clc,clear u(1,2)=1;u(1,3)=1;u(1,4)=2;u(2,3)=1;u(2,5)=2; u(3,5)=1;u(4,3)=3;u(4,5)=3; f(1,2)=1;f(1,3)=0;f(1,4)=1;f(2,3)=0;f(2,5)=1; f(3,5)=1;f(4,3)=1;f(4,5)=0; n=length(u);list=[];maxf(n)=1; while maxf(n)>0 maxf=zeros(1,n);pred=zeros(1,n); list=1;record=list;maxf(1)=inf; %list是未检查邻接点的标号点，record是已标号点 while(~isempty(list))&(maxf(n)==0) flag=list(1);list(1)=[]; label1=find(u(flag,:)-f(flag,:)); label1=setdiff(label1,record); list=union(list,label1); pred(label1)=flag; maxf(label1)=min(maxf(flag),u(flag,label1)... -f(flag,label1)); record=union(record,label1); label2=find(f(:,flag)); label2=label2'; label2=setdiff(label2,record); list=union(list,label2); pred(label2)=-flag; maxf(label2)=min(maxf(flag),f(label2,flag)); record=union(record,label2); end

时间: 2023-12-15 19:04:30 浏览: 87
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灰色预测GM(1,1)程序 matlab代码

star4星 · 用户满意度95%
这段代码是一个最大流算法的实现，用于在一个有向图中找到最大的流量。代码中的变量u表示容量矩阵，f表示流量矩阵。算法的目标是找到从源节点到汇节点的最大流量。 在代码的开始部分，通过给u和f赋值来定义图的容量和初始流量。然后，初始化一些变量，包括节点个数n，未检查邻接点的标号点列表list，已标号点列表record，以及用于记录最大流量的变量maxf。 接下来是一个while循环，其条件是maxf(n)>0。在循环中，首先将maxf设为全零向量，pred设为全零向量，并将起始节点1加入list和record中，并将maxf(1)设为无穷大。 然后，进入一个嵌套的while循环，其条件是list非空且maxf(n)为零。在循环中，首先取出list中的第一个节点flag，并从u(flag,:) - f(flag,:)中找到非零元素的索引label1，排除掉已标号的节点，并将其加入list中。接着，更新pred和maxf。然后，从f(:,flag)中找到非零元素的索引label2，并排除已标号的节点，并将其加入list中。再次更新pred和maxf，并将已标号的节点加入record中。 最后，当最大流量maxf(n)为零时，循环结束。 整个算法的目的是不断更新流量矩阵f，直到找到从源节点到汇节点的最大流量，并将其存储在maxf(n)中。
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nt_V = [1 2 3 2 4]; % Transmitter antennas nr_V = [1 2 2 3 4]; % Receiver antennas N0 = 1e-4; % Noise power spectral density B = 1; % Bandwidth Iteration = 1e2; % Number of iterations SNR_V_db = -10:3...
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脉冲时间信号MATLAB表示 (2).pdf

4. **矩形脉冲信号**：MATLAB使用rectpuls函数，例如产生幅度为2、宽度为1且以t=0为中心的矩形脉冲： matlab clear; clc; t = -0.5: 0.01: 3; t0 = 0.5; width = 1; ft = 2*rectpuls(t-t0, width); plot(t,ft);...

clc,clear,close all x1=[0,0];x2=[18.9875,0]; f = norm(x2 - x1); v1 = (x2 - x1) / f; u = d*v1; x3 = x1 + u; 函数或变量 'd' 无法识别。 出错 Untitled3 (第 5 行) u = d*v1;

clc, clear, close all x1 = [0, 0]; x2 = [18.9875, 0]; d = 10; % 假设x3到x1的距离为10，根据实际情况修改该值 f = norm(x2 - x1); v1 = (x2 - x1) / f; u = d * v1; x3 = x1 + u; disp(x3); % 输出x3的坐标 ...

分别分析程序：%%移位寄存器产生M序列 clear clc %% Np=63;%周期 deltaT=1;%节拍 a=1;%幅值 %逻辑“0”为a,逻辑“1”为-a; %初始序列（010101） x1=1; x2=0; x3=1; x4=0; x5=1; x6=0; %% %进行循环移位，生成M序列 for i=1:deltaT:Np y6=x6;y5=x5;y4=x4;y3=x3;y2=x2;y1=x1; x6=y5;x5=y4;x4=y3;x3=y2;x2=y1;x1=xor(y5,y6); if y6==0 %u(i)=-1 ; %逻辑“0”为a u(i)=a; else %u(i)=y6; %逻辑“1”为-a; u(i)=-a; end end %% %绘图 i1=i; k=1:deltaT:i1; plot(k,u,'b'); xlabel('k'); ylabel('M序列'); title('移位寄存器产生的M序列')和程序：number_ a=sum(M_ XuLie = a) ; number_ a c = sum(M_ XuLie == -a); number_ a number_ a_ c

2. clc: 清除命令窗口中的内容。 3. Np=63;: 设置周期为63。 4. deltaT=1;: 设置节拍为1。 5. a=1;: 设置幅值为1。 6. x1=1;x2=0;x3=1;x4=0;x5=1;x6=0;: 初始化初始序列为010101。 7. for i=1:deltaT:Np...

clc,clear x0=[0.1874 0.1879 0.2465 0.1890] lamda=x0(1:3)./(2:4) range=minmax(lamda') x1=cumsum(x0) B=[-0.5*(x1(1:3)+x1(2:4)),ones(3,1)] Y=x0(2:4) u=B\Y syms x(t) x=dsolve(diff(x)+u(1)*x==u(2),x(0)==x0(1)) xt=vpa(x,6) yuce1=subs(x,t,[0:3]) yuce1=double(yuce1) yuce=[x0(1),diff(yuce1)] epsilon=x0'-yuce delta=abs(epsilon./x0') rho=1-(1-0.5*u(1))/(1+0.5*u(1)*lamda')程序哪里错了

1. 缺少变量或函数的定义。在代码中，变量和函数可能没有定义。例如，函数minmax和dsolve可能没有定义或没有正确调用。请确保您有定义这些变量和函数的语句，或者您已经正确安装了必要的工具箱。 2. 符号x的定义不...

clc clear K=100;%仿真次数 T =zeros(1,K);%存储每组仿真寿命 jcjg=1;%设置检测间隔 u=1:1:40; N=30; N_z=20; sm=20; N_s=N-N_z; simT_z=exprnd(sm,1,N_z); for i=1:K % simT_z=exprnd(sm,1,N_z); simT_s=exprnd(sm,1,N_s); ys=floor(simT_s./jcjg); T1=ys.*jcjg; T2=(ys+1).*jcjg; for j=1:length(simT_s) f=expcdf(T1(j),u); f1=expcdf(T2(j),u); p(j,:)=f1-f; end for m=1:length(simT_z) pp(m,:)=exppdf(simT_z(m),u); end g1=prod(p,1); g2=prod(pp,1); g3=g1.*g2; [~,xh] = max(g3);%P最大值序号计数 T(i)=u(xh); %得出对应的u值 end t=sum(T)/length(T)%求均值 v=std(T)

2. 设置检测间隔 jcjg 和时间区间 u； 3. 生成 N_z 个零件的故障时间 simT_z 和 N_s 个零件的寿命 simT_s； 4. 根据 jcjg 将 simT_s 分成若干段，并计算出每段的持续时间 T1 和 T2； 5. 根据指数分布计算每段的故障...

优化以下代码画出时变图象clear all; close all; clc; % 步长 ht = 0.01; hx = 0.01; hy = 0.01; x = 0 : hx : 1; y = 0 : hy : 1; t = 0 : ht : 1; m = length(t); n = length(x); k = length(y); u = zeros(m, n, k); % 设置边界 [x, y] = meshgrid(x, y); % 初始条件 u(1,:,:)=sin(4*pi*x)+cos(4*pi*y); % 按照公式进行差分 for ii=1:m-1 for jj=2:n-1 for kk=2:k-1 u(ii+1,jj,kk) =hx*ht*(u(ii,jj+1,kk)+u(ii,jj-1,kk)-2*u(ii,jj,kk))/hx^2/(hx+kk*ht) + hx* ht*(u(ii,jj,kk+1)+u(ii,jj,kk-1)-2*u(ii,jj,kk))/hy^2/(hx+kk*ht) + u(ii,jj,kk)*(hx+kk*ht); %差分格式 end end end

u(ii+1, 2:n-1, 2:k-1) = hx*ht*(u(ii, 3:n, 2:k-1) + u(ii, 1:n-2, 2:k-1) - 2*u(ii, 2:n-1, 2:k-1))/hx2hy2hz2 + hx*ht*(u(ii, 2:n-1, 3:k) + u(ii, 2:n-1, 1:k-2) - 2*u(ii, 2:n-1, 2:k-1))/hx2hy2hz2 + u(ii, 2...

clear clc syms t u(t) v(t) z=0; R1 = 1.2e-2; R2 = 9.2e-3; Cin = 1.1e6/60; Cwall = 1.86e8/60; PN = 8000; qin = 20; qout = -15; u1 = diff(u); v1 = diff(v); eq0 = Cin*u1 == - (u - v)/R1; eq1 = Cin*u1 == PN - (u - v)/R1; eq2 = Cwall*v1 == (u - v)/R1 - (v - qout)/R2; eq3 = u(0) == qin; eq4 = v(0) == z; [uSol1(t), vSol1(t)] = dsolve(eq1, eq2, eq3, eq4); [uSol2(t), vSol2(t)] = dsolve(eq0, eq2, eq3, eq4); figure(1) subplot(2,2,1),fplot(t,uSol1,[0 60]) xlabel('时间/min'),ylabel('开启时室内温度') subplot(2,2,2),fplot(t,vSol1,[0 60]) xlabel('时间/min'),ylabel('开启时室内温度') subplot(2,2,3),fplot(t,uSol2,[0 60]) xlabel('时间/min'),ylabel('开启时室内温度') subplot(2,2,4),fplot(t,vSol2,[0 60]) xlabel('时间/min'),ylabel('开启时室内温度')

subplot(2,2,1), plot(t, y(:,1)), xlabel('时间/min'),ylabel('开启时室内温度') subplot(2,2,2), plot(t, y(:,2)), xlabel('时间/min'),ylabel('开启时室内温度') subplot(2,2,3), plot(t, y(:,3)), xlabel('时间/...

clear all;close all;clc format short g sigma = 0.2; p = 1; PlotLength =5000; length1=PlotLength+100+1000; a = [1,-0.56,0.42]; b = [0,0.9,0.6]; c = [1,-0.3,0.2]; d = [1,0.3,-0.2]; na=2;nb=2;nc=2;nd=2; n1=na+nb; n2=nc+nd; pr0=[a(2:na+1), b(2:nb+1), c(2:nc+1), d(2:nd+1)]'; n=length(pr0); p0=10^6; P2= eye(n)*p0; pr1=ones(n,1)/p0; pr2=pr1; rand('state',15); u=(rand(length1,1)-0.5)*sqrt(12); randn('state',15); v=randn(length1,1)*sigma; y=ones(10*n,1)/p0; w=zeros(n,1); for t=n:length1 w(t)=pr0(n1+1:n)'*[-w(t-1:-1:t-nc);v(t-1:-1:t-nd)]+v(t); y(t)=pr0(1:n1)'*[-y(t-1:-1:t-na);u(t-1:-1:t-nb)]+w(t); end w1=ones(10*n,1)/p0; w2=w1; v1=ones(10*n,1)/p0; v2=v1; j1=0;jj=0; for t=24:length1 jj=jj+1; % MI-RGELS i=1; for k=t:-1:t-p+1 varphi2=[-y(t-1:-1:t-na);u(t-1:-1:t-nb);-w2(t-1:-1:t-nc);v2(t-1:-1:t-nd)]; Phi2(:,i)=varphi2; i=i+1; end Y=y(t:-1:t-p+1); L2=P2*Phi2/(eye(p)+Phi2'*P2*Phi2); P2=P2-L2*(Phi2'*P2); pr2=pr2+L2*(Y-Phi2'*pr2); w2(t)=y(t)-Phi2(1:n1,1)'*pr2(1:n1); v2(t)=y(t)-Phi2(:,1)'*pr2; if jj==length1; break end end

在这段代码中，首先对参数进行了初始化，然后生成随机序列u和噪声序列v。接着通过循环计算系统输出y和创新项w。 在MI-RGELS算法的迭代过程中，使用了矩阵形式的MI-RGELS算法来估计参数向量。通过迭代更新...

给代码：clear clc syms t u(t) v(t) z=15; R1 = 1.2e-3; R2 = 9.2e-3; Cin = 1.1e6/60; Cwall = 1.86e8/60; PN = 8000; qin = 20; qout = 0; u1 = diff(u); v1 = diff(v); eq0 = Cinu1 == 0 - (u - v)/R1; eq1 = Cinu1 == PN - (u - v)/R1; eq2 = Cwall*v1 == (u - v)/R1 - (v - qout)/R2; eq3 = u(0) == 20; eq4 = v(0) == z; [uSol1(t), vSol1(t)] = dsolve(eq1, eq2, eq3, eq4); [uSol2(t), vSol2(t)] = dsolve(eq0, eq2, eq3, eq4); figure(1) subplot(1, 2, 1), fplot(uSol1, [0 1440]); title('开启时室内温度'); xlabel('时间'), ylabel('温度') subplot(1, 2, 2), fplot(vSol1, [0 1440]); title('开启时墙体温度'); xlabel('时间'), ylabel('温度') figure(2) subplot(1, 2, 1), fplot(uSol2, [0 1440]); title('关闭时室内温度'); xlabel('时间'), ylabel('温度') subplot(1, 2, 2), fplot(vSol2, [0 1440]); title('关闭时墙体温度'); xlabel('时间'), ylabel('温度')加入稳态解u，v

[uSol1(t), vSol1(t)] = dsolve(eq1, eq2, eq3, eq4); [uSol2(t), vSol2(t)] = dsolve(eq0, eq2, eq3, eq4); figure(1) subplot(1, 2, 1), fplot(uSol1, [0 1440]); title('开启时室内温度'); xlabel('时间'), ...

clc clear close all m=6; u=idinput(2^m-1,'prbs')'; v=normrnd(0,sqrt(0.1),1,2^m); z=zeros(1,2^m); P=100*eye(4);%Pm=inv(Hm'*Hm) theta(:,1)=zeros(4,1); theta(:,2)=zeros(4,1); for k=3:2^m z(k)= -1.5*z(k-1)-0.7*z(k-2)+u(k-1)+0.5*u(k-2)+v(k); h=[-z(k-1) -z(k-2) u(k-1) u(k-2)]; K=P*h'*inv(1+h*P*h'); theta(:,k)=theta(:,k-1)+K*(z(k)-h*theta(:,k-1)); e1(:,k-1)=(theta(:,k)-theta(:,k-1))./theta(:,k-1); e(:,k-1)=abs(e1(:,k-1)); if max(e(:,k-1))<0.000001 break end P=P-P*h'*inv(1+h*P*h')*h*P; end %% figure(1); plot(theta(1,:),'r','LineWidth',1.2); hold on; plot(theta(2,:),'k','LineWidth',1.2); hold on; plot(theta(3,:),'g','LineWidth',1.2); hold on; plot(theta(4,:),'b','LineWidth',1.2); hold on; grid on; legend('a1','a2','b1','b2'); title('递推最小二乘参数辨识'); figure(2); plot(e1(1,:),'r','LineWidth',1.2); hold on; plot(e1(2,:),'k','LineWidth',1.2); hold on; plot(e1(3,:),'g','LineWidth',1.2); hold on; plot(e1(4,:),'b','LineWidth',1.2); hold on; grid on; title('辨识精度'); legend('a1','a2','b1','b2');请分析这段代码

4. 从第三个采样点开始，根据递推式 $z(k)= -1.5z(k-1)-0.7z(k-2)+u(k-1)+0.5u(k-2)+v(k)$ 计算系统的响应输出 $z(k)$。 5. 构造当前时刻的输入-输出向量 $h$，并计算卡尔曼增益 $K=P\cdot h'/(1+h\cdot P\cdot h')...

什么意思代码clear;%奇异值分解法计算ouhe系统的李雅普诺夫指数谱 clc; Z1=[]; Z2=[]; Z3=[]; x=1; y=1; z=1; h=0.002; u=2; %a=3; k=10000; for a=linspace(0.5,10.5,1000); V=eye(3); S=V; b1=0; lp=0; for i=1:k x1=x+h*(-u*x+y*(z+a)); y1=y+h*(-u*y+x*(z-a)); z1=z+h*(z-x*y); x=x1;y=y1;z=z1; J=[-u a+z y z-a -u x -y -x 1]; J=eye(3)+h*J; B=J*V*S; [V,S,U]=svd(B); a_max=max(diag(S)); S=(1/a_max)*S; b1=b1+log(a_max); end lp=(log(diag(S))+b1)/(k*h); Z1=[Z1 lp(1)]; Z2=[Z2 lp(2)]; Z3=[Z3 lp(3)]; end a=linspace(0.5,10.5,1000); plot(a,Z1,'-',a,Z2,'-',a,Z3,'-'); title('Lyapunov exponents of ouhe'); xlabel('parameter a'),ylabel('lyapunov exponents'); grid on

1. 清除之前的变量 clear; 2. 设置初始变量和参数，包括 x, y, z, h, u, k, a。 3. 使用 for 循环遍历参数 a 的范围。 4. 在每次循环中，计算更新后的 x, y, z 的值。 5. 构建雅可比矩阵 J，并更新 V 和 S。 6. 计算...

理解下列程序%多级最小二乘 %Z(k+3)=-0.9*Z(k+2)-1.5*Z(k+1)-0.7*Z(k)+u(k+1)+0.5*u(k)+e(k),e(k)为零均值的不相关随机噪声 %e(k+2)+1.0*e(k+1)+0.41*e(k)=r*v(k+2) clear clc x=[0 1 0 1 1 0 1 1 1]; n=405; M=[]; for i=1:n temp=xor(x(4),x(9)); M(i)=x(9); for j=9:-1:2 x(j)=x(j-1); end x(1)=temp; end v=randn(1,405); e=[]; e(1)=0.3; e(2)=0.7; r=0.9; for i=3:405 e(i)=-1.0*e(i-1)-0.41*e(i-2)+r*v(i); end %figure;t=3:407;plot(t,e); z=[]; z(1)=-1; z(2)=0; z(3)=1.5; for i=4:405 z(i)=-0.9*z(i-1)-0.15*z(i-2)-0.02*z(i-3)+0.7*M(i-1)-1.5*M(i-2)+e(i); end %----------第一级辨识 辅助模型参数辨识———————————————— H=zeros(400,9); for i=1:400 H(i,1)=-z(i+4); H(i,2)=-z(i+3); H(i,3)=-z(i+2); H(i,4)=-z(i+1); H(i,5)=-z(i); H(i,6)=M(i+4); H(i,7)=M(i+3); H(i,8)=M(i+2); H(i,9)=M(i+1); end disp('第1级辨识 '); E=inv(H'*H)*H'*(z(6:405))'; e1=E(1); e2=E(2); e3=E(3); e4=E(4); e5=E(5); f1=E(6); f2=E(7); f3=E(8); f4=E(9); disp(E); %第二级辨识，过程模型参数辨识 z2=[f1;f2;f3;f4;0;0;0]; H2=[0 0 0 1 0; -f1 0 0 e1 1; -f2 -f1 0 e2 e1; -f3 -f2 -f1 e3 e2; -f4 -f3 -f2 e4 e3; 0 -f4 -f3 e5 e4; 0 0 -f4 0 e5;]; disp('第2级辨识'); E2=inv(H2'*H2)*H2'*z2; a1=E2(1); a2=E2(2); a3=E2(3); b1=E2(4); b2=E2(5); disp(E2); %第三级辨识 噪声模型参数辨识 z3=[e1-a1;e2-a2;e3-a3;e4;e5;f2-b2;f3;f4]; H3=[1 0; a1 1; a2 a1; a3 a2; 0 a3; b1 0; b2 b1; 0 b2;]; disp('第3级辨识'); E3=inv(H3'*H3)*H3'*z3; disp(E3);

程序中首先给出了一个递推公式 Z(k+3)=-0.9*Z(k+2)-1.5*Z(k+1)-0.7*Z(k)+u(k+1)+0.5*u(k)+e(k)，其中 e(k) 表示一个零均值的不相关随机噪声，e(k+2)+1.0*e(k+1)+0.41*e(k)=r*v(k+2)，并给出了输入数据序列 x 和观测...

帮我优化这段代码clc; clear; N=10000; %total cells, points N+1 L=2.0*pi; %length dx=L/N; % compute the spatial step x=(-pi:dx:pi);% x positions %initialize u=zeros(N+1,1); for i=1:N+1 if x(i)<=pi u(i)=sin(x(i)); %if L(20)=L_1 end end % set the phase velocity c=-1; % set the courant number cfl=0.9; un=u; t=0.0; %initial time time=2; %total time while (t<time) rhs=spatial_difference(N, un, dx, c); if c>0 dt=cfl*dx/c; %compute dt time step else dt=-cfl*dx/c; end un=temporal_advance(un, dt, rhs); t=t+dt; un(1)=un(N+1); end %exact solution for i=1:N+1 u(i)=sin(x(i)-c*time); %if L(20)=L_1 end figure(1); plot(x, un,x,u','--') %plot the result xlabel('x') legend('Un','u') % %calculate error error=zeros(N+1,1); for i=1:N+1 error(i) = un(i)-u(i); end % % figure(2); % plot(x, error) % xlabel('x') % ylabel('error') function rhs=spatial_difference(N, un, dx, c) rhs=zeros(N+1,1); if c>0 for i=2:N+1 rhs(i)=-c*(un(i)-un(i-1))/dx; end else for i=2:N rhs(i)=-c*(un(i+1)-un(i))/dx; end end end function unp=temporal_advance(un, dt, rhs) unp=un+dt*rhs; end

clear; N = 10000; %total cells, points N+1 L = 2.0*pi; %length dx = L/N; % compute the spatial step x = (-pi:dx:pi);% x positions %initialize u u = sin(x).*(x<=pi); % set the phase velocity c = -1;...

代码如下：clear clc syms t u(t) v(t) z R1 = 1.2e-2; R2 = 9.2e-3; Cin = 1.1e6/60; Cwall = 1.86e8/60; PN = 8000; qin = 20; qout = -20; u1 = diff(u); v1 = diff(v); eq0 = Cin*u1 == - (u - v)/R1; eq1 = Cin*u1 == PN - (u - v)/R1; eq2 = Cwall*v1 == (u - v)/R1 - (v - qout)/R2; eq3 = u(0) == z; eq4 = v(0) == z-5; [uSol1(t), vSol1(t)] = dsolve(eq1, eq2, eq3, eq4); [uSol2(t), vSol2(t)] = dsolve(eq0, eq2, eq3, eq4); figure(1) subplot(2,2,1),fsurf(t,z,uSol1,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('开启时室内温度') subplot(2,2,2),fsurf(t,z,vSol1,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('开启时墙体温度') subplot(2,2,3),fsurf(t,z,uSol2,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('关闭时室内温度') subplot(2,2,4),fsurf(t,z,vSol2,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('关闭时墙体温度')

subplot(2,2,4),fsurf(t,z,vSol2,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('关闭时墙体温度') 在上述代码中，我们首先将微分方程转化为 MATLAB 函数 odefun，并将其传递给 ode45 ...

clear all; close all; clc; t = 2; %时间范围，计算到2秒 x = 1; %空间范围，0-1米 m = 320; %时间方向分320个格子 n = 64; %空间方向分64个格子 ht = t/(m-1); %时间步长dt hx = x/(n-1); %空间步长dx u = zeros(m,n);%生成一个m行n列的零矩阵 %设置边界条件 i=2:n-1; xx = (i-1)*x/(n-1); u(1,2:n-1) = sin(2*pi*xx); u(2,2:n-1) = sin(2*pi*xx); %根据推导的差分公式计算 for i=2:m-1 for j=2:n-1 u(i+1,j) = ht^2*(u(i,j+1)+u(i,j-1)-2*u(i,j))/hx^2 + 2*u(i,j)-u(i-1,j); end end %画出数值解 [x1,t1] = meshgrid(0:hx:x,0:ht:t); mesh(x1,t1,u) 每行注释

u(i+1,j) = ht^2*(u(i,j+1)+u(i,j-1)-2*u(i,j))/hx^2 + 2*u(i,j)-u(i-1,j); end end 根据推导的有限差分公式计算数值解。使用嵌套的 for 循环，依次计算每个时间步的所有空间点的值。 matlab %画出数值解 ...

clear clc syms t u(t) v(t) z R1 = 1.2e-3; R2 = 9.2e-3; Cin = 1.1e6/60; Cwall = 1.86e8/60; PN = 8000; qin = 20; qout = 0; u1 = diff(u); v1 = diff(v); eq1 = Cin*u1 == PN - (u - v)/R1; eq0 = Cin*u1 == 0 - (u - v)/R1; eq2 = Cwall*v1 == (u - v)/R1 - (v - qout)/R2; eq3 = u(0) == 20; eq4 = v(0) == z; [uSol1(t), vSol1(t)] = dsolve(eq1, eq2, eq3, eq4); [uSol2(t), vSol2(t)] = dsolve(eq0, eq2, eq3, eq4); uSol1_func = matlabFunction(uSol1); vSol1_func = matlabFunction(vSol1); uSol2_func = matlabFunction(uSol2); vSol2_func = matlabFunction(vSol2); figure(1) subplot(1, 2, 1), fplot3(uSol1_func, [0 1440], [0 30]); title('开启时室内温度'); xlabel('时间'), ylabel('z轴'), zlabel('温度') subplot(1, 2, 2), fplot3(vSol1_func, [0 1440], [0 30]); title('开启时墙体温度'); xlabel('时间'), ylabel('z轴'), zlabel('温度') figure(2) subplot(1, 2, 1), fplot3(uSol2_func, [0 1440], [0 30]); title('关闭时室内温度'); xlabel('时间'), ylabel('z轴'), zlabel('温度') subplot(1, 2, 2), fplot3(vSol2_func, [0 1440], [0 30]); title('关闭时墙体温度'); xlabel('时间'), ylabel('z轴'), zlabel('温度')错误使用 fplot3 输入 应为以下类型之一: function_handle, sym 但其类型为 double。 出错 first (第 27 行) subplot(1, 2, 1), fplot3(uSol1_func, [0 1440], [0 30]);

subplot(1, 2, 1), fplot3(@(t,z) uSol1_func(t,z), [0 1440], [0 30]); 这样，fplot3 函数就可以正确地将函数句柄 uSol1_func 转换成函数值，并绘制出图像。同样地，对于另外三个 fplot3 函数的调用也需要进行...

clc clear moon_a=5; moon_b=3; moon_c=4; moon_p=moon_b^2/moon_c; moon_e=moon_c/moon_a; earth_a=50; %earth arguments earth_b=40; earth_c=30; earth_p=earth_b^2/earth_c; earth_e=earth_c/earth_a; moon_cycle=1; earth_cycle=10; moon_speed=2*pi/moon_cycle; %angular velocity earth_speed=2*pi/earth_cycle; earth_loc=[50;0;0]; %loctions moon_loc=[56;0;0]; sun_loc=[30;0;0]; earth_angle=0; moon_angle=0; dt=0.01; %time per-step normal=[1;1;1]; %normal vector for i=1:2000 earth_angle=earth_angle+earth_speed*dt; earth_dx=earth_a*cos(earth_angle); earth_dy=earth_b*sin(earth_angle); earth_dz=0; earth_dxyz=[earth_dx;earth_dy;earth_dz]; earth_loc=sun_loc+earth_dxyz; scatter3(earth_loc(1,1),earth_loc(2,1),earth_loc(3,1)) hold on %pause(0.1) %u.v.r moon_angle=moon_angle+moon_speed*dt; moon_focal_radius=(moon_e*moon_p)/(1-moon_e*cos(moon_angle)); moon_du=moon_focal_radius*cos(moon_angle); moon_dv=moon_focal_radius*sin(moon_angle); moon_dr=0; moon_duvr=[moon_du;moon_dv;moon_dr]; temp=coordinate(normal); moon_dxyz=temp*moon_duvr; moon_loc=earth_loc+moon_dxyz; scatter3(moon_loc(1,1),moon_loc(2,1),moon_loc(3,1)) hold on %pause(0.1) end

3. 使用散点图函数 scatter3() 将地球和月球的位置绘制在三维坐标系中。 4. 循环执行这些步骤，模拟地球和月球的运动轨迹。 需要注意的是，这段代码中有一行调用了 coordinate() 函数，但是在提供的代码中没有定义...

修改下列代码并给每一行代码都添加详细的中文注释，使其能在matlab中输出好看的波形。clc clear all; close all; %% 4级m序列的生成 % 模2加运算中的 '0' 、'1'分别对应±1乘运算中的'1'、 '-1' N=4; %m序列有4位 m=-ones(N,1);% ones:创建全部为1的数组；m序列的4位贮存单元赋初值为-1，即模2加中‘1’； temp=-ones(N,1); out=-ones(2^N-1,1);%m序列输出值赋初值-1 for k=1:(2^N-1) % k从1~15循环 if m(4,1)==1 %将-1/+1转换成0/1 out(k,1)= 0; else out(k,1)= 1; end temp(2:4,1)=m(1:3,1);%移到下一位 temp(1,1)=m(3,1)*m(4,1); m=temp; end x(1)=1;show(1)=out(1);p=2; for i=2:length(out) %将其以方波形式显示出来 if((out(i)~=out(i-1))) x(p)=i; show(p)=out(i-1); x(p+1)=i+0.01; show(p+1)=out(i); p=p+2; else show(p)=out(i); x(p)=i; p=p+1; end end plot(x,show,'b');%作图 xlabel('n'); ylabel('u(n)'); axis([0 16 -0.2 1.2]);

temp(2:4,1)=m(1:3,1); % 将m序列的前三位移到下一位 temp(1,1)=m(3,1)*m(4,1); % 第一位等于m序列的第三位乘上第四位 m=temp; % 更新m序列 end x(1)=1; % 定义x的第一个元素为1 show(1)=out(1); % 定义show的第...

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