clear clc i=5; j=5; M=zeros(5); for i=1:5 for j=1:5 syms x M(i,j)=sqrt(3)*i/5*int(x^2-x,x,(j-1)/5,j/5); end end M

时间: 2024-05-29 22:15:00 浏览: 15
这段代码是用 MATLAB 实现的,其作用是构建一个 5x5 的零矩阵 M,然后对每个元素 M(i,j) 进行计算,计算公式为:M(i,j) = sqrt(3)*i/5*int(x^2-x,x,(j-1)/5,j/5),其中 int 是计算积分的函数,x 是积分变量。 具体来说,对于每个 i 和 j,计算积分 (j-1)/5 到 j/5 之间 x^2-x 的积分值,然后乘以 sqrt(3)*i/5,即可得到 M(i,j) 的值。 需要注意的是,在 MATLAB 中,syms x 表示将 x 定义为符号变量,可以进行符号运算。
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clc,clear format long X=-5:5 n=10; m=length(X); Y=zeros(1,m); syms x f(x)=18/(1+2*x^2) for i=1:m Y(i)=f(X(i)) end x0=X lagrange(X,Y,x0); Y_f=f(X); Y1=double(Y_f); figure (1) plot(X,Y); hold on fplot(@(x)18/(1+2*x^2),[-5,5],'-r') legend('拉格朗日插值图像','函数图像')的相似代码

这段代码是用 MATLAB 实现的拉格朗日插值,并将插值结果与原函数图像作对比。以下是相似的 MATLAB 代码: ```matlab clc; clear; format long; X = -5:5; n = 10; m = length(X); Y = zeros(1, m); syms x; f(x) = 18 / (1 + 2 * x^2); for i = 1:m Y(i) = f(X(i)); end x0 = X; Y_lagrange = lagrange(X, Y, x0); Y_f = f(X); Y1 = double(Y_f); figure(1); plot(X, Y_lagrange); hold on; fplot(@(x)18/(1+2*x^2),[-5,5],'-r'); legend('拉格朗日插值图像','函数图像'); function y = lagrange(X, Y, x) % 拉格朗日插值 n = length(X); y = 0; for i = 1:n p = 1; for j = 1:n if (j ~= i) p = p * (x - X(j)) / (X(i) - X(j)); end end y = y + Y(i) * p; end end ``` 其中 `lagrange` 函数是实现拉格朗日插值的核心代码。

clear; clc; t=[0.32]; syms x syms x2 f=x;f1=x2; for i=2:20 t(i)=t-(i-1)*0.32^2/(2*i); end for i=1:20 f=(f-t(i)*int(sin(x)^(2*i),x)); end for i=1:20 f1=(f1-t(i)*int(sin(x2)^(2*i),x3)); end f=50*f;f1=5*f1; a=50;b=30;a1=5;b1=3; beta=zeros(1,300); theta=zeros(1,300); %生成1*300的矩阵 for m=0:0.01*pi:13 theta(m/(0.01*pi)+1)=solve(f-20.2242*m,x); x=a*sin(theta);y=b*cos(theta); beta(m/(0.01*pi)+1)=solve(f1-26.2915*m,x2); x1=a1*sin(beta)*sqrt(3)/2+x; y1=b1*cos(beta)+y; z1=a1*sin(beta)*1/2; plot3(x1,y1,z1,'y','MarkerSize',2,'LineWidth',2) drawnow; end hold on title('The Orbit Of Moon')

这段代码是一个绘制月球轨道的程序。它使用了MATLAB语言来计算并绘制月球的运动轨迹。首先,它通过迭代计算得到了一个时间序列t,然后使用符号计算工具箱计算了函数f和f1。接下来,它通过迭代计算得到了一系列的角度theta和beta。最后,它使用这些角度来计算并绘制月球的运动轨迹。整个过程会生成一个3D图形,其中x1、y1和z1分别表示月球在三维坐标系中的位置。

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识别以下MATLAB程序,并生成相应Python代码:clc clear close all syms x x0 y0 y1 y2 y3 y4 h real a = [1, x0, x0^2; 1, (x0 + h), (x0 + h)^2; 1, (x0 + 2 * h), (x0 + 2 * h)^2] \ [y0; y1; y2]; %一元二次多项式y(x) = a1 + a2 * x + a3 * x^2的系数 y(x) = a(1) + a(2) * x + a(3) * x^2; dy(x) = diff(y, 1); ddy(x) = diff(y, 2); dy_two_order_central_difference = simplify(dy(x0 + h)) ddy_two_order_central_difference = simplify(ddy(x0 + h)) a = [1, x0, x0^2, x0^3, x0^4; 1, (x0 + h), (x0 + h)^2, (x0 + h)^3, (x0 + h)^4; 1, (x0 + 2 * h), (x0 + 2 * h)^2, (x0 + 2 * h)^3, (x0 + 2 * h)^4; ... 1, (x0 + 3 * h), (x0 + 3 * h)^2, (x0 + 3 * h)^3, (x0 + 3 * h)^4; 1, (x0 + 4 * h), (x0 + 4 * h)^2, (x0 + 4 * h)^3, (x0 + 4 * h)^4] \ [y0; y1; y2; y3; y4]; %一元四次多项式y(x) = a1 + a2 * x + a3 * x^2 + a4 * x^3 + a5 * x^4的系数 y(x) = a(1) + a(2) * x + a(3) * x^2 + a(4) * x^3 + a(5) * x^4; dy(x) = diff(y, 1); ddy(x) = diff(y, 2); dy_four_order_central_difference = simplify(dy(x0 + 2 * h)) ddy_four_order_central_difference = simplify(ddy(x0 + 2 * h)) %% 验证 n = 50; x = linspace(0, 2*pi, n); h = x(2) - x(1); y = sin(x); dy = cos(x); ddy = -sin(x); dy1 = nan * zeros(size(x)); ddy1 = nan * zeros(size(x)); for i = 2 : n - 1 dy1(i) = (y(i + 1) - y(i - 1)) / (2.0 * h); ddy1(i) = (y(i - 1) - 2.0 * y(i) + y(i + 1)) / h^2; end dy2 = nan * zeros(size(x)); ddy2 = nan * zeros(size(x)); for i = 3 : n - 2 dy2(i) = (y(i - 2) - 8.0 * y(i - 1) + 8.0 * y(i + 1) - y(i + 2)) / (12.0 * h); ddy2(i) = -(y(i - 2) - 16.0 * y(i - 1) + 30.0 * y(i) - 16.0 * y(i + 1) + y(i + 2)) / (12.0 * h^2); end max_dy1_err = max(abs(dy1(2 : n - 1) - dy(2 : n - 1))); max_ddy1_err = max(abs(ddy1(2 : n - 1) - ddy(2 : n - 1))); max_dy2_err = max(abs(dy2(3 : n - 2) - dy(3 : n - 2))); max_ddy2_err = max(abs(ddy2(3 : n - 2) - ddy(3 : n - 2))); disp(['一阶导数的二阶和四阶中心差分近似,最大误差分别为:', num2str(max_dy1_err), ',' , num2str(max_dy2_err)]) disp(['二阶导数的二阶和四阶中心差分近似,最大误差分别为:', num2str(max_ddy1_err), ',' , num2str(max_ddy2_err)])

基于修正MD-H模型对机器人进行运行学建模,存在几何参数有a,α,d,θ和β。当这些参数存在微小误差时,机器人的实际相邻连杆之间的变换关系和理论相邻连杆之间变换关系会存在一定的偏差,导致最后实际和理论的末端位姿坐标也存在误差,分别用 Δa、Δα、 Δd,、 Δθ;和 Δβ;来表示MD-H模型中的五个几何参数误差。利用微分变换原理将机器人各个连杆机构之间的微小原始偏差合成积累到末端位姿的误差视为各个连杆机构进行微分变换综合作用导致的结果,基于MD-H运动学模型建立误差模型,由于各个连杆机构都存在几何参数的误差,机器人的相邻连杆之间的变换矩阵也存在着微小偏差,根据微分运动变换原理,连杆之间的实际变换矩阵和理论变换矩阵存在一定关系。 帮我用MATLAB实现结合我做建立的机器人模型和DH参数,建立误差模型。并且举例我输入关节角的值能够得到误差值。clear all; clc; du = pi/180; a = [0+0.001, 185+0.0079, 0+0.005, 120+0.12]; alpha = [pi/2+0.003, 0+0.001, pi/2+0.005, pi/2]; d = [0+0.001, 0+0.0079, 90+0.005, 0+0.12]; theta = [90*du+0.02, 0, 0.023, 0.08]; beta = zeros(1, 4)+0; L1(1) = Link('d', d(1), 'a', a(1), 'alpha', alpha(1), 'qlim', [180*du, 365*du], 'modified'); L1(2) = Link('d', d(2), 'a', a(2), 'alpha', alpha(2), 'qlim', [3*du, 63*du], 'modified'); L1(3) = Link('d', d(3), 'a', a(3), 'alpha', alpha(3), 'qlim', [60*du, 120*du], 'modified'); L1(4) = Link('d', d(4), 'a', a(4), 'alpha', alpha(4), 'qlim', [230*du, 326*du], 'modified'); Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); T1 = DH(1, a(1), alpha(1), d(1), theta(1)+beta(1)); T2 = DH(2, a(2), alpha(2), d(2), theta(2)+beta(2)); T3 = DH(3, a(3), alpha(3), d(3), theta(3)+beta(3)); T4 = DH(4, a(4), alpha(4), d(4), theta(4)+beta(4)); T = T1 * T2 * T3 * T4; delta_a = 0.001; delta_T = zeros(4, 4);帮我续写代码保证能够正确运行

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