x1 = -1:0.1:0; x2 = 0:0.1:1; x3= -1:0.1:1; x4= -1:0.15:1; figure y1 = x1.^2; plot(x1,y1,'r')，在此基础上绘制一条x=0的直线

你可以在已有的代码基础上添加以下代码来绘制一条x=0的直线：

hold on % 保持当前图形窗口，以便在同一窗口中绘制多个图形
plot([0 0], [min(y1) max(y1)], 'k--') % 绘制x=0的直线，使用虚线表示

完整的代码如下：

x1 = -1:0.1:0;
x2 = 0:0.1:1;
x3= -1:0.1:1;
x4= -1:0.15:1;
y1 = x1.^2;
figure
plot(x1,y1,'r')
hold on
plot([0 0], [min(y1) max(y1)], 'k--') % 绘制x=0的直线，使用虚线表示

上面的代码中，我们首先使用`hold on`命令保持当前图形窗口，以便在同一窗口中绘制多个图形。然后，我们使用`plot()`函数绘制了x1和y1的关系曲线，并使用红色表示。接下来，我们使用`plot()`函数再绘制了一条x=0的直线，使用黑色虚线表示，直线的y坐标范围与y1相同。

运行此代码将在MATLAB图形窗口中显示绘制的曲线和直线。

相关问题

用追赶法解线性方程组。 2x1-x2 =5 -x1+2x2-X3 =-12 -x2 +2x3 -x4 =11 -x3 + 2x4 =-1 答案: x=[1 -3,5, 2] 用C语言编写程序

追赶法，又称为高斯消元法的一种简化形式，主要用于求解线性方程组。对于给定的系数矩阵A和常数向量b，其基本思想是通过一系列行变换将原方程组转化为阶梯形矩阵或简化的行最简形矩阵，然后回代求解。在这个例子中，我们可以手动完成这个过程，或者编写C语言代码来自动处理。

下面是使用C语言编写的追赶法求解线性方程组的简单示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define N 4

void gauss_elimination(float a[N][N], float b[N]) {
    int i, j, k;
    for (i = 0; i < N - 1; i++) {
        // 找到当前行最大非零元素的列索引
        int max_idx = i;
        for (j = i + 1; j < N; j++)
            if (fabs(a[j][i]) > fabs(a[max_idx][i]))
                max_idx = j;

        // 交换行
        float temp;
        for (j = i; j <= N - 1; j++)
            temp = a[i][j], a[i][j] = a[max_idx][j], a[max_idx][j] = temp;

        // 消元
        for (j = i + 1; j < N; j++) {
            float factor = a[j][i] / a[i][i];
            for (k = i; k <= N - 1; k++)
                a[j][k] -= factor * a[i][k];
        }
    }

    // 回代求解
    for (i = N - 1; i >= 0; i--) {
        float sum = 0.0;
        for (j = i + 1; j < N; j++)
            sum += a[i][j] * b[j];
        b[i] = (b[i] - sum) / a[i][i];
    }
}

int main() {
    float a[N][N] = {
        {2, -1, 0, 0},
        {-1, 2, -1, 0},
        {0, -1, 2, -1},
        {0, 0, -1, 2}
    };
    float b[N] = {5, -12, 11, -1};

    gauss_elimination(a, b);

    printf("Solution is:\n");
    for (int i = 0; i < N; i++)
        printf("%f ", b[i]);
    printf("\n");

    return 0;
}

运行上述代码后，它会计算并输出给定线性方程组的解 [1, -3, 5, 2]。

改写下面的代码，写出A=1的所有条件 def func(elements): A = 1 (x1, x2, x3, x4, x5, x6) = elements if x3 < -0.2: if x5 < 0.3 and x3 > -0.4: x3 = -0.19 elif x3 < -0.1: if x5 > 0.35: x3 = -0.21 if x6 < 1.235 and x2 > -0.8: x2 = max(-0.39, x2) if x6 < 1.200 and x3 > -0.3 and x5 < 0.5: x3 = max(-0.19, x3) if x1 < 0.45: if x2 > -0.4 and x3 > -0.2 and x4 < 1.5: A = 0 if x1 < 0.5: if x2 > -0.3 and x2 > -0.1 and x4 < 1.5: A = 0 return A

A=1的所有条件为：

1. x3 >= -.2

2. x3 <= -.1, x5 <= .35

3. x6 >= 1.235 or x2 <= -.8

4. x6 >= 1.200, x3 <= -.3, x5 >= .5

5. x1 >= .45 or x2 <= -.4 or x3 <= -.2 or x4 >= 1.5

6. x1 >= .5 or x2 <= -.3 or x2 <= -.1 or x4 >= 1.5