matlab画无量纲速度分布,麦克斯韦分布与概率论中典型分布的比较教学

下面是一个简单的示例，展示了如何使用Matlab绘制无量纲速度分布和麦克斯韦分布，并与正态分布进行比较。

% 定义速度分布的参数
m = 1; % 质量
k = 1; % 热力学温度
N = 10000; % 样本数

% 生成速度分布数据
v = sqrt(k/m)*randn(N,1);

% 绘制无量纲速度分布
h1 = histogram(v./sqrt(k/m),'Normalization','pdf');
hold on

% 计算麦克斯韦分布
v_range = linspace(0,5*sqrt(k/m),1000);
f_maxwell = 4*pi*(m/(2*pi*k))^1.5*v_range.^2.*exp(-m*v_range.^2/(2*k));

% 绘制麦克斯韦分布
plot(v_range./sqrt(k/m),f_maxwell,'LineWidth',2);

% 绘制正态分布
f_normal = 1/sqrt(2*pi)*exp(-0.5*v_range.^2);
plot(v_range./sqrt(k/m),f_normal,'--','LineWidth',2);

% 添加图例和标签
legend('无量纲速度分布','麦克斯韦分布','正态分布')
xlabel('无量纲速度')
ylabel('概率密度')
title('速度分布与典型分布的比较')

该代码将生成一个图像，显示无量纲速度分布、麦克斯韦分布和正态分布之间的比较。您可以通过更改参数来调整分布。