matlab解线性不等式方程

用solve命令解

function[x,y,z]=sp(A,B,C)symsxyz[x,y,z]=solve(y*y-z*z-x*x,y+z-A,x*x-B*x-C);

I1=Z1\(V1-Va)每个都代表是对应的向量和矩阵你要自己赋值注意是左除号,=旁边那个因为没给具体数据,没法给你列出来你也可以用这个[I1;I2;I3]=[Z11Z12Z13;Z21Z22Z23;

MATLAB固然强大,但不是万能的但要想充分发挥其威力,需要使用者具备数学知识,不能硬算,否则难以得到相要的结果,或者即使算出个数值结果来,也很丑陋这里应当先做三角函数的万能替换设t=tgβsin&#

xn长a,hn长b,卷积结果yn长度为a+b-1如果结果的序列yn还要参与后续的运算,例如和xn相加,那么长度就不一致了,需要截断一般的xn或者hn非零的序列很短,两端的值为零或者趋于零,例如高斯函数

在Matlab里输入：x=[20,18,16,14,12,10,8,6,4,2,0,-2,-4,-6,-8,-10,-12,-14,-16,-18,-20];y=[-0.98106,-0.88756,

第二个lmiterm和第三个多打了一个括号.在Y]),这个）不要.

你可以可以这样,先画好图获得基本的线条信息,然后采集那条线的点进行线性回归获得方程.比如在你这个图像中明显可以看出5条线段,采集这五条线段的点坐标（横坐标,纵坐标）集合,分别记为(X1,Y1),(X2

用polyfit函数；k=polyfit（x,y,1）;A=k(1);B=k(2);再问：能把整个的写出来么不会用的着急啦再答：x=[-0.125,-0.300,-0.602,-0.824];y=[-

可以不用拟合工具箱,直接用矩阵除法即可!因为为线性求a1,a2即把a1,a2当成未知数,x1,x2,Y-a0当成已知量则x1*a1+x2*a2=Y-a0,即[x1,x2]*[a1;a2]=Y-a0令矩

用regress线性拟合就行首先将数据表示为列向量>>y=y';>>x1=x1';>>x2=x2';>>x3=x3';然后形成拟合矩阵X=[ones(size(x1))x1x2x3];最后求解线性拟合

试一下：functiony=fun_009(a,x)x1=x(1,:);x2=x(2,:);x3=x(3,:);x4=x(4,:);x5=x(5,:);y=a(1)+a(2)*x1+a(3)*x2+a

你x10个值,y11个值,而且591.0也有误吧r=corrcoef(x,y);%r就是相关系数R=r^2;k=polyfit(x,y,1);scatter(x,y,'.');holdonx1=200

在MATLAB里,多项式由一个系数的行向量表示,其系数是按降序排列.所以：A=-0.2444B=0.6064

x=[2.82,2.02,1.57,1.28,1.08,0.94];z=[40,55.9,62.8,66.2,68.7,70.6];Z=z';X1=[x;x]';%c=ax-bx+zz=c-ax+bx

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

你这种问题可以转化为线性规划问题.但是你这里只给出了约束条件没有给目标函数.你可以自己定义一个约束函数比如mina+b+c.转化成线性规划问题之后,将其写成标准形式就可以输入matlab进行求解了.得

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

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把x,y数据输入matlab中,然后输入cftool1 在界面里点data,输入x和y的值2 点fitting-Newfit-Polynomial-linearpolynomial