matlaba算法

Ⅰ matlab a和b有什么差别

matlab a和b的区别有：

1、MathWorks公司在每年的上半年3月份左右发布a版，下半年10月份左右发布b版。

2、MATLAB目前没有中文版，但MATLAB技术论坛制作了相关版本的汉化包。

3、一台计算机上可以同时安装多个MATLAB版本，它们之间相互独立互不干扰。

4、MATLAB的高级版本(7.6之后)基本都兼容Win7。

5、MATLAB同时支持32和64位操作系统，安装包win32和win64两个文件夹分别与之对应。

6、大部分MATLAB版本在计算机重装之后，没有必要再次安装MATLAB，只要到MATLAB目录中，为MATLAB.exe创建一个桌面快捷方式，以后仍可以正常使用。

Ⅱ matlab 判断向量是否全为某个数a 最快的算法是什么

这种方法很多，给你提供下思路，

find(A(:)==a);%把矩阵A按列排序，找出里面是否为a
num=length(a);%获取a的数目，和预期的比对

另一种思路和你有点像，你可以先产生全是a的矩阵，和实际的对比

A=a*ones(M,N);%产生矩阵A
flag=X-A;%两个矩阵相减，是否为0；

还有其他很多思路，自己多动动脑筋哈~

Ⅲ matlab算法

拉格朗日function y=lagrange(x0,y0,x)n=length(x0);m=length(x);for i=1:m z=x(i); s=0.0; for k=1:n p=1.0; for j=1:n if j~=k p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end end s=p*y0(k)+s; end y(i)=s;end SOR迭代法的Matlab程序 function [x]=SOR_iterative(A,b)% 用SOR迭代求解线性方程组,矩阵A是方阵 x0=zeros(1,length(b)); % 赋初值 tol=10^(-2); % 给定误差界 N=1000; % 给定最大迭代次数 [n,n]=size(A); % 确定矩阵A的阶 w=1; % 给定松弛因子 k=1; % 迭代过程 while k<=N x(1)=(b(1)-A(1,2:n)*x0(2:n)')/A(1,1); for i=2:n x(i)=(1-w)*x0(i)+w*(b(i)-A(i,1:i-1)*x(1:i-1)'-A(i,i+1:n)*x0(i+1:n)')/A(i,i); end if max(abs(x-x0))<=tol fid = fopen('SOR_iter_result.txt', 'wt'); fprintf(fid,'\n********用SOR迭代求解线性方程组的输出结果********\n\n'); fprintf(fid,'迭代次数: %d次\n\n',k); fprintf(fid,'x的值\n\n'); fprintf(fid, '%12.8f \n', x); break; end k=k+1; x0=x; end if k==N+1 fid = fopen('SOR_iter_result.txt', 'wt'); fprintf(fid,'\n********用SOR迭代求解线性方程组的输出结果********\n\n'); fprintf(fid,'迭代次数: %d次\n\n',k); fprintf(fid,'超过最大迭代次数，求解失败！'); fclose(fid); end Matlab中龙格-库塔(Runge-Kutta)方法原理及实现龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法。由于此算法精度高，采取措施对误差进行抑制，所以其实现原理也较复杂。该算法是构建在数学支持的基础之上的。龙格库塔方法的理论基础来源于泰勒公式和使用斜率近似表达微分，它在积分区间多预计算出几个点的斜率，然后进行加权平均，用做下一点的依据，从而构造出了精度更高的数值积分计算方法。如果预先求两个点的斜率就是二阶龙格库塔法，如果预先取四个点就是四阶龙格库塔法。一阶常微分方程可以写作：y'=f(x,y),使用差分概念。(Yn+1-Yn)/h= f(Xn,Yn)推出（近似等于，极限为Yn'）Yn+1=Yn+h*f(Xn,Yn)另外根据微分中值定理，存在0<t<1,使得Yn+1=Yn+h*f(Xn+th,Y(Xn+th))这里K＝f(Xn+th,Y(Xn+th))称为平均斜率，龙格库塔方法就是求得K的一种算法。利用这样的原理，经过复杂的数学推导（过于繁琐省略），可以得出截断误差为O(h^5)的四阶龙格库塔公式：K1＝f(Xn,Yn);K2=f(Xn+h/2,Yn+(h/2)*K1);K3=f(Xn+h/2,Yn+(h/2)*K2);K4=f(Xn+h,Yn+h*K3);Yn+1=Yn+h*(K1+2K2+2K3+K4)*(
请采纳。

Ⅳ ｜a｜在matlab中是怎么算的

函数调用：abs(a)

Ⅳ matlab的a和b有什么区别

推出的时间不同：上半年出的版本是a版，下半年出的版本是b版。（比如：matlab 2014a是2014年春季，也就是上半年推出的。）

Matlab是第4代语言，是一种脚本语言，主要用于数学计算科学计算，是一种商业数学软件，是一种数值计算环境和编程语言，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB基于矩阵运算，其全称MATrix LABoratory即得名于此。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

(5)matlaba算法扩展阅读

优势特点

1、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；

2、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；

3、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；

4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。

Ⅵ matlab中A\b和b/A的区别

x = b/A：表示使用 mrdivide 获得的矩阵方程 xA = b 的解。

x = A：表示使用 mldivide 获得的矩阵方程 Ax = b 的解。

如果 A 的大小为 m×n，则有三种情况：

1、m = n

方阵方程组。求精确解。

2、m > n

超定方程组，即方程个数多于未知数个数。求最小二乘解。

3、m < n

欠定方程组，即方程个数少于未知数个数。使用最多 m 个非零分量求基本解。

(6)matlaba算法扩展阅读

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。

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得多，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。

优势特点

1、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；

2、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；

3、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；

4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。

Ⅶ MATLAB算法问题，基础问题。

当运行后，出现“频域积分-输入数据文件名：”，

你可以随便输入一些字母当作文件名，比如ab, pinyujifen等等

Ⅷ 贪心算法中的matlab算法怎么做

1.数论算法
求两数的最大公约数
function gcd(a,b:integer):integer;
begin
if b=0 then gcd:=a
else gcd:=gcd (b,a mod b);
end ;

求两数的最小公倍数
function lcm(a,b:integer):integer;
begin
if a< b then swap(a,b);
lcm:=a;
while lcm mod b >0 do inc(lcm,a);
end;

素数的求法
A.小范围内判断一个数是否为质数：
function prime (n: integer): Boolean;
var I: integer;
begin
for I:=2 to trunc(sqrt(n)) do
if n mod I=0 then
begin
prime:=false; exit;
end;
prime:=true;
end;

B.判断longint范围内的数是否为素数（包含求50000以内的素数表）：
procere getprime;
var
i,j:longint;
p:array[1..50000] of boolean;
begin
fillchar(p,sizeof(p),true);
p[1]:=false;
i:=2;
while i< 50000 do
begin
if p then
begin
j:=i*2;
while j< 50000 do
begin
p[j]:=false;
inc(j,i);
end;
end;
inc(i);
end;
l:=0;
for i:=1 to 50000 do
if p then
begin
inc(l);
pr[l]:=i;
end;
end;{getprime}
function prime(x:longint):integer;
var i:integer;
begin
prime:=false;
for i:=1 to l do
if pr >=x then break
else if x mod pr=0 then exit;
prime:=true;
end;{prime}

2．

3．

4.求最小生成树
A.Prim算法：
procere prim(v0:integer);
var
lowcost,closest:array[1..maxn] of integer;
i,j,k,min:integer;
begin
for i:=1 to n do
begin
lowcost:=cost[v0,i];
closest:=v0;
end;
for i:=1 to n-1 do
begin
{寻找离生成树最近的未加入顶点k}
min:=maxlongint;
for j:=1 to n do
if (lowcost[j]< min) and (lowcost[j]< >0) then
begin
min:=lowcost[j];
k:=j;
end;
lowcost[k]:=0; {将顶点k加入生成树}
{生成树中增加一条新的边k到closest[k]}
{修正各点的lowcost和closest值}
for j:=1 to n do
if cost[k,j]< lwocost[j] then
begin
lowcost[j]:=cost[k,j];
closest[j]:=k;
end;
end;
end;{prim}
B.Kruskal算法：(贪心)
按权值递增顺序删去图中的边，若不形成回路则将此边加入最小生成树。
function find(v:integer):integer; {返回顶点v所在的集合}
var i:integer;
begin
i:=1;
while (i< =n) and (not v in vset) do inc(i);
if i< =n then find:=i
else find:=0;
end;
procere kruskal;
var
tot,i,j:integer;
begin
for i:=1 to n do vset:=;{初始化定义n个集合，第I个集合包含一个元素I}
p:=n-1; q:=1; tot:=0; {p为尚待加入的边数，q为边集指针}
sort;
{对所有边按权值递增排序，存于e[I]中，e[I].v1与e[I].v2为边I所连接的两个顶点的序号，e[I].len为第I条边的长度}
while p >0 do
begin
i:=find(e[q].v1);j:=find(e[q].v2);
if i< >j then
begin
inc(tot,e[q].len);
vset:=vset+vset[j];vset[j]:=[];
dec(p);
end;
inc(q);
end;
writeln(tot);
end;

5.最短路径
A.标号法求解单源点最短路径：
var
a:array[1..maxn,1..maxn] of integer;
b:array[1..maxn] of integer; {b指顶点i到源点的最短路径}
mark:array[1..maxn] of boolean;

procere bhf;
var
best,best_j:integer;
begin
fillchar(mark,sizeof(mark),false);
mark[1]:=true; b[1]:=0;{1为源点}
repeat
best:=0;
for i:=1 to n do
If mark then {对每一个已计算出最短路径的点}
for j:=1 to n do
if (not mark[j]) and (a[i,j] >0) then
if (best=0) or (b+a[i,j]< best) then
begin
best:=b+a[i,j]; best_j:=j;
end;
if best >0 then
begin
b[best_j]:=best；mark[best_j]:=true;
end;
until best=0;
end;{bhf}

B.Floyed算法求解所有顶点对之间的最短路径：
procere floyed;
begin
for I:=1 to n do
for j:=1 to n do
if a[I,j] >0 then p[I,j]:=I else p[I,j]:=0;
{p[I,j]表示I到j的最短路径上j的前驱结点}
for k:=1 to n do {枚举中间结点}
for i:=1 to n do
for j:=1 to n do
if a[i,k]+a[j,k]< a[i,j] then
begin
a[i,j]:=a[i,k]+a[k,j];
p[I,j]:=p[k,j];
end;
end;
C. Dijkstra 算法：
类似标号法，本质为贪心算法。
var
a:array[1..maxn,1..maxn] of integer;
b,pre:array[1..maxn] of integer; {pre指最短路径上I的前驱结点}
mark:array[1..maxn] of boolean;
procere dijkstra(v0:integer);
begin
fillchar(mark,sizeof(mark),false);
for i:=1 to n do
begin
d:=a[v0,i];
if d< >0 then pre:=v0 else pre:=0;
end;
mark[v0]:=true;
repeat {每循环一次加入一个离1集合最近的结点并调整其他结点的参数}
min:=maxint; u:=0; {u记录离1集合最近的结点}
for i:=1 to n do
if (not mark) and (d< min) then
begin
u:=i; min:=d;
end;
if u< >0 then
begin
mark:=true;
for i:=1 to n do
if (not mark) and (a[u,i]+d< d) then
begin
d:=a[u,i]+d;
pre:=u;
end;
end;
until u=0;
end;
D.计算图的传递闭包
Procere Longlink;
Var
T:array[1..maxn,1..maxn] of boolean;
Begin
Fillchar(t,sizeof(t),false);
For k:=1 to n do
For I:=1 to n do
For j:=1 to n do
T[I,j]:=t[I,j] or (t[I,k] and t[k,j]);
End;