绘制y=e^(-x^2)的图像，用matlab实现

可以使用以下代码在Matlab中绘制y=e^(-x^2)的图像：

x = linspace(-3, 3, 100); % 生成-3到3之间的100个均匀分布的数
y = exp(-x.^2); % 计算y=e^(-x^2)
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=e^{-x^2}'); % 添加标题

运行代码后，应该会显示一个y=e^(-x^2)的图像。

相关问题

用matlab按要求做出下面函数的图像 (1)绘制f1(x)=e^(2xsin2x) ,的图像 (2)绘制隐函数f2(x, y)=x^2-x^4=0 ,的图像 (3)绘制下面参数曲线的图像x=e^t*cost;y=e^t*sint;-4pi<t<4pi

在MATLAB中，你可以使用`plot`函数来绘制各种类型的函数图像。以下是三个示例代码，分别对应你提到的要求：

1. 绘制f1(x)=e^(2x*sin(2x))的图像：

x = linspace(-5, 5, 1000); % 创建x值的均匀分布
y1 = exp(2*x.*sin(2*x)); % 计算f1(x)
plot(x, y1) % 绘制图像
xlabel('x') % x轴标签
ylabel('f1(x) = e^(2x*sin(2x))') % y轴标签
title('Function f1(x)') % 图像标题

2. 绘制隐函数f2(x, y) = x^2 - x^4 = 0的图像（这通常是一个玫瑰曲线），我们需要先解出一个关于y的表达式，这里我们可以假设y = x^2 - 1，然后画出y = 0的线：

[x, y] = meshgrid(linspace(-2, 2, 100), linspace(-2, 2, 100)); % 创建x和y网格
z = x.^2 - x.^4; % 计算z值
contour(x, y, z, [0]) % 绘制等值线，值为0表示解集
hold on % 保持当前图形以便叠加其他图层
surf(x, y, z, 'FaceAlpha', 0.5) % 可视化表面
xlabel('x')
ylabel('y')
title('Function f2(x, y)')

3. 绘制参数曲线x = e^t*cos(t) 和 y = e^t*sin(t)，范围是-4π到4π：

t = linspace(-4*pi, 4*pi, 1000); % 创建t值的均匀分布
x3 = exp(t).*cos(t);
y3 = exp(t).*sin(t);
plot(x3, y3, 'LineWidth', 2) % 绘制曲线
xlim([-4*pi, 4*pi])
ylim([-1, 1]) % 设置x和y轴范围
xlabel('x = e^t * cos(t)')
ylabel('y = e^t * sin(t)')
title('Parameter Curve x and y')

设x(t)=sin2πtε(t),y=e^-tε(t),用Matlab绘制（1）x(t-0.5);(2) x(t)+y(t)

要使用Matlab绘制函数x(t) = sin(2πt)ε(t)和y(t) = e^(-t)ε(t)的图像，以及它们相应的变换，我们可以分步骤进行：

1. 定义时间变量t。在Matlab中，通常使用向量来表示时间序列。我们可以从0开始，取足够长的时间间隔来保证信号的特征被捕捉到。例如，我们可以选择从0到1秒的时间间隔，步长为0.01秒。

2. 计算x(t)。由于x(t)在t<0时为0（因为ε(t)在t<0时为0），我们只需要在t>=0时计算sin(2πt)。

3. 计算y(t)。同样地，y(t)在t<0时也为0，所以我们只需要在t>=0时计算e^(-t)。

4. 计算x(t-0.5)。由于x(t)只在t>=0时非零，我们可以将时间向量t向右平移0.5单位来得到x(t-0.5)。

5. 绘制x(t)+y(t)。

下面是一个可能的Matlab脚本实现：

% 定义时间变量t
t = 0:0.01:1; % 从0到1秒，步长为0.01秒

% 定义单位阶跃函数ε(t)
epsilon_t = t >= 0;

% 计算x(t)
x_t = sin(2*pi*t) .* epsilon_t;

% 计算x(t-0.5)
x_t_minus_05 = sin(2*pi*(t-0.5)) .* epsilon_t;

% 计算y(t)
y_t = exp(-t) .* epsilon_t;

% 计算x(t)+y(t)
x_plus_y_t = x_t + y_t;

% 绘制x(t-0.5)
figure;
plot(t, x_t_minus_05);
title('x(t-0.5)');
xlabel('t');
ylabel('x(t-0.5)');

% 绘制x(t)+y(t)
figure;
plot(t, x_plus_y_t);
title('x(t) + y(t)');
xlabel('t');
ylabel('x(t) + y(t)');

运行这段代码后，你应该能在Matlab中看到两个图分别表示x(t-0.5)和x(t)+y(t)的图像。