matlab論文題目范文第1篇
關鍵詞：MATLAB,矩陣,建模
0 引言
21世紀將以科學技術的高速發展為特征, 中華民族在國際大家庭的地位將取決于我國的綜合國力, 高速度高質量地培養千千萬萬的技術人才, 是其中一個十分重要的任務。要做到這一點, 就必須努力地吸取世界上一切優秀的教育思想、教學手段, 并創造性地應用于我們的教學事業。
當前, 計算機已經被成功地應用于工程設計和制造業中, 在發達國家中其普及率已經超過90%, 它成倍地提高了勞動生產率, 創造了空前巨大的物質文明。它把任何創新思想轉化為市場的商品時間縮短了驚人的程度, 新產的種類淘汰之快都是20年前無法想像的。國際互聯網的廣泛應用加快了產業全球化的進程。在這個極具挑戰的時代中, 把計算機充分運用到教學及工程計算過程中, 顯然具有重要的意義。
我們知道, 計算尺發明于1630年, 在大學中計算尺已被使用了300多年, 大約在1970年左右被計算器完全代替?，F在計算器在大學里已使用了30年, 它被計算機所代替已是歷史的必然。教學工具的每一次更新都大大地提高了教育的效率。因此, 自覺地而不是被動地加快計算機代替計算器的進程, 將對大學教學效率的提高起到重要的作用。
在我國隨著計算機價格的不斷下降和國家對教育投入的加大, 學校的裝備和學生個人購買的計算機也越來越多, 因此在幾年之內, 大學生自由地使用計算機設備將能夠實現。大學本科課程中普遍使用計算機的瓶頸將是軟件。即使在目前, 擁有計算機的教師和學生也未必知道如何用計算機來幫助他們進行課程教學, 因此要從現在起做好準備。
為了把計算機更好地用于大學的課程教育和科學研究, 從20世紀80年代開始, 出現了多種科學計算語言, 也稱為數學軟件。經過10多年的發展和競爭, 已經商品化的有Matlab, Matrix, Maple, Mathmatica, MathCAD等。它們的功能大同小異, 又各有千秋, 就易學性和普及性而言, 首推MATLAB語言。
1 MATLAB語言簡介
1.1 MATLAB語言的發展
MATLAB是由美國Mathworks公司于1984年正式推出的, 從那時到現在已升級到6.x版本。隨著版本的升級, 內容不斷擴充, 功能更加強大。特別是在系統仿真和實時運行等方面, 有很多新進展, 更擴大了它的應用前景。
MATLAB是一種科學計算軟件, 主要適用于矩陣運算及控制和信息處理領域的分析設計, 它使用方便, 輸入簡捷, 運算高效, 內容豐富, 并且很容易由用戶自行擴展, 因此, 當前已成為美國和其他發達國家大學教學和科學研究中最常用而必不可少的工具。
MATLAB語言比較好學, 因為它只有一種數據類型, 一種標準的輸入輸出語句, 不用“指針”, 不需編譯, 比其他語言少了很多內容。
1.2 MATLAB語言的特點
1.2.1 起點高
1) 每個變量代表一個矩陣, 從MATLAB名字的來源可知, 它以矩陣運算見長, 在當前的科學計算中, 幾乎無處不用矩陣運算, 這使它的優勢得到了充分的體現。在MATLAB中, 每個變量代表一個矩陣, 它可以有個元素;
2) 每個元素都看做復數, 這個特點在其他語言中也是不多見的;
3) 所有運算都對矩陣和復數有效, 包括加、減、乘、除、函數運算等。
1.2.2 人機界面適合科技人員
1) 語言規則與筆算式相似。MATLAB的程序與科技人員的書寫習慣相近, 因此, 易寫易讀, 易于在科技人員之間交流;
2) 矩陣行數列數無需定義。要輸入一個矩陣, 用其他語言時必須先定義矩陣的階數, 而MATLAB則不必有階數定義語句, 輸入數據的行列數就決定了它的階數。
3) 鍵入算式立即得結果, 無需編譯。MATLAB是以解釋方式工作的, 即它對每條語句解釋后立即執行, 若有錯誤也立即作出反應。便于編程者馬上改正。這些都大大減輕了編程和調試的工作量。
1.2.3 強大而簡易的做圖功能
1) 能根據輸入數據自動確定坐標繪圖;
2) 能規定多種坐標系 (極坐標, 對數坐標等) ;
3) 能繪制三維人材中的曲線和曲面;
4) 可設置不同顏色、線型和視角等。
如果數據齊全, 通常只需要一條命令即可出圖。
1.2.4 智能化程度高
1) 繪圖時自動選擇最佳坐標;
2) 做數值積分時, 自動按精度選擇步長;
3) 自動檢測和顯示程序錯誤的能力強, 易于調試。
1.2.5 功能豐富, 可擴展性強
MATLAB軟件包括基本部分和專業擴展兩大部分?；静糠职?矩陣的運算和各種變換;代數和超越方程的求解, 數據處理和傅里葉變換, 數值積分等等, 可以充分滿足大學理式本科的計算需要。
擴展部分稱為工具箱。它實際上是用MATLAB的基本語句編成的各種子程序集, 用于解決某一方面的專門問題, 或實現某一類的新算法?，F在已經有控制系統、信號處理、圖像處理、系統辨識、模糊集合、神經元網絡和小波分析等數十個工個箱, 并且還在斷續發展中。
MATLAB的核心內容是它的基本部分, 所有的工具箱子程序都是用它的基本語句編寫的。學好這部分內容是掌握MATLAB的關鍵。
2 MATLAB的應用
MATLAB的應用非常廣泛, 在電路、信號與系統、數字信號處理及自動控制原理等諸多方面已被廣為應用。
2.1 MATLAB在電路中的應用
MATLAB中的變量與常量都是矩陣 (標量可看做階的矩陣, 向量可看做或階的矩陣) , 其元素可以是復數和任意形式的表達式, 它具有元素群運算能力。MATLAB的這些優于其他語言的特色, 有利于分析計算電路的各種問題, 并且使編程更簡便, 運算效率更高。11 n11n
例:如圖1所示, 已知?===4321RRR, 控制常數2, 4, 5.0Α===21sikk, 求1i和2i。43R2, 4, 5.021 sikk1i
解:建模
按圖1列出節點方程:
由圖1可知, 控制變量與節點電壓的關系為
2.2 MATLAB在信號與系統中的應用
MATLAB特別適用于信號通過系統的分析, 如下面的簡單應用。
例:LTI系統的零輸入響應
描述階線性時不變 (LTI) 連續系統的微分方程為1, 1i
已知y及其各階導數的初值為) 0 (, ) , 0 () , 0 () 1 () 1 (n-yyy (43) , 求系統的零輸入響應。, !11ub dt du b dt ud bya dt dy mmmnmn1, 121ii) 0 (, ) , 0 () , ) 1 () 1 (nyy11121b dt du b dt ud bya dt dy a dt d a dt d ammm m nn n n n, !111u dt du b dt ud bya dt dy a dt d mm m nn n
解:建模當LTI系統的輸入為零時, 其零輸入響應為微分方程的齊次解 (即令微分方程等號右端為0) , 其形式為 (設特征根均為單根)
的根, 它們可用root (a) 語句求得。各系數n, , CC1⋅⋅⋅由y及其各階導數的初始值來確定。對此有
寫成矩陣形式式
V為范德蒙矩陣, 在MATLAB的特殊矩陣庫中有vander。
3種情況, 用hold on語句使3次運行生成的圖形畫在一幅圖上, 得到圖2。
參考文獻
[1]王沫然.MATLAB6.0與科學計算[M].北京:電子工業出版社, 2001.
matlab論文題目范文第2篇
熱力學系統循環過程理論枯燥、實驗操作困難、看似簡單的循環參數計算實際上量大廢時且重復性強、可視化任意循環過程困難、回熱對循環效率及致冷系數計算有干擾, 在教學過程或實驗計算中, 都要面對這些問題, 比較容易出錯。本人使用MatLab開發出一個能適應任意循環過程參數計算的通用軟件 (簡稱軟件, 下同) [1], 進行循環過程模擬仿真實驗, 非常方便, 使學生加深了對循環過程理論與參數計算的體會, 提高了學生學習的興趣, 提高了實驗效果。
二、卡諾循環過程模擬仿真實驗 (注:工質氣體均取1 m o l, 自由度5, 后面同)
(一) 模擬仿真實驗目的:讓同學們體會到:卡諾循環的效率與工作物質無關, 僅與兩個熱源的溫度有關, [2]。
(二) 模擬仿真實驗過程:兩個等溫兩個絕熱過程構成卡諾循環。通過軟件[1]任意可視化出三條等溫線與三條絕熱線, 構建出若干個卡諾循環且計算出各點的狀態參量、各卡諾循環的參數, 見圖一。
(三) 模擬仿真實驗結果分析:同樣兩個高低溫之間的卡諾循環, 循環效率相同, 如abih a, bcdib, acdha循環效率η=0.24, 如abfga, bcefb, acega循環效率η=0.42;高溫越高, 低溫越低, 卡諾循環效率η越大。如從等溫線abc到hid到gfe, 溫度升高, 等溫線abc到hid間的溫差小于等溫線abc到gfe溫差, 等溫線abc到hid間的卡諾循環效率η=0.24小于等溫線abc到gfe間的卡諾循環效率η=0.42。
三、逆向斯特林循環過程模擬仿真實驗
(一) 模擬仿真實驗目的:
逆向斯特林循環的致冷系數與逆向卡諾循環相一致, 以這種循環制成的回熱式制冷機具有較高的致冷效率, 而非回熱式的制冷機致冷效率更高, 但致冷效果不好, 因為回熱時再次從低溫熱源吸收熱量, 從而使被冷凍物溫度更低, 效果更好。[3][4]
(二) 模擬仿真實驗過程
兩個等溫兩個等容過程構成逆向斯特林循環。通過軟件[1]任意可視化出三條等溫線與三條等容線, 構建出若干個逆向斯特林循環且計算出各點的狀態參量、各逆向斯特林循環的參數, 見圖二及表1。
(三) 模擬仿真實驗結果分析
同樣兩個高低溫之間的逆向斯特林循環, 致冷系數相同, 如ahiba, bidcb, ahdca致冷系數ω=7.38, 如agfba, bfecb, ageca致冷系數ω=3.55;高溫越高, 低溫越低, 逆向斯特林循環致冷系數卡諾致冷系數ω越小。如從等溫線abc到hid到gfe, 溫度升高, 等溫線abc到hid間的溫差小于等溫線abc到gfe溫差, 等溫線abc到hid間的致冷系數ω=7.38大于等溫線abc到gfe間的致冷系數ω=3.55。
四、教學效果
除以上分析之外, 還可引導學生對分析各循環有些相同的參數, 發現其中的規律, 增加學生對循環過程理論的理解。也可對奧托循環、狄塞爾循環等模擬仿真, 使學生對各種循環有進一步的認識, 由于篇幅有限, 不詳述?？傊? 學生通過該軟件研究了各種各樣循環過程參數計算與實驗, 極大地提高了學習的興趣和動手能力, 提高了大學物理的實訓教學效果, 促進了現代教學技術的進步。
參考文獻
[1]曾安平.用Matlab開發計算循環過程參數通用軟件[J].科學時代2007.8:P87-89.
[2]祝之光編.物理學 (第二版) 上冊[M].高等教育出版社.2004, 7:P146-147.
[3]李椿編, 章立源, 錢尚武.熱學[M].高等教育出版社.1978, 9:P189-190.
matlab論文題目范文第3篇
關鍵詞：MATLAB,啟動速度,運行速度
科學計算軟件MATLAB在各專業領域得到越來越廣泛的應用,逐漸成為教學和科研不可缺少的工具。工具包之多,軟件所占資源之多,使得硬件條件較差的計算機不能很好的運行MATLAB軟件。本文介紹加快MATLAB的啟動速度和運行速度的幾則使用技巧,供讀者參考。
1 加快MATLAB啟動速度
MATLAB版本升級很快,每次升級給用戶帶來很多新的工具箱,提供很多新的功能,但對計算機硬件配置的要求越來越高,啟動和運行速度也越來越慢。為了加快MATLAB的啟動速度,有以下三種方法。
1.1 更改MATLAB啟動快捷方式
在缺省配置下,MATLAB有一個啟動閃屏(splash windows),去掉它可以節省一定的內存消耗,從而加快啟動。在MATLAB啟動快捷方式后添加命令行參數“-nos-plash”即可去掉閃屏。
缺省配置下,MATLAB會啟動虛擬機,這會消耗大量內存。添加命令行-nojvm”可禁用JAVA虛擬機。
MATLAB啟動快捷方式命令形如:"%MATLABROOT%binwin32matlab.exe-nosplash-nojvm"。經過以上配置,MATLAB啟動和運行速度會得到大幅提升。
禁用JAVA虛擬機后,MATLAB中有些功能,諸如:調試功能、可視化界面設計功能不能使用,但大多數其它功能可正常運行。如果使用的功能需要JAVA虛擬機支持,啟動時將命令行參數“-nojvm”去掉即可。
1.2 修改matlabrc.m文件
MATLAB在多種操作系統中、多種屏幕分辨率下均可正常運行,MATLAB啟動時自動運行matlabrc.m文件。而這個MATLAB腳本會判斷當前操作系統,會檢測運行環境(比如屏幕分辨率),從而設置相關系統參數。但一般用戶都只在一種操作系統中(比如Windows XP)、一種喜好的環境下(比如將屏幕分辨率設為1024x768)使用MATLAB,我們可以把這些判斷語句去掉,直接設置系統參數,并刪去(或注釋掉)一些無關的語句,從而一定程度上縮短MATLAB啟動時間。
1.3 更改MATLAB搜索路徑
MATLAB啟動時會添加搜索路徑。如果安裝了多個工具箱,搜索路徑會很多。過多的搜索路徑除了減緩啟動速度外,還會影響MATLAB執行效率。因為MATLB執行程序時會在這些路徑中尋找M文件。而實際上我們不會為完成某個任務使用所有的工具箱。為提高啟動和運行速度,可以修改pathdef.m文件,將我們暫時不用的工具箱和其它搜索路徑注釋掉(MATLAB程程序以%為注釋標識),從而加快啟動和運行。
2 提高MATLAB運行速度
加快了MATLAB的啟動速度還是不夠的,在編程的過程中,總結出遵循以下的原則才能保證MATLAB程序高速的運行。
2.1 盡量避免使用循環結構
MATLAB變量的基本類型是矩陣,當對矩陣的每個元素循環處理時,運算速度很慢。因此編程時應盡量把數組和矩陣看作一個整體來進行編程,而不是像其他的程序設計語言那樣,使用循環結構對矩陣的元素循環進行處理。利用MATLAB提供的用于矢量化操作的函數,把循環矢量化,這樣既可以提高編程效率,也可以提高程序的執行效率。
2.2 在使用數組或矩陣之前先定義維數
MATLAB中的變量在使用之前不需要明確地定義和指定維數。但當未預定義數組或矩陣的維數時,當需賦值的元素下標超出現有的維數時,MATLAB就為該數組或矩陣擴維一次,這樣就會大大降低程序的執行效率。因此,在使用數組或矩陣之前,預定義維數可以提高程序的執行效率。
2.3 盡量多使用函數文件少使用腳本文件
因為每次調用MATLAB的腳本文件都需要將不必要的中間變量加載到內存中,每執行一次,就加載一次。函數在調用時被編譯成了偽代碼,只需要加載到內存一次。當多次調用同一個函數時會運行快一些。因此盡量多使用函數文件而少使用腳本文件,也是提高執行效率的一種方法。
2.4 內存管理
MATLAB在進行復雜的運算時需要占用大量的內存。合理使用內存和提高內存的使用效率,可以加快運行速度,減少系統資源的占用。對于內存中不再使用的或者臨時變量使用Clear指令刪除掉,使用Save指令將變量存入磁盤,使用Load指令將save命令存入的變量載入內存,使用Quit指令退出MATLAB,并釋放所有分配的內存,使用Pack指令把內存中的變量存入磁盤,再用內存中的連續空間載回這些變量,考慮到執行效率問題,不能在循環中使用。
2.5 數據選取和書寫
1)在能解決實際問題的提前下,使用以下數據類型,matlab才會對其加速:logical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double。盡量避免使用以下數據類型:numeric,cell,structure,single,function handle,java classes,user classes,int64,uint64
2)matlab不會對超過三維的數組進行加速。
3)當使用for循環時,只有遵守以下規則才會被加速:
(1)for循環的范圍只用標量值來表示;
(2)for循環內部的每一條語句都要滿足上面的兩條規則,即只使用支持加速的數據類型,只使用三維以下的數組;
(3)循環內只調用了內建函數(build-in function)。
4)當使用if、elseif、while和switch時,其條件測試語句中只使用了標量值時,將加速運行。
5)不要在一行中寫入多條操作,這樣會減慢運行速度。即不要有這樣的語句:x=5;for k=1:10000,sin(A(k)),end;
6)當某條操作改變了原來變量的數據類型或形狀(大小,維數)時將會減慢運行速度。
3 實例
利用plot指令繪制分段函數y1=sin(x),x1(1,5)和y2=0,x2(5,10)。
clc;clear;x1=0:0.01:5;x2=5:0.0001:10;for i=1:length(x1),
y1(i)=sin(x1(i));end;y2=0;plot(x1,y1,x2,y2);
在MATLAB的M文件運行后,圖形出來的速度很慢(10秒以上的時間),怎么回事?是電腦硬件問題,還是程序結構問題?仔細對照提高運行速度的原則,發現使用數組運算可以代替循環,多條指令寫在一行上,x2和y2的維數不同,調用plot時matlab自動進行維數轉換耽誤了時間,程序修改以后運行,圖形一下子就出來了。代碼如下:
4 結論
MATLAB針對各專業領域都提供了相應的功能,對MATLAB進行適當地配置,同時編寫代碼時注意以上原則,不僅可以提高運行效率,又不會減少在相關領域的MATLAB提供的強大科學計算和圖形可視化功能。
參考文獻
[1]張志涌.MATLAB R2008a[M].北京:北京航空航天大學出版社,2009.
matlab論文題目范文第4篇
引 言
檢驗和比較不同迭代算法的常用方法就是針對特定模型( 方程) 進行迭代逼近計算,借助計算機是行之有效的手段. 在此,通過編寫Matlab程序,分別用二分法、不動點法和牛頓迭代法求非線性方程ex- x3= 0的數值解,觀察其逼近速度,進行比較分析,從而得出結論.
為了更有效地比較,先對方程ex- x3= 0根的存在狀況進行探討,可通過如下Matlab命令,畫出其根的分布圖:
由圖易得,方程ex- x3= 0根的范圍在( 1,5) 內,因此,可分別用三種迭代方法,按相同的誤差( ≤10- 8) 要求,圍繞其中一個根進行迭代計算,得出迭代次數,從而比較出三種迭代法的速度快慢. 選擇迭代法之前有必要了解其結構原理.
二、迭代算法的原理
迭代算法有二分法、不動點法、牛頓迭代法和拋物線法等,下面簡介一下前三種迭代法.
1. 二分法
原理: 若f( x) ∈[a,b]連續,且f( a) ·f( b) < 0,則f( x) = 0在( a,b) 上必有一根.
對于給定的精度$,可估計二分法所需的步數k:
2. 不動點法
不動點迭代法是將方程f( x) =0等價變換為x = g( x) .
此時,f( x) 的零點值等價于g( x) 的不動點.
3. 牛頓迭代法
牛頓迭代法是用曲線上某點( x0,y0) 的切線代替曲線,以該切線與x軸的交點( x1,0) 作為曲線與x軸的交點( x*,0) 的近似( 所以牛頓迭代法又稱為切線法) . 設xn是方程解x*的近似,迭代格式
這就是著名的牛頓迭代公式,通過迭代計算實現逐次逼近方程的解.
三、迭代法的 Matlab 語言程序
根據Matlab軟件的特點,利用循環結構,按照不同迭代算法的結構,針對方程ex- x3= 0分別編寫二分法、不動點法和牛頓迭代法的函數式M文件,并運行求解.
1. 二分法求方程的根
二分法求方程ex- x3= 0根的Matlab程序:
2. 不動點迭代法求方程的根
不動點迭代法求方程ex- x3= 0根的Matlab程序:
4. 三種迭代法運行結果比較
注: 由于方程不止一個根,為有可比性,故表中的迭代初始值或區間均集中在一根附近; 運行的Matlab軟件是安裝在Win7系統下的R2011b版本.
由上表中的數字對比,可顯然看出,三種迭代算法中,牛頓迭代法速度最快,不動點迭代法次之,二分法較慢. 雖然在選取迭代初值或區間時有一定的主觀因素,但基本上能反映出三種迭代法的主要差別.
四、結論
綜合上述結果,同時結合三種迭代方法的各自結構特點,可以得出: 二分法簡單易用,對f( x) 要求不高,只要連續即可,但無法求復根及偶重根,且收斂速度慢,多用于為其他求根方法提供初始近似值; 不動點迭代法逐次逼近,將隱式方程歸結為顯式計算,顯式關系式的結構直接影響到點列的斂散性,選取不當則得不到方程的數值解( 即使方程有根) ; 牛頓迭代法正是將局部線性化的方法用于求解方程,牛頓迭代法的最大優點是收斂速度快,具有二階收斂.了解了三種迭代法的特點,便于有效地加以運用.
摘要：本文利用計算機,借助Matlab工具,對求方程數值解常用的二分法、不動點法和牛頓法進行探析比較,得出直觀結論,為相關知識的理解和運用提供了依據.
matlab論文題目范文第5篇
一. 對MATLAB的認識
正如課本《MATLAB教程及實訓》中的前言所說，MATLAB是MathWords公司于1984年開發的，目前已經發展成國際上最流行、應用最廣泛的科學與工程計算軟件之一。MATLAB集合矩陣云運算、數值分析、圖形顯示和仿真等于一體，被廣泛應用于自動控制、數學運算、計算機技術、圖像信號處理、汽車工業、語音處理等行業。MATLAB它將計算、可視化和編程等功能同時集于一個易于開發的環境。MATLAB主要應用于數學計算、系統建模與仿真、數學分析與可視化、科學與工程制圖和用戶界面設計等。
目前，MATLAB已經成為應用代數、自動控制理論、數字信號處理、動態系統仿真和金融等專業的基本數學工具，各國高校紛紛將MATLAB正式列入本科生和研究生課程的教書計劃中，成為學生必須掌握的軟件之一。
MATLAB是matrix laboratory的縮寫，它的產生是與數學計算有密切的關系。從1980年發展到現在已經是一個交互式開發系統，其基本數據要素是矩陣。MATLAB系統是由MATLAB開發環境和MATLAB語言，MATLAB數學函數庫、MATLAB圖形處理系統和MATLAB應用程序接口(APL)5部分組成。
MATLAB的有以下特點
1運算功能強大
2編程效率高3強大而智能化的作圖功能 4可擴展性強 5Simulink 動態仿真功能
二. 我對MATLAB的掌握程度
在短課時選擇了本書
1、
2、
3、
4、
5、7章的內容學習
1. MATLAB R2010a軟件的概述(略)。 2. MATLAB常見字符及基本運算
在本人的自主學習以及老師的授課下我已經初略的掌握了MATLAB R2010a的基本使用方法：MATLAB R2010a的開發環境、MATLAB R2010a的其他管理、MATLAB的文件處理工具、MATLAB R2010a的幫助系統
(1) 數據類型 數組：字符型、數值型、元胞型、結構體型、Java型和函數句柄，其中數值型有包括單精度型和雙精度型。 常數
例如”a” “x”(關鍵字如if、while 等不能作為變量名) 整數、復數和浮點數的類型與具體用法。
這一整章學習起來毫不費勁，這主要是因為上一學期學習了的c語言。
(2) 矩陣和數組的算數運算
數組的創建，其中包括空數組還有向量的運用法則以及特殊矩陣和數組。 其次是數組的操作，其中數組的元素、子矩陣的產生和數組的賦值以及矩陣的合并與數組的刪除。矩陣和數組的函數。
字符串、創建字符串、與字符串函數的熟練運用、日期與時間、日期和時間的表達式、日期時間的函數的使用、關系運算和邏輯運算、關系運算符的使用與邏輯運算符的使用以及運算符的優先級等
總體學習上是有些不足，總是忘記，這得不斷重復的記憶才行。
3.數據的可視化掌握
首先MATLAB的數據可視化需要掌握四大點
二維繪圖
二維繪圖需要掌握其一般步驟以及基本繪圖的函數，多個圖形的繪制以及設置曲線的方式、坐標軸和圖形的注釋。 課本P81. 例題3-1繪制一個正弦波形，繪制的正弦曲線圖略， 具體操作如下：
》x=0:0.1:10 》y=sin(x);
》plot(x，y)
%根據x和y繪制二位曲線圖
程序分析：plot函數自動創建Figure 1圖形窗口斌顯示繪制的圖形，橫坐標是x，縱坐標是y。
特殊圖形和坐標的繪制 MATLAB的圖形窗口 基本三維繪圖命令
三維曲線與直線圖的繪制重要掌握
4.符號運算
先來一道例題創建符號變量和表達式 》x=sym(’x’); 》syms a b c 》y=a*x~2+b*x+c y= a*x~2+b*x+c 可以在Workspace中看到，x、a、b、c和y都是符號變量，y是由符號變量計算產生的。
此章節符號較多且其運算規則也相對來說比較復雜。但是這一章節卻是MATLAB語言以及編程的重點基礎，更是要非常熟練的掌握。一分耕耘一分收獲，經過不斷重復的記憶我已經也能大部分符號運算都能知道其用法以及運算規律。
5.程序設計和M文件
此章節主要有：
分配控制語句：if結構，swich結構 循環控制語句：for循環，while循環 Break和continue語句 錯誤控制語句 流程控制命令 M文件結構
M文件編輯和調試窗口 M腳本文件和M函數文件
第七章節與C語言大部分相同或者雷士，有C語言的基礎學起來不難，但這一章節卻異常重要，更是要學會編程的思想，這是有點難度的。程序控制不在多說因為與C語言大體相同。但這一章的函數的使用與C語言不同，需要分開來記憶，總的來看學的還是不錯的，但聽班上的有些同學說很難記憶，因為與C語言有沖突。這一章節我還學習了M文件的結構、函數的句柄和inline對象，這些倒是和Java語言有的相似。倒也不難理解。還有函數的繪圖與數值的分析。
7.MATLAB高級圖像設計與simulink仿真環境
三. 收獲與心得
收獲：
上學期學習高數的時候，總有那么難的數學函數要解答，一些二維或者三維的函數繪圖圖形又復雜。在學習完這門課程后知道了原來這些繪制的圖片可以由MATLAB繪制出來的。這讓我知道了MATLAB可以用在數學上。而且是高等數學習者必備的一款軟件?，F在我也可以繪制一些復雜的函數。我想這也是一項很大的收獲。在仿真中可以仿真一些復雜的電路原理圖，而我這個專業是跟電路有著密切的關系。其用處之大不言而喻，我想這也將是我最大的收獲了。另外值得一提的是學習MATLAB語言可以建立我們另一種思考問題的思維。這種思想難得可貴。
學習心得：
這學期的學習MATLAB，由于前幾節課沒有認真聽，總以為和C語言一樣簡單也，到后來拉下的課程比較多，老師有說要寫學習報告來計算期末成績，所以不得不自學拉下的課程，這使我非常煩躁和不安，但我們都是這樣過來的。以至于一直延續大大一而不可更改，直到這學期的MATLAB學習。
學習有時候并不是一個人的事情，獨自一人學習效率不會太，我們可以多向他人請教或許會更好。。
這學期剛開始接觸MATLAB語言也是用著以前的學習方法。慢慢的感覺到不對，書本上是學會了，但是一到真槍實戰的干就不行了。后來想想就是學習方法的問題。實踐、得實踐才行。之后我便邊學邊用電腦實踐。果不其然，效果大大提升?？偠灾?，學習MATLAB的方法是邊學習邊實踐，效果成倍增加。 學習MATLAB語言，其實是學習MATLAB的編程思想，另一種思考問題的思維。它交給我一種建立模型分析問題的結構化思維方式，任何事物，從不同的角度看，都可以想象成一個從頭到尾、環環相扣的系統，我們想要了解整個系統的功能就必須以每一塊結構為思維對象，層層分析最后得出客觀規律的正確結果。
對于這門課程的反思：
當我第一次看到這本書的內容時，覺得有了c語言的基礎，學習起來一樣好學，所以前面一直沒認真聽課，也給老師帶來了消極的影響，到了后面，我不得不自己學習，這帶給我諸多煩惱，后悔沒有認真去聽課，經過我認真的反思，我才覺悟到在課堂上認真聽講和擁有一個良好的學習態度是多么的重要。最后感謝老師對授與我們這門課的知識。
參考文獻：曹弋、劉懷、王恩榮.MATBLE教程及實訓【M】.北京：機械工業出版社，2013
MATLAB學習報告
專業班級： 姓名： 學號：
matlab論文題目范文第6篇
電力系統潮流計算的方法很多, 但在實際的計算中, 無論是高斯賽德爾, 牛頓拉夫遜, 還是P-Q分解法, 幾乎無例外的要迭代解非線性的節點電壓方程, 其中YB表示節點導納矩陣, UB為電壓矩陣, S為視在功率, 表示列向量。
而如果要迭代解非線性方程組, 就必須引入一個很重要的矩陣—雅可比矩陣。下面由解非線性方程組入手, 說明雅可比矩陣的由來。
設有非線性方程組:
它的近似解為, 設近似解與精確解分別相差, 則有下列關系式:
將上式按照泰勒級數展開, 略去包含, 的高次方與f1的高階偏導數乘積的函數, 則上式可以轉化成下列關系式:
將上式yn與放在同一邊, 然后改寫成矩陣形式如下:
從上式可以看出, 雅可比矩陣類似于多元函數的導數, 從數學的角度考慮, 若給出一個指定點, 它能體現可微方程與這個給出點的最優線性逼近。潮流計算的核心也就是通過各種手段優化雅可比矩陣[2]。使得雅可比矩陣不斷向對稱性、稀疏性發展。
2 MATLAB優化雅可比矩陣
2.1 MATLAB簡介
如果要使得雅可比矩陣得到最大限度的優化, 就必須使用合適的矩陣應用軟件, 而在眾多的軟件中, Matlab首當其沖。Matlab是Math Works公司在1984 年開發的功能強大的科學及工程計算軟件, 現在已經發展成為國際上最優秀的科技應用軟件之一。Matlab以矩陣運算為代表, 內建豐富高效的矩陣運算函數庫, 這使得在Matlab環境下編制潮流計算程序時, 只要能充分利用其矩陣運算功能, 采用稀疏技術進行矢量化矩陣運算模式的編程, 不僅可以容易地獲取簡潔高效的程序代碼, 提高了編程效率, 而且可令潮流計算速度大為提高, 從而使得編制高質量的潮流計算程序的復雜度大為降低[3]。
2.2 算例分析
下面以牛頓拉夫遜法解潮流計算為例說明matlab強大的矩陣運算功能。
在上圖所示, 網絡各元件參數的標幺值如下:
容許誤差∈=10-5。計算潮流分布:各個節點功率為:S=
各個節點的電壓實際值為:E=
各個節點的電壓相角為:ANGLE=
迭代次數n:
牛頓-拉夫遜法迭代次數為4 次, 運行時間為0.4562s。
3 總結
由上例可知, Matlab僅僅迭代了4 次就完成了牛頓-拉夫遜法潮流計算的整個過程, 由此可見, Matlab運算效率之高。
摘要：本文介紹了雅可比矩陣的由來, 以牛頓拉夫遜法解潮流計算為例來說明MATLAB強大的矩陣運算功能。
關鍵詞：MATLAB,雅可比矩陣,潮流計算
參考文獻
[1]何仰贊, 溫增銀.電力系統分析 (下冊) (第三版) [M], 武漢:華中科技大學出版社, 2002:190-219.
[2]陳珩.電力系統穩態分析 (第三版) [M].北京:中國電力出版社, 2007:127-128.