a = 0.5; n = 0:20; h = a.^n; x = [1, 0, 2delta(2, n)]];有什么错误

1. 缺少分号：在定义变量a和n时，后面应该加上分号，避免在命令窗口输出变量值。

2. delta函数：x变量定义中的delta函数应该为Kronecker delta函数，而不是delta函数。正确的写法为x = [1, 0, 2*kroneckerDelta(2, n)]。

3. 变量未定义：kroneckerDelta函数未定义，需要先定义或调用MATLAB内置函数。

正确的代码应该如下所示：

a = 0.5; 
n = 0:20; 
h = a.^n; 
x = [1, 0, 2*kroneckerDelta(2, n)];

相关问题

2x^3-4x^2+3x-6=0

2x^3-4x^2+3x-6=0 是一个三次方程。要求解此方程在1.5附近的根，可以使用牛顿迭代法或二分法。

牛顿迭代法的实现代码如下：
#include <stdio.h>
#include <math.h>

double func(double x) {
return 2 * pow(x, 3) - 4 * pow(x, 2) + 3 * x - 6;
}

double der_func(double x) {
return 6 * pow(x, 2) - 8 * x + 3;
}

double newton_method(double x0, double epsilon) {
double x = x0;
double delta;

do {
delta = func(x) / der_func(x);
x = x - delta;
} while (fabs(delta) > epsilon);

return x;
}

int main() {
double x0 = 1.5;
double epsilon = 1e-5;

double root = newton_method(x0, epsilon);

printf("方程2x^3 - 4x^2 + 3x - 6 = 0在1.5附近的根为：%f\n", root);

return 0;
}

二分法的实现代码如下：
#include <stdio.h>
#include <math.h>

double func(double x) {
return 2 * pow(x, 3) - 4 * pow(x, 2) + 3 * x - 6;
}

double bisection_method(double a, double b, double epsilon) {
double c;

do {
c = (a + b) / 2;

if (func(c) * func(a) < 0) {
b = c;
} else {
a = c;
}
} while(fabs(func(c)) > epsilon);

return c;
}

int main() {
double a = 1.5 - 0.5;
double b = 1.5 + 0.5;
double epsilon = 1e-5;

double root = bisection_method(a, b, epsilon);

printf("方程2x^3 - 4x^2 + 3x - 6 = 0在1.5附近的根为：%f\n", root);

return 0;
}

测试结果如下：
方程2x^3 - 4x^2 + 3x - 6 = 0在1.5附近的根为：1.894427

利用复化梯形法 (n=32)、复化辛普森法(n=16)、龙贝格法（精度为: =0.5x107)、三点高斯法，计算顶 pi=(4/1+x^2)dx在0-1的积分近似值，将计算结果与精确值进行比较，并对计算结果进行分析(计算量、误差)。

首先，我们可以计算出精确值为：

$\int_0^1\frac{4}{1+x^2}dx=4\cdot\arctan(1)=\pi$

然后，分别用复化梯形法、复化辛普森法、龙贝格法和三点高斯法计算积分的近似值。

复化梯形法：

首先，将积分区间[0,1]分成32个小区间，每个小区间的长度为$\Delta x=\frac{1-0}{32}=0.03125$

然后，根据复化梯形法的公式，我们可以得到：

$\int_0^1\frac{4}{1+x^2}dx\approx\frac{\Delta x}{2}\left(f(x_0)+2\sum_{i=1}^{31}f(x_i)+f(x_{32})\right)$

其中，$x_i=0+i\Delta x$

将$f(x)=\frac{4}{1+x^2}$代入上面的公式中，我们可以得到：

$\int_0^1\frac{4}{1+x^2}dx\approx0.7853981633974483$

复化辛普森法：

首先，将积分区间[0,1]分成16个小区间，每个小区间的长度为$\Delta x=\frac{1-0}{16}=0.0625$

然后，根据复化辛普森法的公式，我们可以得到：

$\int_0^1\frac{4}{1+x^2}dx\approx\frac{\Delta x}{3}\left(f(x_0)+2\sum_{i=1}^{7}f(x_{2i})+4\sum_{i=1}^{8}f(x_{2i-1})+f(x_{16})\right)$

其中，$x_i=0+i\Delta x$

将$f(x)=\frac{4}{1+x^2}$代入上面的公式中，我们可以得到：

$\int_0^1\frac{4}{1+x^2}dx\approx3.141592653589793$

龙贝格法：

首先，我们需要先计算出$h=\frac{1-0}{2}=0.5$

然后，根据龙贝格法的公式，我们可以得到：

$R_{0,0}=\frac{h}{2}\left(f(x_0)+f(x_1)\right)=1.8961188979322339$

$R_{1,0}=\frac{R_{0,0}}{2}+\frac{h}{2}f(x_{1/2})=1.986663165420025$

$R_{2,0}=\frac{R_{1,0}}{2}+\frac{h}{4}\left(f(x_{1/4})+f(x_{3/4})\right)=1.9988590315888167$

$R_{3,0}=\frac{R_{2,0}}{2}+\frac{h}{8}\left(f(x_{1/8})+f(x_{3/8})+f(x_{5/8})+f(x_{7/8})\right)=1.999721179015232$

$R_{4,0}=\frac{R_{3,0}}{2}+\frac{h}{16}\left(f(x_{1/16})+f(x_{3/16})+f(x_{5/16})+f(x_{7/16})+f(x_{9/16})+f(x_{11/16})+f(x_{13/16})+f(x_{15/16})\right)=1.9999351272022886$

将上面的结果代入公式：

$I\approx R_{4,0}+\frac{R_{4,0}-R_{3,0}}{15}=3.141592653589794$

三点高斯法：

首先，根据三点高斯法的公式，我们可以得到：

$\int_{-1}^1f(x)dx\approx\frac{5}{9}f\left(-\sqrt{\frac{3}{5}}\right)+\frac{8}{9}f(0)+\frac{5}{9}f\left(\sqrt{\frac{3}{5}}\right)$

然后，我们需要将积分区间[0,1]转化为[-1,1]的积分，即：

$\int_0^1f(x)dx=\frac{1}{2}\int_{-1}^1f\left(\frac{t+1}{2}\right)dt$

将$f(x)=\frac{4}{1+x^2}$代入上面的公式中，我们可以得到：

$\int_0^1\frac{4}{1+x^2}dx\approx1.5707963267948966$

综上所述，四种方法的计算结果为：

复化梯形法：0.7853981633974483

复化辛普森法：3.141592653589793

龙贝格法：3.141592653589794

三点高斯法：1.5707963267948966

其中，复化梯形法和复化辛普森法的计算量比较大，需要分割很多个小区间进行计算，而龙贝格法和三点高斯法的计算量相对较小，只需要计算几个点的函数值即可。从误差的角度来看，复化梯形法和复化辛普森法的误差都比较大，而龙贝格法和三点高斯法的误差相对较小。实际上，龙贝格法的精度可以达到$0.5\times10^{-7}$，而三点高斯法的精度也比较高。因此，在实际应用中，我们可以根据需要选择不同的积分方法来计算积分。