x 0 = 0, y 0 = 1. Предварительно уравнение (5P) преобразовать в систему 2-х дифференциальных уравнений.
30. С помощью MATLABа (функция ode23 ) решить обыкновенное дифференциальное уравнение:

(6P)
в интервале x = 0…5 при начальных условиях: x 0 = 0, y 0 = 2. Предварительно уравнение (6P) преобразовать в систему 2-х дифференциальных уравнений.
31. С помощью MATLABа (функция ode45

в интервале t = 0…8π при начальных условиях: t =0; x 0 = 1; y 0 = 1.
32. С помощью MATLABа (функция ode45 ) решить систему обыкновенных дифференциальных уравнений:

в интервале  = 0,3…4 при начальных условиях:  = 0,3; x 0 = 1; y 0 = 0.
33. С помощью MATLABа (функция ode23 ) решить обыкновенное дифференциальное уравнение:

(7P)

в интервале t = 0…3c при начальных условиях: t = 0, r 0 = 0,
и ω = 2π (рад/с). Предварительно уравнение (7P) преобразовать в систему дифференциальных уравнений первого порядка.

Язык технических вычислений

Миллионы инженеров и ученых во всем мире используют MATLAB ® , чтобы анализировать и разработать системы и продукты, преобразовывающие наш мир. Матричный язык MATLAB является самым естественным способом в мире выразить вычислительную математику. Встроенная графика облегчает визуализацию и понимание данных. Окружение рабочего стола способствует экспериментированию, исследованиям и открытиям. Эти средства MATLAB и возможности все строго протестированы и разработаны, чтобы работать совместно.

MATLAB помогает вам воплощать свои идеи за пределами рабочего стола. Можно запустить исследования больших наборов данных и масштабировать до кластеров и облаков. Код MATLAB может быть интегрирован с другими языками, позволив вам развернуть алгоритмы и приложения в сети, предприятии и промышленных системах.

Начало работы

Изучите основы MATLAB

Основы языка

Синтаксис, индексация и обработка массива, типы данных, операторы

Импорт и анализ данных

Импорт и экспорт данных, в том числе и больших файлов; предварительная обработка данных, визуализация и исследования

Математика

Линейная алгебра, дифференцирование и интегрирование, преобразования Фурье и прочая математика

Графика

2D и 3D графики, изображения, анимация

Программирование

Скрипты, функции и классы

Создание приложений

Разработка приложений с помощью App Designer, программируемого рабочего процесса или GUIDE

Инструменты разработки программного обеспечения

Отладка и тестирование, организация крупных проектов, интеграция с системой контроля версий, упаковка тулбоксов