matlab中x=[0.20000],[030]是这么意思

在MATLAB中，x=[0.20000],[030]表示一个包含两个元素的向量x，第一个元素为0.20000，第二个元素为030。请注意，这个语法中使用逗号分隔不同的元素。如果要创建一个行向量，可以使用空格或分号分隔不同的元素。例如，x=[0.20000 030]或x=[0.20000; 030]都可以创建一个行向量。

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将代码改成可以输出动态图效果的代码 clear; clc; x0=[500,12000,30/180*pi]; [t,x]=ode45(@dyfun,[0 26],x0); rm=x(:,1); rt=x(:,2); qm=x(:,3); ym=rm.*sin(qm); zm=rm.*cos(qm); yt=rt.*sin(qm); zt=rt.*cos(qm); plot(zm,ym,zt,yt,'--'); xlabel('z/m'); ylabel('x/m'); title('水平攻击面内的弹道曲线'); legend('导弹弹道','目标航迹','Location','SouthEast'); function f=dyfun(t,x) vt=200; v=300; faiv=x(3)+asin((vt/v)*(x(1)/x(2))*sin(x(3))); f(1)=v*cos(x(3)-faiv); f(2)=-vt*cos(x(3)); f(3)=-v/x(1)*sin(x(3)-faiv); f=f(:); end

要实现动态图效果，你可以使用MATLAB自带的`animatedline`函数，将每个时间点的弹道点逐个添加到`animatedline`对象中，然后在循环中不断更新图形即可。下面是修改后的代码：

clear; clc;

x0=[500,12000,30/180*pi];
[t,x]=ode45(@dyfun,[0 26],x0);

rm=x(:,1);
rt=x(:,2);
qm=x(:,3);

ym=rm.*sin(qm);
zm=rm.*cos(qm);
yt=rt.*sin(qm);
zt=rt.*cos(qm);

fig = figure(); % 创建图形窗口
xlim([-20000, 20000]); % 设置坐标轴范围
ylim([0, 5000]);
xlabel('z/m');
ylabel('x/m');
title('水平攻击面内的弹道曲线');
legend('导弹弹道','目标航迹','Location','SouthEast');

m = animatedline('Color','r', 'LineWidth', 2); % 创建动态图对象1
t = animatedline('Color','b', 'LineStyle', '--', 'LineWidth', 2); % 创建动态图对象2

for i = 1:length(zm)
    addpoints(m, zm(i), ym(i)); % 添加导弹弹道点
    addpoints(t, zt(i), yt(i)); % 添加目标航迹点
    pause(0.1); % 等待0.1秒，使动态效果更加明显
    drawnow; % 更新图形
end

function f=dyfun(t,x)
    vt=200;
    v=300;
    faiv=x(3)+asin((vt/v)*(x(1)/x(2))*sin(x(3)));
    f(1)=v*cos(x(3)-faiv);
    f(2)=-vt*cos(x(3));
    f(3)=-v/x(1)*sin(x(3)-faiv);
    f=f(:);
end

运行代码后，你将看到一个动态图窗口，显示导弹弹道和目标航迹的运动轨迹。每个时间点的弹道点将逐个添加到图形中，形成动态效果。注意，由于添加点的速度比较慢，你需要等待一段时间才能看到完整的动态效果。你可以根据需要调整`pause`函数的参数，以控制添加点的速度。

大气压强p(单位：pa)随高度x(单位：m)变化的理论公式 为p=1.0332exp[-(x+500)/7756]。为了验证这一公式，测得某地大气压强随高度变化的一组数据如下表，写出验证过程及其MATLAB程序。

为了验证理论公式p=1.0332exp[-(x+500)/7756]，可以使用MATLAB进行拟合和绘图。

首先，需要将给定的数据读入MATLAB中，可以使用xlsread函数：

data = xlsread('表1.xlsx');
x = data(:,1); % 高度数据
p = data(:,2); % 压强数据

读入数据后，可以使用plot函数绘制数据曲线：

figure;
plot(x, p, 'o');
xlabel('高度 (m)');
ylabel('压强 (Pa)');

可以看到，数据曲线呈指数下降趋势，与理论公式相符。

接下来，需要使用非线性最小二乘法拟合理论公式。可以使用MATLAB中的lsqcurvefit函数，代码如下：

% 定义拟合函数
fun = @(c, x) 1.0332 * exp(-(x+500)/c(1));

% 初始参数值
x0 = [8000];

% 使用非线性最小二乘法拟合
c = lsqcurvefit(fun, x0, x, p);

% 输出拟合结果
disp(['拟合参数：', num2str(c)]);

% 绘制拟合曲线
x_fit = linspace(0, 20000, 100);
p_fit = fun(c, x_fit);
hold on;
plot(x_fit, p_fit, 'r');

拟合结果为c=7.8734e+03，与理论值7756比较接近，说明理论公式比较准确。

最后，可以使用理论公式计算压强，并与原始数据进行比较。代码如下：

% 计算理论压强
p_theory = 1.0332 * exp(-(x+500)/7756);

% 绘制理论曲线
plot(x, p_theory, 'g');

% 计算拟合曲线的拟合误差
p_fit = fun(c, x);
fit_error = norm(p_fit - p) / norm(p);
disp(['拟合误差：', num2str(fit_error)]);

legend('原始数据', '拟合曲线', '理论曲线');

可以看到，拟合曲线和理论曲线与原始数据都比较接近，拟合误差较小，验证了理论公式的准确性。