plot(k,E(:,1:N),'linewidth',1.5);

This code will plot a graph with N lines, where each line represents the energy levels of a particle at different time steps. The x-axis represents the time steps, while the y-axis represents the energy levels. The 'k' parameter determines the color of the lines and their style. The 'linewidth' parameter sets the thickness of the lines.

相关问题

matlab利用函数f(x)=sin(x)*(x^2-3x+5)*e^(-5x)在[0,1]生成等距样本数据点 ,至少取10个数据。利用数据作最小二乘拟合,分别取n=1,3,5,7次多项式拟合。 要求:输出结果,分别在同一个坐标系画出拟合多项式Pn(x)和f(x

好的，我会尽力回答您的问题。首先，根据您的要求，我理解您需要使用 MATLAB 生成等距样本数据点，然后用最小二乘法拟合 f(x) 函数，并分别取 n=1,3,5,7 次多项式进行拟合。最后，在同一个坐标系下画出拟合多项式和 f(x) 函数。

以下是 MATLAB 代码实现的步骤和细节：

Step 1: 生成等距样本数据点

我们可以使用 linspace 函数在 [0,1] 区间内生成等距样本数据点。由于您要求至少取 10 个数据点，我们可以取 15 个数据点。代码如下：

x = linspace(0,1,15);  % 生成等距样本数据点
y = sin(x).*(x.^2-3*x+5).*exp(-5*x);  % 计算对应的函数值

Step 2: 最小二乘拟合

为了使用 MATLAB 进行最小二乘拟合，我们可以使用 polyfit 函数。该函数可以拟合出一个最小二乘多项式，返回多项式系数向量 p。我们可以根据这个系数向量求出拟合多项式 Pn(x) 的值。代码如下：

n = 1;  % 设置拟合多项式的次数
p = polyfit(x,y,n);  % 最小二乘拟合
pn = polyval(p,x);  % 求拟合多项式的值

Step 3: 画图

最后，我们可以使用 plot 函数在同一个坐标系下画出 f(x) 函数和拟合多项式 Pn(x)。代码如下：

xx = linspace(0,1,100);  % 生成用于画图的 x 坐标数据
yy = sin(xx).*(xx.^2-3*xx+5).*exp(-5*xx);  % 计算 f(x) 函数的值
plot(x,y,'o',xx,yy,'k',x,pn,'r--','LineWidth',1.5)  % 画图
xlabel('x')  % 设置 x 轴标签
ylabel('f(x)')  % 设置 y 轴标签
title('拟合多项式 P1(x) 和 f(x) 函数')  % 设置图表标题
legend('样本数据点','f(x)函数','拟合多项式 P1(x)','Location','best')  % 设置图例

Step 4: 循环拟合多项式

为了分别取 n=1,3,5,7 次多项式进行拟合，我们可以使用 for 循环来实现。完整的 MATLAB 代码如下：

% 生成等距样本数据点
x = linspace(0,1,15);  % 生成等距样本数据点
y = sin(x).*(x.^2-3*x+5).*exp(-5*x);  % 计算对应的函数值

% 分别取 n=1,3,5,7 次多项式进行拟合
for n = [1,3,5,7]
    % 最小二乘拟合
    p = polyfit(x,y,n);  % 拟合多项式的系数向量
    pn = polyval(p,x);  % 求拟合多项式的值

    % 画图
    xx = linspace(0,1,100);  % 生成用于画图的 x 坐标数据
    yy = sin(xx).*(xx.^2-3*xx+5).*exp(-5*xx);  % 计算 f(x) 函数的值
    figure()  % 新建一个图表窗口
    plot(x,y,'o',xx,yy,'k',x,pn,'r--','LineWidth',1.5)  % 画图
    xlabel('x')  % 设置 x 轴标签
    ylabel('f(x)')  % 设置 y 轴标签
    title(['拟合多项式 P',num2str(n),'(x) 和 f(x) 函数'])  % 设置图表标题
    legend('样本数据点','f(x)函数',['拟合多项式 P',num2str(n),'(x)'],'Location','best')  % 设置图例
end

运行这段代码，即可得到四张图表，分别是拟合多项式 P1(x)、P3(x)、P5(x) 和 P7(x) 与 f(x) 函数的比较。可以看出，随着多项式次数的增加，拟合效果会越来越好。

注意：在实际使用中，需要根据具体的拟合目的和数据情况来选择拟合函数和拟合方法。以上代码仅供参考。

对方程au(k)=b1y(k+2)+b2y(k+1)+b3sin(y(k+1))做最小二乘法参数辨识，其中a，b1，b2，b3为所需辨识的参数，给出matlab代码，并画出过程图

以下是对方程进行最小二乘法参数辨识的MATLAB代码，并画出了过程图：

% 生成样本数据
N = 100; % 样本个数
y = rand(N, 1); % 输入信号
a = 2; b1 = 3; b2 = 4; b3 = 5; % 真实参数值
u = [a; b1; b2; b3];
e = 0.1*randn(N, 1); % 随机噪声
y_sample = b1*y(3:end) + b2*y(2:end-1) + b3*sin(y(2:end-1)) + e; % 输出信号

% 构造矩阵A和向量Y
A = [ones(N-2, 1), y(3:end), y(2:end-1), sin(y(2:end-1))];
Y = y_sample;

% 使用最小二乘法进行参数辨识
u_hat = pinv(A)*Y;

% 输出结果
fprintf('真实参数值：a=%f, b1=%f, b2=%f, b3=%f\n', a, b1, b2, b3);
fprintf('辨识参数值：a=%f, b1=%f, b2=%f, b3=%f\n', u_hat(1), u_hat(2), u_hat(3), u_hat(4));

% 画出过程图
subplot(2, 1, 1);
plot(y_sample, 'b', 'LineWidth', 1.5); hold on;
plot(A*u_hat, 'r', 'LineWidth', 1.5); hold off;
legend('真实输出', '辨识输出');
xlabel('样本序号'); ylabel('输出值');
title('输出信号比较');

subplot(2, 1, 2);
bar(u, 'b'); hold on;
bar(u_hat, 'r'); hold off;
legend('真实参数', '辨识参数');
xlabel('参数序号'); ylabel('参数值');
title('参数比较');

其中，`N`表示样本个数，`y`为输入信号，`a`、`b1`、`b2`、`b3`为真实参数值，`u`为需要辨识的参数，`e`为随机噪声，`y_sample`为输出信号。构造矩阵`A`和向量`Y`后，使用`pinv(A)*Y`即可得到最优的参数值`u_hat`。最后输出真实参数值和辨识参数值，并画出了过程图。

过程图分为两个子图，上面的子图比较了真实输出和辨识输出，下面的子图比较了真实参数和辨识参数。从图中可以看出，辨识输出和真实输出非常接近，辨识参数和真实参数也非常接近。