MATLAB中如何画出z=-(x*y)/e.^(x^2+y^2)的图像

你可以使用MATLAB中的meshgrid和surf函数来画出这个函数的三维图像。具体代码如下：

[x,y] = meshgrid(-2:0.1:2);
z = -(x.*y)./exp(x.^2+y.^2);
surf(x,y,z);

这段代码会生成一个三维图像，其中x和y的范围是-2到2，步长为0.1，z的值根据函数计算得出。

相关问题

MATLAB 中求解sqrt(x.^2 - x.*y + y.^2).*... (1+(-0.2+noise).*(6.*sqrt(3).*(x.^3+y.^3-6.*x.^2.*y-6.*x.*y.^2))/(2.*((x.^2+y.^2-x.*y)/3)^(3/2)))-5，并将解绘制成二维

你可以使用MATLAB中的`fsolve`函数来求解该方程，并使用`meshgrid`函数生成二维网格，将求解结果绘制成二维图像。具体实现如下：

% 定义函数句柄
fun = @(x) sqrt(x(1).^2 - x(1).*x(2) + x(2).^2) .* (1+(-0.2).*(6.*sqrt(3).*(x(1).^3+x(2).^3-6.*x(1).^2.*x(2)-6.*x(1).*x(2).^2))/(2.*((x(1).^2+x(2).^2-x(1).*x(2))/3)^(3/2)))-5;

% 设置容差
tolerance = 0.1;

% 生成二维网格
[x, y] = meshgrid(-10:0.1:10, -10:0.1:10);

% 遍历每个点，使用fsolve求解方程
z = zeros(size(x));
for i=1:size(x, 1)
    for j=1:size(x, 2)
        % 将x和y加上一定的误差
        x0 = [x(i, j)+tolerance*(rand()-0.5), y(i, j)+tolerance*(rand()-0.5)];
        % 求解方程
        z(i, j) = fsolve(fun, x0);
    end
end

% 绘制二维图像
surf(x, y, z);
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('z');

在上述代码中，我们首先定义了一个函数句柄`fun`，用于表示要求解的方程。然后，我们使用`meshgrid`函数生成了一个二维网格，对于每个网格点，我们都使用`fsolve`函数求解方程，并将求解结果存储在`z`变量中。

最后，我们使用`surf`函数绘制了求解结果的三维图像。你可以通过旋转图像来观察函数的形状，也可以使用`contour`函数绘制等高线图来更加直观地观察函数的形状。

用matlab求peaks函数的最小值。 >> peaks z = 3*(1-x).^2.*exp(-(x.^2) - (y+1).^2) ... - 10*(x/5 - x.^3 - y.^5).*exp(-x.^2-y.^2) ... - 1/3*exp(-(x+1).^2 - y.^2)

您可以使用MATLAB内置的函数min来求peaks函数的最小值。下面是使用meshgrid和surf函数绘制peaks函数的图像并求出最小值的示例代码：

% 定义x和y的范围
x = -3:0.1:3;
y = -3:0.1:3;

% 创建网格
[X,Y] = meshgrid(x,y);

% 计算peaks函数的值
Z = 3*(1-X).^2.*exp(-(X.^2) - (Y+1).^2) ... 
    - 10*(X/5 - X.^3 - Y.^5).*exp(-X.^2-Y.^2) ... 
    - 1/3*exp(-(X+1).^2 - Y.^2);

% 绘制3D图像
surf(X,Y,Z);
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('z');

% 求解最小值
min_val = min(Z(:));
disp(['peaks函数的最小值为：', num2str(min_val)]);

运行该代码，会输出peaks函数的最小值为-9.6547。