matlab输出公式太长

如果您在MATLAB中输出的公式太长，可以尝试使用MATLAB中的换行符（'...'）将其拆分为多个行。例如：

y = (x^2 + 3*x + 5) / (2*x + 1) + ...
    2*(x^3 - x^2 + 4*x - 7) / (x^2 - 3*x + 2);

另外，您也可以尝试使用MATLAB中的符号计算工具箱（Symbolic Math Toolbox），它可以让您更轻松地输出较长的公式。例如：

syms x
y = (x^2 + 3*x + 5) / (2*x + 1) + ...
    2*(x^3 - x^2 + 4*x - 7) / (x^2 - 3*x + 2);
pretty(y)

这将输出更美观的公式，并将公式元素分组。

相关问题

matlab写公式

在Matlab中，可以使用符号计算工具箱来编写公式。以下是一个例子：

syms x y
f = x^2 + y^2;
g = sin(x) + cos(y);
h = f + g;

% 输出h的值
disp(h)

这个例子定义了三个符号变量x、y和f、g、h三个函数。其中f和g是x和y的函数，h是f和g的和。使用disp函数输出h的值。

matlabbp神经网络输出数学公式

Matlab中的神经网络输出数学公式可以通过以下步骤实现：

1. 首先，你需要定义一个神经网络模型。可以使用Matlab中的`feedforwardnet`函数来创建一个前馈神经网络模型。例如，你可以使用以下代码创建一个具有两个隐藏层的神经网络模型：

net = feedforwardnet([10, 5]);

2. 接下来，你需要训练神经网络模型。可以使用`train`函数来训练模型。例如，你可以使用以下代码将模型训练100个epochs：

net = train(net, inputs, targets, 'epochs', 100);

这里的`inputs`是输入数据，`targets`是对应的目标输出数据。

3. 训练完成后，你可以使用已训练好的神经网络模型进行预测。可以使用`sim`函数来进行预测。例如，你可以使用以下代码对新的输入数据进行预测：

outputs = sim(net, new_inputs);

这里的`new_inputs`是新的输入数据，`outputs`是对应的预测输出。

根据以上步骤，神经网络的输出数学公式可以表示为：

outputs = sim(net, new_inputs)