MATLAB是做什么用的

MATLAB用于数值分析、数值和符号计算、数据可视化、数字图像处理、数字信号处理。

MATLAB高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；功能丰富的应用工具箱，为用户提供了大量方便实用的处理工具。

扩展资料：

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷的多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。

MATLAB开发环境是一套方便用户使用的MATLAB函数和文件工具集，其中许多工具是图形化用户接口。它是一个集成的 用户工作空间，允许用户输入输出数据，并提供了M文件的集成编译和调试环境，包括MATLAB桌面、命令窗口、M文件编辑调试器、MATLAB工作空间和在线帮助文档。

参考资料来源：百度百科-MATLAB

%理想d簧阵子简谐运动

%Clear

rectangle('position',[12,85,2,03],'FaceColor',[05,03,04]);

axis([0,15,-1,10]);

%画顶板

hold on

plot([13,13],[7,85],'r','linewidth',2);

%画直线

y=2:2:7;

M=length(y);

x=12+mod(1:M,2)2;

x(1)=13;

x(end-3:end)=13;

D=plot(x,y);

%d簧

C=0:1:2pi;r=035;

t1=rsin(C);

F1=fill(13+rcos(C),2+t1,'r');

% 球

set(gca,'ytick',[0:2:9]);

set(gca,'yticklabels',num2str([-1:3]'));

plot([0,15],[33,33],'black');

H1=plot([0,13],[33,33],'y');

% 句柄[黄线]

Q=plot(0,38,'color','r');

% 运动曲线;

td=[];yd=[];

T=0;

text(2,9,'理想中的d簧振子简谐振动','fontsize',16);

set(gcf,'doublebuffer','on');

while T<12;

pause(02);

Dy=(3/2-1/2sin(piT))1/2;

Y=-(y-2)Dy+7;

Yf=Y(end)+t1;

td=[td,T];yd=[yd,Y(end)];

set(D,'ydata',Y);

set(F1,'ydata',Yf,'facecolor',rand(1,3));

set(H1,'xdata',[T,13],'ydata',[Y(end),Y(end)]);

set(Q,'xdata',td,'ydata',yd) ;

T=T+01;

end

具体仿真效果参见下面链接，这个是d簧阵子的动画效果，链接中还有其他集中模型的动画效果仿真

LZ试试看，这个行不行：

clc

clear

u1 = 340;

u2 = 1450;

freq = 200; %频率，这里自己改数值

wavelen1 = u1/freq; %算空气中的波长

disp(['In air for a frequency of ',num2str(freq),

'Hz the wavelength of the acoustic waves is',

num2str(wavelen1),'m']) %显示答案

wavelen2 = u2/freq; %算水中的波长

disp(['In water for a frequency of ',num2str(freq),

'Hz the wavelength of the acoustic waves is',

num2str(wavelen2),'m'])

% 该程序用于分析均值和方差对正态分布图像的影响

clear all

x=randn(1,10000); % 随机生成110000的标准正态分布向量

subplot(121),hist(x) % 直方图，不同bin数

subplot(122),hist(x,100)

% 结论1：bin数较多时，随机生成向量的直方图图像更接近与正态分布图像

% 设置正态分布的分布参数mu和sigma

mu1=25;

mu2=3;

sigma1=05;

sigma2=06;

x=(mu2-4sigma2):001:(mu2+4sigma2);

% 考察均值的影响：均值不同，方差相同

y1=normpdf(x,mu1,sigma1);

y2=normpdf(x,mu2,sigma1);

% 考察方差的影响：均值相同，方差不同

y3=normpdf(x,mu1,sigma1);

y4=normpdf(x,mu1,sigma2);

%结果可视化

figure

subplot(121);

plot(x,y1,'-g',x,y2,'-b');

xlabel('\fontsize{14} \mu1<\mu2,\sigma1=\sigma2')

legend('\mu1','\mu2')

set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',14) %设置坐标轴刻度字体名称、大小

% 结论2：方差相同，均值小者图像靠左

subplot(122);

plot(x,y3,'-g',x,y4,'-b');

xlabel('\fontsize{14} \mu1=\mu2,\sigma1<\sigma2')

legend('\sigma1','\sigma2')

set(gca,'FontName','Times New Roman','FontSize',14) %设置坐标轴刻度字体名称、大小

% 结论3：均值相同，方差小者图像更尖锐

function mian

h1=10

f13=integral(@(x) f1(x,h1), 0, 10);

end

function [f]=f1(x,h1)

f=(x/h1)^4;

end

你把公式写在第二个function中就行

你好，首先我要说你选择matlab这一强大软件是明智的，它的功能十分全面，其优化工具箱解决你的问题十分方便线性规划的求解程序名为linprog，调用格式为[x,fval,exitflag,output,lambda] = linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)其中，x：最优解；val：最优解处的函数值；exitflag：程序结束时的状态指示（>0： 收敛，0： 函数调用次数或迭代次数达到最大值（该值在options中指定） <0： 不收敛）； Output：包含以下数据的结构变量（iterations 实际迭代次数， cgiterations 实际PCG迭代次数（大规模计算用），algorithm 实际使用的算法）；lambda：包含以下数据的结构变量（ineqlin 不等式约束的LAGRANGE乘子， eqlin 等式约束的LAGRANGE乘子， upper 上界约束的LAGRANGE乘子， lower 下界约束的LAGRANGE乘子）；c：目标函数矩阵；A/Aeq：不等式/等式限制条件系数矩阵；b/beq：不等式/等式限制条件常数项矩阵；lb：自变量定义域下限；ub：自变量定义域上限；x0：初始解（缺省时程序自动取x0=0）options：包含算法控制参数的结构 实际应用是并没有这么复杂，很多参数缺省就可以了，用你的例题演示就是：（在命令窗口输入）f=[-2;-3];A=[0,1;4,2;1,1];b=[12;20;6];lb=zeros(3,1);[x,fval]=linprog(f,A,b,[],[],lb)计算出x=[0;6]，即x1=0，x2=6fval=-18解释一下linprog函数只能求最小值，所以将目标函数系数全变为相反数，最终得到的结果应为fval的相反数希望以上内容对你学习matlab能有一定帮助，以后可以多看看帮助文件，里面讲解很详细。

%半波\全波、15波，2波天线阵子方向性图

k=2;%振子数量

l=1/4;

delta=pi/200;

th=0:delta:pi;

phi=0:delta:2pi;

[phi,th]=meshgrid(phi,th);

F=(cos(klpicos(th))-cos(klpi))/sin(th);

X = Fsin(th)cos(phi);

Y = Fsin(th)sin(phi);

Z = Fcos(th);

subplot(2,2,1);

surf(X,Y,Z)

%axis('square')

colormap(spring)

shading interp

l=1/2;

delta=pi/200;

th=0:delta:pi;

phi=0:delta:2pi;

[phi,th]=meshgrid(phi,th);

F=(cos(klpicos(th))-cos(klpi))/sin(th);

X = Fsin(th)cos(phi);

Y = Fsin(th)sin(phi);

Z = Fcos(th);

subplot(2,2,2);

surf(X,Y,Z)

colormap(spring)

shading interp

l=3/4;

delta=pi/200;

th=0:delta:pi;

phi=0:delta:2pi;

[phi,th]=meshgrid(phi,th);

F=(cos(klpicos(th))-cos(klpi))/sin(th);

X = Fsin(th)cos(phi);

Y = Fsin(th)sin(phi);

Z = Fcos(th);

subplot(2,2,3);

surf(X,Y,Z)

colormap(spring)

shading interp

l=1;

delta=pi/200;

th=0:delta:pi;

phi=0:delta:2pi;

[phi,th]=meshgrid(phi,th);

F=(cos(klpicos(th))-cos(klpi))/sin(th);

X = Fsin(th)cos(phi);

Y = Fsin(th)sin(phi);

Z = Fcos(th);

subplot(2,2,4);

surf(X,Y,Z)

%axis('square')

colormap(spring)

shading interp

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