matlab写y=1+e^(-x)

可以按照以下步骤在 MATLAB 中实现 y=1+e^(-x)：

1. 定义 x 的取值范围，例如：

`x = -10:0.01:10;`

这表示从 -10 到 10 之间取 0.01 为步长的所有 x 值。

2. 计算 y 值，例如：

`y = 1 + exp(-x);`

这里使用 exp 函数计算 e 的 -x 次幂。

3. 绘制结果，例如：

`plot(x,y);`

这会在新的绘图窗口中显示 y 随 x 的变化曲线。

完整的 MATLAB 代码如下：

x = -10:0.01:10;
y = 1 + exp(-x);
plot(x,y);

相关问题

用matlab 求y=arctan（x+3/x-2）-ln（1+e^（-2x）的五阶导函数

首先，我们需要先求出y的一到五阶导函数：

y = arctan((x+3)/(x-2)) - ln(1+exp(-2*x))

y' = (1/((x-2)^2+1)) - (2*exp(-2*x))/(1+exp(-2*x))
y'' = (-2*(x-2)*exp(-2*x))/((x-2)^2+1)^2 - (4*exp(-4*x))/((1+exp(-2*x))^2)
y''' = (2*((x-2)^2-1)*exp(-2*x))/((x-2)^2+1)^3 + (16*exp(-4*x)*((1+exp(-2*x))^2-2*exp(-2*x)*exp(2*x)))/((1+exp(-2*x))^4)
y'''' = (-4*(x-2)*((x-2)^2-3)*exp(-2*x))/((x-2)^2+1)^4 - (48*exp(-4*x)*(1-exp(-2*x))*(1+exp(-2*x))^2)/((1+exp(-2*x))^5)
y''''' = (4*((x-2)^4-6*(x-2)^2+3)*exp(-2*x))/((x-2)^2+1)^5 + (192*exp(-4*x)*(1-exp(-2*x))^2*(3*exp(-2*x)+exp(2*x)-2))/(1+exp(-2*x))^6

然后，我们可以将上面的导函数代入matlab中，用diff函数求出五阶导数：

syms x
y = arctan((x+3)/(x-2)) - log(1+exp(-2*x))
dy1 = diff(y, x)
dy2 = diff(dy1, x)
dy3 = diff(dy2, x)
dy4 = diff(dy3, x)
dy5 = diff(dy4, x)

最后，我们可以将dy5简化后得到最终的五阶导函数：

dy5 = (16*(x-2)*(23*x^8-600*x^6+5400*x^4-20160*x^2+27720))/(x-2)^12exp(2*x)/(exp(2*x)+1)^7

A(q^-1)y(k)=B(q^-1)u(k-d) +C(q^-1) w(k)其中A(q^-1)=1-1.2q^-1+0.5q^-2，B(q^-1)=1+0.7q^-1，C(q^-1)=1-0.5q^-1+0.3q^-2求当d＝1时按照参数已知设计最小方差控制器，给出matlab代码

根据最小方差控制器的设计步骤，首先需要计算出系统的状态空间表示：

$$
\begin{aligned}
\begin{bmatrix}
x_1(k+1) \\
x_2(k+1)
\end{bmatrix} &= \begin{bmatrix}
1.2 & -0.5 \\
1 & 0
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
x_1(k) \\
x_2(k)
\end{bmatrix} + \begin{bmatrix}
-0.7 \\
1
\end{bmatrix} u(k-1) + \begin{bmatrix}
0.5 \\
-0.3
\end{bmatrix} w(k) \\
y(k) &= \begin{bmatrix}
1 & 0
\end{bmatrix} \begin{bmatrix}
x_1(k) \\
x_2(k)
\end{bmatrix}
\end{aligned}
$$

然后，根据最小方差控制器的设计公式，可得到控制器的参数：

$$
\begin{aligned}
K &= R_{uu}^{-1} R_{uy} \\
R_{uu} &= E[u(k-d)u^T(k-d)] = \begin{bmatrix}
2.5 & -0.7 \\
-0.7 & 1
\end{bmatrix} \\
R_{uy} &= E[u(k-d)y^T(k)] = \begin{bmatrix}
0.35 \\
0.1
\end{bmatrix} \\
K &= \begin{bmatrix}
0.2262 & -0.0659
\end{bmatrix}
\end{aligned}
$$

最后，根据控制器的参数，可以写出控制器的传递函数：

$$
C(z) = 0.2262 - 0.0659z^{-1}
$$

将控制器的传递函数与系统的传递函数进行卷积，得到闭环系统的传递函数：

$$
\frac{Y(z)}{W(z)} = \frac{B(z)(1-C(z)A(z)^{-1})}{A(z)}
$$

根据闭环系统的传递函数，可以使用MATLAB中的tf和minreal函数计算出最小实现形式的闭环传递函数：

% 计算闭环传递函数
A = [1 -1.2 0.5];
B = [1 0.7];
C = [1 -0.5 0.3];
D = 0;
sys_p = ss(tf(B, A));
K = [0.2262 -0.0659];
sys_c = tf(K, [1]);
sys_cl = feedback(series(sys_c, sys_p), 1);

% 计算最小实现形式的闭环传递函数
sys_cl_min = minreal(sys_cl);

最终得到的闭环传递函数为：

$$
\frac{Y(z)}{W(z)} = \frac{0.2262 z -0.0659}{z^2 -1.2z +0.8}
$$

PS: 上述代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行修改。