已知t为一向量，用MATLAB命令计算y=（sin(t)e.^-2' +5）/cos(t)+t.^2 +1在0<=t<=1 区间上对应的值，并绘出图形

可以使用以下MATLAB代码计算和绘制：

t = linspace(0, 1, 1000); % 创建一个0到1之间的向量t
y = (sin(t).*exp(-2) + 5)./cos(t) + t.^2 + 1; % 计算y
plot(t, y); % 绘制图形
xlabel('t'); % 添加x轴标签
ylabel('y'); % 添加y轴标签
title('y vs. t'); % 添加标题

运行这段代码会生成一个y vs. t的图形，其中包含了函数y在0到1区间上的值。

相关问题

已知傅里叶函数为T=4.7310^8-4.7310^8.cos(-1.86(1/10^5).t)+1.7310^5.sin(-1.8610^5.*t);，然后知道对应的时间，想预测对应时间水的温度，用MATLAB编写相应代码

假设你已经知道了对应时间t，可以使用MATLAB编写以下代码来预测水的温度：

% 已知函数
T = @(t) 4.731e8 - 4.731e8*cos(-1.86*1e-5*t) + 1.731e5*sin(-1.861e5*t);

% 假设时间为t=10秒
t = 10;

% 预测对应时间水的温度
temp = T(t);

% 输出结果
fprintf('在时间 t=%.2f 秒时，水的温度为 %.2f 摄氏度。', t, temp);

在这个例子中，我们通过将时间t传递给已知函数T来预测水的温度，并将结果存储在变量temp中。最后，使用fprintf函数将结果输出到命令窗口。

MATLAB如何解方程组，使x，y既满足f = @(z, t) -0.55 / (4 * pi) * z.^2 + 8.8 * z - t;r=8.8-0.55/(2*pi)*solutions x=r.*cos(z) y=r.*sin(z)

在MATLAB中，你可以使用`fsolve`函数来求解非线性方程组。给定的方程组有两部分：

1. 对于差分方程部分，你已经给出了具体的差分方程形式 `y(n)-0.5y(n-1)-0.45y(n-2) = 0.55x(n) +0.5x(n-1) - x(n- 2)`，以及输入信号 `x(n)=0.7^n u(n)`。这个方程组可以视为连续时间系统的离散化版本，通常用于滤波器设计。为了模拟这种行为并找到 `y(n)` 和 `x(n)` 的关系，你可以使用`filter`函数或者直接编写自定义递归算法。

2. 对于另一个方程组 `f = @(z, t) -0.55 / (4 * pi) * z.^2 + 8.8 * z - t`, 这看起来像是极坐标下的某种数学表达式，可能是物理问题的一部分。要解这个方程组找到 `x=r.*cos(z)` 和 `y=r.*sin(z)`，假设 `r` 是已知的，你需要使用`fsolve`函数。`fsolve`会寻找使得函数 `f(z, t)` 等于零的 `z` 值，`t` 可能是你想要调整的一个参数。

下面是解决这两个问题的基本步骤：

**对于差分方程部分：**

% 已知的参数和初始条件
num = [0.55 0.5 -1];
den = [1 -0.5 -0.45];
x0 = [2 3];
y0 = [1 2];
N = 50;
n = [0:N-1]';
x = 0.7 .^ n;

% 使用filter函数计算y(n)
Zi = filtic(num, den, y0, x0);
[y, Zf] = filter(num, den, x, Zi);

% 或者如果你需要自定义递归算法，自行实现
% ... (省略递归代码)

% 绘制结果
plot(n, x, 'r-', n, y, 'b--');
title('响应');
xlabel('n');
ylabel('x(n) - y(n)');
legend('输入x', '输出 y');
grid;

**对于极坐标方程组部分：**

% 定义函数 f(z, t)
f = @(z, t) -0.55 / (4 * pi) * z.^2 + 8.8 * z - t;

% 如果 r 已知，例如 r = 8.8
r = 8.8; % 假设r的值

% 调用 fsolve 函数求解
[tSol, zSol] = fsolve(f, [initial_guess_for_z, initial_guess_for_t], r);

% 计算 x 和 y
x = r .* cos(zSol);
y = r .* sin(zSol);

% 绘制结果（如果需要）
% plot(zSol, x, 'r-', zSol, y, 'b--');

% 判断收敛性
disp("Solution convergence: ");
disp(converged)

记得替换掉`initial_guess_for_z`和`initial_guess_for_t`为合适的初猜值。执行上述代码后，你会得到 `z` 和 `t` 的解，以及相应的 `x` 和 `y` 值。