matlab的[np,dp]=pade(L,2);Gp=tf(np,dp)；是什么意思

matlab的[np,dp]=pade(L,2);Gp=tf(np,dp)的意思是：

[np，dp]=pade（t，n）——返回传递函数形式中连续时间I/O延迟exp（–st）的n阶pade近似值。行向量num和den包含s的降幂的分子和分母系数，均为n阶多项式。  Pade时滞模型的逼近（帕德逼近）。

Gp=tf(np,dp)——创建连续时间传递函数模型，设置分子和分母属性。例如，考虑由传递函数sys（s）=n（s）/d（s）表示的连续时间siso动态系统，输入参数分子和分母分别是n（s）和d（s）的系数。 tf传递函数模型

dP/dQ=2P/Q

dP/P=2dQ/Q

lnP=2lnQ+C

P=CQ²，C为某一参数，需要边界条件确定。

二次函数，画图代码很简单，ezplot('CQ^2')，当然C必须先确定才能画图

1、把

G=1/3((5Pp-2P1)/(P1-2Pp)-P1c1^2/Ppcp^2);

改成

G=1/3((5Pp-2P1)/(P1+2Pp)-P1c1^2/(Ppcp^2));

表达式的错误导致出现高频振荡，积分步长非常小（大约在10^-8量级），所以很长时间算不出。

2、从结果看，仿真时间取50秒就足够了（已进入稳态）。

3、在出现busy的情况下，可以考虑让 ode 函数不返回参数，此种情况下，会自动绘制响应曲线，而且可以随时通过GUI停止运行，便于观察求解过程的具体情况。

b=n^s 中 ^ 符号表示什么运算？

p=n1+F2 F是多少？

>> n =[32 66 45

97 13 88

45 33 88 ];

s= [78 75 33

26 11 11

44 15 34 ];

>> b=cross(n,s);

>> p=n1+s2;

>> t=cross(p,s);

>> [Vp,Dp]=eig(p);

>> [Vb,Db]=eig(b);

>> [Vt,Dt]=eig(t);

matlab实验过的，没有错误，eig就是求特征值和特征向量的命令，

V中的特征向量都是列向量，D中主对角线元素就是该列的特征值，按模大到小排列

t=0:002:018

y=[4157 41568 41565 41555 41538 4152 41507 41496 41485 4145 ]

n=5

p=polyfit(t,y,n)%5次多项式

dp=polyder(p)%导函数

tt=linspace(-05,02);

plot(t,y,'ro');hold on

a=plotyy(tt,polyval(p,tt),tt,polyval(dp,tt));

legend('样本点','拟合曲线','location','southwest')

a=legend(a(2),'导函数','location','southeast');

set(a,'color','w')

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那就再对dp求导

d2p=polyder(dp)

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