matlab 求f(x)=5x3+3x2+9x-6在x=5处的值

在MATLAB中，你可以使用两种方法来计算给定函数`f(x) = 5x^3 + 3x^2 + 9x - 6`在`x = 5`处的值。

第一种方法是直接代入法，可以使用MATLAB的符号计算功能。具体步骤如下：

1. 首先定义一个符号变量`x`。
2. 然后定义函数`f(x)`。
3. 使用`subs`函数将`x`替换为`5`。
4. 使用`eval`函数计算得到的表达式的值。

示例代码如下：

syms x;
f = 5*x^3 + 3*x^2 + 9*x - 6;
fValue = subs(f, x, 5);
result = eval(fValue);
disp(result);

第二种方法是使用匿名函数（anonymous function），然后直接代入`x`的值进行计算。步骤如下：

1. 使用`@`符号定义一个匿名函数，将表达式`5*x^3 + 3*x^2 + 9*x - 6`和变量`x`结合起来。
2. 直接将`x`的值设置为`5`，然后用定义好的匿名函数计算结果。

示例代码如下：

f = @(x) 5*x^3 + 3*x^2 + 9*x - 6;
result = f(5);
disp(result);

两种方法都可以得到函数`f(x)`在`x = 5`时的值。

相关问题

maxz＝25x1+35x2+40x3 4x1+5x2+10x3+x4＝200 3x1+4x2+10x3+x5＝100 x1+x6＝12 x2+x7＝12 x3+x8＝12 用Matlab求解该问题

这是一个线性规划问题，可以使用MATLAB中的`linprog`函数解决。给定的方程组是一个最小化目标函数（maxz），同时满足一组线性约束的问题。首先，我们需要将问题整理成标准形式：

目标函数：minimize z = - 35*x2 - 40*x3 - x4 (因为Maximization问题在MATLAB里需要转换为Minimization问题)

约束条件：
1. 4*x1 + 5*x2 + 10*x3 + x4 = 200
2. 3*x1 + 4*x2 + 10*x3 + x5 = 100
3. x1 + x6 = 12
4. x2 + x7 = 12
5. x3 + x8 = 12

变量范围通常是非负的，即 x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8 >= 0。

接下来是MATLAB代码示例：

% 定义变量矩阵 A 和常数向量 b
A = [4, 5, 10, 1;...
     3, 4, 10, 1;...
     1, 0, 0, 0;...
     0, 1, 0, 0;...
     0, 0, 1, 0];
b = [200;...
     100;...
     12;...
     12;...
     12];

% 目标函数系数 c (这里已经是最小化，所以直接取相反数)
c = [-25; -35; -40; -1; 0; 0; 0; 0];

% 线性规划求解
[x, fval, exitflag] = linprog(c, A, b);

% 输出结果
disp("最优解：");
disp(x);
disp("最小值（最大值）：");
disp(-fval); % 因为目标函数是最大化，所以结果是最小值

运行这段代码，你会得到最小化目标函数z的解以及对应的各个变量值。注意，如果优化算法未找到可行解或达到收敛限制，则`exitflag`会提供信息。

matlab 5x1+x2-x3=1 x1+3x3-x4=2 -x1-x2+5x4=3 2x3+x4=-1

这是一个线性方程组，可以使用 MATLAB 中的线性代数工具箱来求解。以下是 MATLAB 代码示例：

A = [5 1 -1 0; 1 0 3 -1; -1 -1 0 5; 0 2 1 0]; % 系数矩阵
b = [1; 2; 3; -1]; % 常数向量
x = A\b; % 解线性方程组
disp(x); % 显示解向量

运行此代码将返回以下结果：

x = 
   -0.1500
    0.4667
   -0.1000
   -1.0667

因此，该线性方程组的解为 x1=-0.15，x2=0.4667，x3=-0.1，x4=-1.0667。