H(C,J)=C ̇⋅J-L(C,C ̇),怎么在matlab中定义

你可以在MATLAB中定义一个函数来表示H(C,J)=C ̇⋅J-L(C,C ̇)。具体实现可以参考以下代码：

function H = myFunction(C, Cdot, J)
    L = computeL(C, Cdot); % 先计算L(C, Cdot)
    H = dot(Cdot, J) - L;  % 计算H(C, J)
end

function L = computeL(C, Cdot)
    % 这里定义了L(C, Cdot)的计算方式，你需要自己实现
    % ...
end

在上述代码中，`myFunction`是我们定义的函数，接受三个输入参数C、Cdot和J，分别表示C、Cdot和J的值。函数内部先调用`computeL`函数计算L(C, Cdot)的值，然后根据公式计算H(C, J)的值并返回。`computeL`函数的实现需要根据你的具体问题进行自定义。

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用matlab解一下ψ ̇=Hψ这个方程，ψ=[■(C@J)]其中H为哈密顿算子矩阵

好的，这是一个薛定谔方程，可以使用matlab的ode45函数进行求解。具体步骤如下：

1. 定义哈密顿算子矩阵H和初始波函数ψ。

2. 定义一个函数，用于计算ψ ̇=Hψ。

3. 调用matlab的ode45函数，输入上述函数和初始条件，求解薛定谔方程。

以下是一个简单的matlab代码示例：

% 定义哈密顿算子矩阵H和初始波函数ψ
H = [1 2; 3 4]; 
C = [1; 2];
J = [3; 4];
psi0 = kron(C, J);

% 定义函数，计算ψ ̇=Hψ
dpsi_dt = @(t, psi) -1i * H * psi;

% 调用ode45函数求解薛定谔方程
[t, psi] = ode45(dpsi_dt, [0, 10], psi0);

% 绘制波函数随时间演化的图像
figure;
plot(t, abs(psi(:, 1)).^2, t, abs(psi(:, 2)).^2);
legend('|\psi_1|^2', '|\psi_2|^2');
xlabel('Time');
ylabel('Probability');

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际问题中可能需要根据具体情况进行调整。

Use MATLAB to solve differential equation 4𝑦̈+ 32𝑦̇ + 60𝑦 = 3𝑓̇(𝑡) + 2𝑓(𝑡) with 𝑓(𝑡) = 6cos(3𝑡) and zero initial conditions. Build graph 𝑦(𝑡) in Matlab for 0 ≤ 𝑡 ≤ 6.

可以使用MATLAB的ode45函数来求解该微分方程。首先需要定义微分方程和初始条件，然后使用ode45函数求解微分方程并绘制图形。

以下是MATLAB代码：

% 定义微分方程
dydt = @(t, y) [y(2); -15*y(1) - 4*y(2) + 3*18*cos(3*t) + 2*6*cos(3*t)];

% 定义初始条件
y0 = [0; 0];

% 定义时间范围
tspan = [0, 6];

% 求解微分方程
[t, y] = ode45(dydt, tspan, y0);

% 绘制图形
plot(t, y(:, 1))
xlabel('t')
ylabel('y(t)')
title('Solution of the differential equation')

代码中，dydt是微分方程，y0是初始条件，tspan是时间范围。然后使用ode45函数求解微分方程，并将结果存储在t和y中。最后绘制图形，横轴为时间t，纵轴为y(t)。

运行代码后，将得到一个图形，显示微分方程的解y(t)随时间t的变化情况。