matlab绘画y=1/1-x的图像的代码

以下是Matlab绘制y=1/(1-x)的图像的代码：

x = -10:0.1:10; % 定义x的范围
y = 1./(1-x); % 计算y的值
plot(x,y); % 绘制图像
xlabel('x'); % 添加x轴标签
ylabel('y'); % 添加y轴标签
title('y=1/(1-x)'); % 添加标题

运行上述代码，即可绘制出y=1/(1-x)的图像。需要注意的是，由于1-x在x=1时会出现除数为0的情况，因此在计算y的值时需要将x的范围限制在(-∞,1)和(1,+∞)两个区间内。

相关问题

生成代码 用于绘画y=1/

要生成并绘制 y = 1/x 的图形，你可以使用 MatLab 中的 `fplot` 函数。以下是一个简单的示例代码：

% 定义 x 坐标范围
x = linspace(0.01, 10, 1000); % 从0.01到10，包含1000个等间距点

% 计算对应的 y 值
y = 1./x; % y = 1除以x

% 绘制曲线
figure; % 创建新窗口
hold on; % 保持当前图像以便于添加更多线条
plot(x, y, 'b', 'LineWidth', 2); % 使用蓝色线宽为2描绘y = 1/x 曲线
xlabel('x'); % x轴标签
ylabel('y = 1/x'); % y轴标签
title('Graph of y = 1/x'); % 图表标题
grid on; % 显示网格
hold off; % 关闭 hold 模式

% 如果你想查看特定区间内的放大视图，可以使用 zoom 或 tightInset
% zoom([start_x end_x], [start_y end_y]) % 缩放特定区域
% tightInset() % 自动调整图边界以适应数据

使用梯度法且用matlab写一段代码关于求出以下函数的最小值并要求绘画出图像函数如下：z＝x²+2xy+5y²+x-3y

梯度法是一种优化算法，用于寻找函数的局部极小点。对于给定的函数 \( z = x^2 + 2xy + 5y^2 + x - 3y \)，我们可以首先计算其偏导数，即对 \( x \) 和 \( y \) 的导数，然后迭代更新 \( x \) 和 \( y \) 的值直到找到最小值。以下是使用Matlab编写的一个简单示例：

% 定义目标函数
fun = @(x,y) x.^2 + 2*x*y + 5*y.^2 + x - 3*y;

% 初始化随机搜索点
[x0, y0] = randn(1, 2);

% 设置步长和最大迭代次数
step_size = 0.1;
max_iter = 100;

for iter = 1:max_iter
    % 计算梯度
    dzdx = 2*x + 2*y + 1;
    dzdy = 4*y + 2*x - 3;
    
    % 更新搜索点
    dx = -dzdx * step_size;
    dy = -dzdy * step_size;
    
    % 更新新的位置
    [x, y] = x + dx;
    [x, y] = y + dy;
    
    % 检查是否达到最小值或达到迭代上限
    if abs(dzdx) < 1e-6 && abs(dzdy) < 1e-6
        break; % 如果梯度接近0，则认为找到了局部最小值
    end
    
    % 绘制函数图像（这里假设每10次迭代绘制一次）
    if mod(iter, 10) == 0
        surf(x, y, fun(x, y));
        xlabel('x');
        ylabel('y');
        zlabel('z');
        drawnow;
    end
end

% 输出最小值点
[min_z, min_xy] = fun(x, y);
fprintf('Minimum value found at (x, y): (%f, %f), with z = %f.\n', x, y, min_z);

运行此代码会逐步搜索函数的局部最小值，并在每10次迭代后显示函数的三维图像。注意这仅是一个基本的梯度下降算法，实际应用中可能需要更复杂的策略，如使用拟牛顿法或自适应学习率等。