用matlab求e:e=1+1+1/2!+1/3!+… (1/n!<1.0e-8)

时间: 2023-06-05 12:06:29 浏览: 170
好的,这个问题属于数学问题。使用MATLAB可以编写以下程序来计算e: e = 1; n = 1; factorial = 1; while factorial > 1e-8 factorial = factorial / n; e = e + factorial; n = n + 1; end disp('e='); disp(e); 这个程序会输出e的计算结果。
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matlab求e:e=1+1+1/2!+1/3!+… (1/n!<1.0e-8) (用while语句控制精度的形式)

好的,关于你提出的问题,我可以回答。以下是 MATLAB 的代码实现: n = 1; e = 1; factorial = 1; while 1/factorial >= 1.0e-8 n = n + 1; factorial = factorial * n; e = e + 1/factorial; end disp(e); 这个程序会计算出 e 值,并且使用 while 循环来控制精度,当 1/n! 小于 1.0e-8 时,程序自动退出循环,并将计算出的 e 值输出。希望这个回答能够帮助到你。

clc;clf;clear; n=0; r=1; p=0; k=1; while r>=1.0e-5 n=n+1; p1=p+k/(2n-1)^2; fprintf('n=%.0f,p=%.10f\n',n,4*p1); p=p1; end这个代码为什么不对

这个代码是一段 MATLAB 代码,可以在 MATLAB 环境中运行。这段代码的作用是计算 $\sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^2}$ 的值,其中使用了莱布尼茨公式和牛顿-莱布尼茨公式。代码的具体解释如下: - clc、clf 和 clear 函数是用来清空 MATLAB 命令窗口、图形窗口和工作区的。 - n、r、p 和 k 是四个变量,分别代表当前项数、当前误差、当前和以及常数 k 的值。 - while 循环中的条件 r>=1.0e-5 表示当前误差大于等于 1.0e-5 时继续循环,其中 1.0e-5 表示科学计数法中的表示方法,即 $1.0\times 10^{-5}$。 - 在循环体中,首先将 n 加 1,然后计算新的项 p1=p+k/(2n-1)^2,其中 (2n-1)^2 表示奇数的平方,也就是莱布尼茨公式中的分母。将新的和 p1 输出到命令窗口中,其中使用了 fprintf 函数将 n 和 p1 的值以指定的格式输出。 - 最后在循环体中将 p1 的值赋给 p,从而更新当前的和。 - 当误差小于 1.0e-5 时,循环结束,此时的和 p 就是所求的 $\sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^2}$ 的值的近似值。 如果这个代码在 MATLAB 中运行有问题,可能是由于 MATLAB 版本不兼容或者语法错误等原因导致的。

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根据以下代码的数据写MATLAB相应的散点图,并判断回归方程是否成立,回归模型是否显著,误差方差分析x=[15037 18.8 1366 17001 18 1519 18718 3.1 1644 21826 3.4 1893 26937 6.4 2311 35260 14.7 2998 48108 24.1 4044 59811 17.1 5046 70142 8.3 5846 78061 2.8 6420 83024 -0.8 6796 88479 -1.4 7159 98000 0.4 7858 108068 0.7 8622 119096 -0.8 9398 135174 1.2 10542 159587 3.9 12336 184089 1.8 14040 213132 1.5 16024 235367 1.7 17535 277654 1.9 19264]; y=[15.73 15.04 14.39 12.98 11.6 11.45 11.21 10.55 10.42 10.06 9.14 8.18 7.58 6.95 6.45 6.01 5.87 5.89 5.38 5.24 5.45]; [m,n]=size(x); X=[ones(m,1) x]; [m1,n1]=size(X); [m2,n2]=size(y); for i=1:n2 %b 为参数,bint 回归系数的区间估计,r 为残差, %rint 为置信区间,stats 用于回归模型检验 [b(:,i),bint,r,rint,stats(i,:)]=regress(y(:,i),X); [mm,nn]=size(b); for jj=1:m1 temp=0; for ii=1:mm yy(jj,i)=temp+b(ii,i)*X(jj,ii); temp=yy(jj,i); end end xiangdui_wucha(1,i)=abs(abs(y(1,i))-abs(yy(1,i)))/abs(y(1,i)); if n2~=1 subplot(2,n2/2,i); rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 else rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 end end disp('参数'); b %参数计算 disp('预测结果'); yy %检验回归模型:相关系数 r^2=stats(1,:)越接近 1 回归方程越显著 %F=stats(2,:)值越大回归方程越显著、p=stats(3,:)<0.01 时回归模型成立 disp('回归模型检验:'); format long stats for i=1:n2 if (stats(i,4)<0.01)&(stats(i,1)>0.6) disp('回归方程显著-------模型成立'); end end format short disp('相对误差'); xiangdui_wucha%第一行原始值与预测值的相对误差

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