谁有matlab的教程

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积分倒是可以出来，但q好像除了第一列，全是0的：

clear all;clc;

%设置板的长、宽、泊松比、点的位置

x=5;

D=15;

a=5;b=5;

mu=03;

m=25;%设置系数矩阵维数

n=10;

alpha=zeros(1,m);

beta=zeros(1,m);

for i=1:m

alpha(i)=pi(2i-1)/a;

beta(i)=pi(i-1)/b;

end

q_xy=1;

%只作用在一条边，注意其二维正变换

q=zeros(m);

for i=1:m

for j=1:m

f=@(y)sin(05alpha(i)a)cos(beta(j)y);

q(i,j)=quadl(f,0,b);

end

end

怎么用电脑画函数图像

怎么用电脑画函数图

你可以安装几何画板,在几何画板中输入函数的解析式可以绘制函数图象骸并且能复制到其他软件如Word中。

如何在电脑上绘制函数图像10分

有一种软件叫MATLAB,是一个专门做算法设计的软件,里面有各种函数图像,编程语言很简单,只需要输入函数的参数,就能给出曲线图。绘制各种函数图像都很简单。

怎么用电脑画函数图像和散点图

软件

Graph

怎样用电脑不通过函数关系式画函数图像

我一般用几何画板,很方便。现在很多教学也在用这个软件吧。

如何利用Excel绘制函数图像

如何使用Excel绘制函数图像呢由于函数取值的无限性,导致在利用Excel绘制函数时,对于初学者而言,往往无从下手。其实只要我们给定了函数的作用域,并通过函数计算机值域,就可以依据Excel所提供的函数进行绘制。下面我就给各位初学者讲解一下绘制函数图像的具体方法:

如何画函数图像

以下是老师的解答对函数图象首先心中有数,最常用的是描点法画图,即列表再描点。找出函数与自变量之间的关系,列表时,自变量在上,函数值在下,点越多,则图象越精确,你的情况是点少,建议多列出几个点,就可以克服你的问题。快捷准确地画出函数图像是学习函数的基本功。除要掌握描点法画图的步骤外,还需掌握快速画各种函数草图的方法。如两点确定一次函数的图像DD直线;对称法画反比例函数的图像;三点定位法或五点定位法画二次函数的图像。另外,在画函数图像时,还要注意函数自变量取值范围对图像的影响,有时画出来的图像,只是整个函数图像的一部分。另外还可以利用模型。解答教师:云淡风清

电脑上画函数图10分

有这么偷懒的高科技时代啊。。。现在的老师和孩子啥都不用会了貌似。支持不回答这个问题。

画函数图像的软件

e-tutor/et2/graphing这个是在线的输入函数,直接就能给出图像的,免费的但只有基本函数可以画

如何用电脑绘制出二次函数图像

可以用绘图工具cad如果只是画个图的话,用PS,,或者用画图板之类。

如何用电脑绘制出二次函数图像

用excel编辑公式,并输入二次函数的数据范围(即输入一些变量,x的值)

然后用excel的图表功能生成图表,复制进入word,ok!

怎么用电脑画函数图

以电脑中Excel为例:

1、在Excel中将相关数据输入其中,并在结果即值域中输入公式“=SIN(A2)SIN(B2)+C2”,效果如图所示。

2、然后,将光标移动到公式所在单元格的右下角,将变成黑色十字光标时双击,完成公式的复制操作。

3、接着,点击“插入”选项。

4、选择“折线图”,然后点击“百分比堆积拆线图”选项。

5、最后就可以看到函数效果图。

如何在Matlab中绘制函数的图像？

在Matlab中绘制函数图像可以使用fplot命令,该命令可以绘制函数在一个或多个变量上的图像。

绘制单变量函数图像的方法如下:

在命令窗口中输入fplot(@(x)函数表达式,[xmin,xmax])

例如,如果要绘制函数y=x^2在区间[-2,2]上的图像,可以输入如下命令:

Copycodefplot(@(x)x^2,[-2,2])

使用xlabel和ylabel命令为x轴和y轴分别添加标签

例如:

Copycodexlabel('x');ylabel('y');

使用title命令添加图像标题

例如:

Copycodetitle('y=x^2')

如果要绘制多元函数图像,可以使用ezplot命令。

除了fplot外,还可以使用ezplot,plot,ezsurf,ezmesh等命令来绘制函数图像,具体使用请参考Matlab的帮助文档

克里夫·莫勒尔

克里夫·莫勒尔（CleveMoler）1939年出生于犹他州盐湖城，是首席数学家、主席和数学工程的共同创始人。

1961年获加州理工学院数学学士学位，1965年获斯坦福大学数学博士学位。他是斯坦福大学乔治·福赛斯的学生，临时被任命为新计算机科学系的讲师。

在密歇根大学、斯坦福大学和新墨西哥大学担任数学和计算机科学教授近20年。

中文名：克里夫·莫勒尔

外文名：CleveMoler

国籍：美国

出生地：犹他州盐湖城

出生日期：1939年

职业：首席数学家、主席和数学工程的共同创始人

毕业院校：丹麦科技大学

主要成就：IEEE计算机学会的2012年计算机先驱奖

代表作品：《MATLAB》

研究方向：数值分析与数学软件

职务：MathWorks董事长

个人经历

莫勒的第一次计算机编程经验涉及1959年在加州理工学院的一台Burroughs205Datatron计算机，当时该系统甚至还没有编译器。

1961年和1962年，在喷气推进实验室的暑期工作把他介绍给了FORTRAN。

在苏黎世ETH读了一年博士后之后，Moler于1966年加入密歇根大学数学系。这开始了在密歇根大学、新墨西哥大学和斯坦福大学20年的学术生涯。在他的16名博士生中，有11人在康奈尔大学、耶鲁大学、德克萨斯大学和田纳西大学等机构从事学术工作。

1980年代，他在新墨西哥州担任计算机科学主席。在新墨西哥州，他在70年代末是数学系的教授。在此期间，他为计算科学和工程开发了数个数学软件包。这些软件包最终形成了高级技术计算环境MATLAB的基础。

在20世纪70年代，Moler是LINPACK和EISPACK的合著者，这是一个广泛用于矩阵计算的FORTRAN子程序库。他希望学生不必编写FORTRAN程序就可以访问这些包，因此他将MATLAB矩阵实验室的第一个版本编写为一个简单的交互式矩阵计算器。该系统的数学和数组语法结果在其他科学和工程领域很有用，这是莫勒从未预料到的。

1984年，杰克·利特尔重新编写并增强了MATLAB，使其可以在新的IBMPC上使用。

同年，Moler和JackLittle创立了MathWorks，Inc公司，将MATLAB商业化并继续发展。

在MathWorks，Moler担任首席科学家，负责监督公司产品的数学方面。

在1989年加入MathWorks之前，他曾在两个计算机硬件制造商英特尔超立方体组织（IntelSupercubeorganization）和热诚计算机（Ardentcomputer）工作了五年。

除了是第一个版本的MATLAB的作者外，Moler还是LINPACK和EISPACK科学子程序库的作者之一。他是三本传统的数值方法教科书的合著者和两本在线书籍的作者，分别是MATLAB数值计算和MATLAB实验。

之后5年，曾在两个计算机硬件制造厂工作，分别是InterHypercube公司和ArdentComputer公司。

Cleve教授的研究兴趣集中在数值分析与数学软件。作为第一版MATLAB的作者，他还是LINPACK和EISPACK科学子程序库的合著者。此外还参与编著过四本关于数值方法的书。

Cleve长期服务于美国工业与应用数学学会，并于2007-2009任主席。Cleve于1997年当选美国国家工程院院士，并获多项荣誉，包括瑞典林学平大学荣誉学位，加拿大滑铁卢大学荣誉数学博士学位，丹麦科技大学荣誉博士等。Cleve刚刚获得IEEE计算机学会的2012年计算机先驱奖。

2016年，MATLAB在IEEESpectrum的编程语言排名中排名第14。

MathWorks在全球20多个城市拥有4000名员工。莫勒是这家公司的创始人和首席数学家。莫勒是美国国家工程院院士，曾多次获得IEEE约翰冯诺依曼奖、IEEE计算机协会计算机先锋奖和SidneyFernbach奖，以及来自主要的数值分析专业协会SIAM的两个奖项。

今天，莫勒在新墨西哥州圣达菲的家中远程办公，撰写书籍、文章和MATLAB程序。

开发MATLAB过程

20世纪70年代中后期，CleveMoler博士和其同事在美国国家科学基金的资助下开发了调用EISPACK和LINPACK的NRTRM子程序库。

在当时，这两个程序库代表了矩阵运算的最高水平。

后来，CleveMoler在给学生讲授线性代数课程时，希望教学生使用EISPACK和LINPACK程序库，但他发现学生用FORTRAN编写接口程序很费时间，于是他开始自己动手，利用业余时间为学生编写EISPACK和LINPACK的接口程序。

如果找不到我想要的工具，我就自己写一个，大牛都是这样的。

CleveMoler给这个接口程序取名为MATLAB，该名为矩阵（matrix）和实验室（laboratory）这两个英文单词前三个字母的组合。在以后的数年里，MATLAB在多所大学作为教学辅助软件使用，并作为面向大众的免费软件广为流传。

1983年春天，CleveMoler到斯坦福大学讲学，MATLAB深深地吸引了工程师JackLittle，JackLittle敏锐地觉察到MATLAB在工程领域的广阔前景。

同年，他和CleveMoler一起，用C语言开发了第二代专业版。这一代的MATLAB语言同时具备了数值计算和数据图示化的功能。

1984年，CleveMoler和JackLittle成立了MathWorks公司，正式把MATLAB推向市场。

前言：

感谢微信群的各位大牛们和忆臻学长的帮助，让我能够完成这个文章。这个文章的开始是这一段时间看到我周围的小伙伴在跟很多的妹子聊天后总是无疾而终，过程虽然有所不同，但是起点和终点大致相同，联想到以前看过的炮灰模型（前半部分是炮灰模型），所以我想能不能可以用一些统计学的方法去概述这个现象并且发现这其中的规律，以便让广大的男屌丝们找到自己合适的另一半。

众所周知生活中涉及到感情的事情是很复杂的，把所有可能影响的因素都考虑到几乎是不可能的。为此我们先对现实进行简化，并做出一些合理的假设，考虑比较简单的一种情况。

为了将实际复杂的问题进行简化，我们做出下面几条合理的假设：

1、 假设一个女生愿意在一段时间中和一位男生开始一段感情，并且在这段时间中有N个男生追求这位女生。N个男生以不同的先后顺序向女生表白，即在任一时刻不存在两个或两个以上的男生向这位女生表白的情况的发生，而且任何一种顺序都是完全等概率的。

2、 面对表白后的男生，女生只能做出接受和拒绝两种选择，不存在暧昧或者其它选择。

3、 任一时刻，女生最多只能和一位男生谈恋爱，不存在脚踏多船的情况。

4、 已经被拒绝的男生不会再次追求这位女生。

基于上述假设，我们想要找到这样一种策略，使得女生以最大的概率在第一次选择接受

的那个男生就是N。

先考虑最简单的一种策略，如果一旦有男生向女生表白，女生就选择接受。这种策略下显然女生以1/N的概率找到自己的Mr Right。当N比较大的时候，这个概率就很小了，显然这种策略不是最优的。

基于上面这些假设和模型，我们提出这样一种策略：对于最先表白的M个人，无论女生感觉如何都选择拒绝；以后遇到男生向女生表白的情况，只要这个男生的编号比前面M个男生的编号都大，即这个男生比前面M个男生更适合女生，那么女生选择接受，否则选择拒绝。

下面以N=3为例说明：

三个男生追求女生，共有六种排列方式：

1 2 3

1 3 2

2 1 3

2 3 1

3 1 2

3 2 1

如果女生采用上述最简单的策略，那么只有最后两种排列方式选择到Mr Right，概率为2/3!=1/3。

如果女生采用上面我们提出的策略，这里我们取M=1，即无论第一个人是否优秀，女生都选择拒绝。然后对于之后的追求者，只要他比第一个男生更适合女生就选择接受，否则拒绝。基于这种策略，“1 3 2”、“2 1 3”、“2 3 1”这三种排列顺序下女生都会在第一次做出接受的选择时遇到“3”，这样我们就把这种概率增大到3/3!=1/2。

现在我们的问题就归结为，对于一般的N，什么样的M才会使这种概率达到最大值呢？（在这种模型中，前面M个男生就被称为“炮灰”，无论他们有多么优秀都要被拒绝）

模型建立：

在这一部分中，根据上面的模型假设，我们先找到对于给定的M和N(1

1到N个数字进行排列共有N!种可能。当数字N出现在第P位置（M

1、N在第P位置

2、从M+1到P-1位置的数字要比前M位置的最大数字要小

运用数学中排列组合的知识，不难知道符合上面两个条件的排列共有

这样对于给定的M和N，P可以从M+1到N变化，求和化简后得到给定M和N共有

种序列符合要求。

由此得到女生选择接受时遇到Mr Right的概率为

模型求解：（不感兴趣的话可以直接跳过这部分推导）

这一部分中我们求解使这个表达式取得最大值时M的值。

记函数

，且设自变量取值为M时，函数取得最大值。

因此：

所以M应满足

我们知道，当x>0, In(1+x)< x ;

当x-->0, In(1+x) ~ x。

所以由左不等式

所以：

当N比较大时，同理由右不等式可得M≈N/e，以上e为自然对数。

若记[x]为不大于x的最大整数，由以上推导我们可猜测当M取[N/e]或[N/e]+1时，该表达式取得最大值。

用MATLAB仿真，上述结论正确。

结果分析：

由上述分析可以得到如下结论：为了使一个女生以最大的概率在第一次选择接受男生时遇到的正是Mr Right，女生应该采用以下的策略：

拒绝前 M=[N/e] 或者 [N/e]+1 个追求者，当其后的追求者比前 M 个追求者更适合则接受，否则拒绝。

现在到结婚的问题上：

现在给我们的问题是，如果一对男女朋友，男生想女生求婚，男生的四个特点分别是不帅，性格不好，身高矮，不上进，请你判断一下女生是嫁还是不嫁？

这是一个典型的分类问题，转为数学问题就是比较p(嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进))与p(不嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进))的概率，谁的概率大，我就能给出嫁或者不嫁的答案！

我们需要求p(嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进),这是我们不知道的，但是通过朴素贝叶斯公式可以转化为好求的三个量

p(不帅、性格不好、身高矮、不上进|嫁)、p（不帅、性格不好、身高矮、不上进)、p(嫁)（至于为什么能求，后面会讲，那么就太好了，将待求的量转化为其它可求的值，这就相当于解决了我们的问题！）

那么这三个量是如何求得？

是根据已知训练数据统计得来，下面详细给出该例子的求解过程。

回忆一下我们要求的公式如下：

那么我只要求得p(不帅、性格不好、身高矮、不上进|嫁)、p（不帅、性格不好、身高矮、不上进)、p(嫁)即可，好的，下面我分别求出这几个概率，最后一比，就得到最终结果。

p(不帅、性格不好、身高矮、不上进|嫁) = p(不帅|嫁)p(性格不好|嫁)p(身高矮|嫁)p(不上进|嫁)，那么我就要分别统计后面几个概率，也就得到了左边的概率！

等等，为什么这个成立呢？学过概率论的同学可能有感觉了，这个等式成立的条件需要特征之间相互独立吧！

但是为什么需要假设特征之间相互独立呢？

1、我们这么想，假如没有这个假设，那么我们对右边这些概率的估计其实是不可做的，这么说，我们这个例子有4个特征，其中帅包括{帅，不帅}，性格包括{不好，好，爆好}，身高包括{高，矮，中}，上进包括{不上进，上进}， 那么四个特征的联合概率分布总共是4维空间，总个数为2332=36个。

36个，计算机扫描统计还可以，但是现实生活中，往往有非常多的特征，每一个特征的取值也是非常之多，那么通过统计来估计后面概率的值，变得几乎不可做，这也是为什么需要假设特征之间独立的原因。

2、假如我们没有假设特征之间相互独立，那么我们统计的时候，就需要在整个特征空间中去找，比如统计p(不帅、性格不好、身高矮、不上进|嫁),

我们就需要在嫁的条件下，去找四种特征全满足分别是不帅，性格不好，身高矮，不上进的人的个数，这样的话，由于数据的稀疏性，很容易统计到0的情况。 这样是不合适的。

好的，上面我解释了为什么可以拆成分开连乘形式。那么下面我们就开始求解！

我们将上面公式整理一下如下：

下面我将一个一个的进行统计计算（

在数据量很大的时候，根据中心极限定理，频率是等于概率的，这里只是一个例子，所以我就进行统计即可

）。

p(嫁)=？

首先我们整理训练数据中，嫁的样本数如下：

则p(嫁) = 6/12（总样本数）= 1/2

p(不帅|嫁)=？统计满足样本数如下：

则p(不帅|嫁) = 3/6 = 1/2在嫁的条件下，看不帅有多少

p(性格不好|嫁)=？统计满足样本数如下：

则p(性格不好|嫁)= 1/6

p（矮|嫁）= 统计满足样本数如下：

则p(矮|嫁) = 1/6

p(不上进|嫁) = 统计满足样本数如下：

则p(不上进|嫁) = 1/6

下面开始求分母，p(不帅)，p（性格不好），p（矮），p（不上进）

统计样本如下：

不帅统计如上红色所示，占4个，那么p（不帅）= 4/12 = 1/3

性格不好统计如上红色所示，占4个，那么p（性格不好）= 4/12 = 1/3

身高矮统计如上红色所示，占7个，那么p（身高矮）= 7/12

不上进统计如上红色所示，占4个，那么p（不上进）= 4/12 = 1/3

到这里，要求p(不帅、性格不好、身高矮、不上进|嫁)的所需项全部求出来了，下面我带入进去即可，

下面我们根据同样的方法来求p(不嫁|不帅，性格不好，身高矮，不上进)，完全一样的做法，为了方便理解，我这里也走一遍帮助理解。首先公式如下：

下面我也一个一个来进行统计计算，这里与上面公式中，分母是一样的，于是我们分母不需要重新统计计算！

p（不嫁）=？根据统计计算如下（ 红色为满足条件 ）：

则p(不嫁)=6/12 = 1/2

p(不帅|不嫁) =？统计满足条件的样本如下（ 红色为满足条件 ）：

则p（不帅|不嫁）= 1/6

p（性格不好|不嫁）=？据统计计算如下（ 红色为满足条件 ）：

则p（性格不好|不嫁）=3/6 = 1/2

p（矮|不嫁）=？据统计计算如下（红色为满足条件）：

则p（矮|不嫁）= 6/6 = 1

p（不上进|不嫁）=？据统计计算如下（红色为满足条件）：

则p（不上进|不嫁）= 3/6 = 1/2

那么根据公式：

p (不嫁|不帅、性格不好、身高矮、不上进) = ((1/61/211/2)1/2)/(1/31/37/121/3)

很显然(1/61/211/2) > (1/21/61/61/61/2)

于是有p (不嫁|不帅、性格不好、身高矮、不上进)>p (嫁|不帅、性格不好、身高矮、不上进)

所以我们根据贝叶斯算法可以给这个女生答案，是不嫁！！！！

看完之后，我又简单想了一下，在炮灰模型中，前M个男生就成了炮灰的角色，无论其有多么优秀，都会被拒绝

设女性最为灿烂的青春为18-28岁，在这段时间中将会遇到一生中几乎全部的追求者（之前之后的忽略不计），且追求者均匀分布，则女性从18+10/e=217即22岁左右开始接受追求……这告诉我们，想谈恋爱找大四的……

在文章中只考虑了N个男生表白的先后顺序是完全随机的，并没有考虑相邻两次之间的时间隔。如果把时间因素也考虑进去的话，在一个相对较短的时间中，可以近似的假设为齐次泊松过程，这样不仅可以得出女生应该选择上面的第M个男生的结论，而且找到男生表白的最佳时间在t=T/e时刻。 例如如果取时间段为大学四年的话，则T/e=14715。 也就是说，在大学四年里，男生表白的最佳时刻在第三个学期的期末或寒假

如果这个时间段较长的话，那么男生追求可近似假设为了一个非齐次泊松过程，或者分段齐次泊松过程，具体建模中对各段参数lamma的估计就比较困难了，而且每个人以后的经历都会不同，不太可能找到一个统一的参数集。

朋友，如果你追求一个女生而遭到拒绝，看完这篇文章后你会突然发现，也许这不是你的的错，也许你真的很优秀，只是很不幸，你成了“炮灰”。

希望上面这些看似复杂的推导和模型对你能有所启发。不要因为一次的拒绝而伤心、失落，振作起来

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'LineWidth'就是axis的线宽度属性，其值默认为05，这里可以改成10了。2、调整坐标轴上下限set( haxis, 'XLim', [ 2 20 ]);set( haxis, 'YLim', [ 2 20 ]);---调整坐标轴上下限的。Z轴，那同理set( haxis, 'ZLim', [ Zmin, %% Zmax ] )3、调整坐标轴上的标注数字set( haxis, 'XTick', 2:1:20);set( haxis, 'YTick', 2:1:20);----是调整坐标轴上那些标注出来的数字了，2:1:20意思是从2开始，每隔1标注一次，直到20为止。注意这里的2,20最好和上面相应的XLim, YLim最大最小值一致。4、MATLAB中提供的线型及颜色属性：如：plot(x1,y1,'r-'),表示，用红色实线画出图形线型说明标记符说明颜色说明-实线(默认)+加号符r红色--双划线o空心圆g绿色:虚线星号b蓝色:点划线实心圆c青绿色x叉号符m洋红色s正方形y**d菱形k黑色^上三角形w白色v下三角形右三角形<左三角形p五角星h六边形5、图形标题、轴标注、图形说明的设置图名标注可用：title('xx关系图')axis([0,22,0,3]);---显示范围为：X轴从0-22， Y轴从0-3显示。xlabel('电压（V）')，ylabel('电流（A）') 分别表示在X轴下标示 电压（V），Y轴旁标示“电流（A）”legend('A曲线','B曲线','C曲线')用于说明图中的曲线的说明，顺序和plot(x1,y1,x2,y2,x3,y3)的曲线1、2、3相同即可。

只要努力还是好学，根据自身情况学6个月以上。

数学软件matlab比其他数学软件要好得多）（例如，maple，Mathematica，语法简单，易于输入。直到那时，当你有数学基础时，高等数学等简单编程经验（VB，VC）和英语基础4级。

用矩阵的思维来理解，不要老是用循环的算法来解决问题，matlab不是C语言。常用的几个过程要学会，其实和C差不多，就是稍有差别。数学基础要打牢，matlab只是个工具，通过它可以把算法写得很简单，但是算法是你自己的，所以，基础知识很重要。

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