matlab數值積分工具箱

⑴ 如何用Matlab求如下數值積分

syms x y k kp delte
y = exp(-(k-kp)^2/σ^2)*cos(kx);
f = int(y, k, kp-2*delte, kp+2*delte);

⑵ matlab如何表示積分

MATLAB中主要用int進行符號積分，用trapz、dblquad、quad、quad8等進行數值積分。

int(s) 符號表達式s的不定積分，int(s,x) 符號表達式s關於變數x的不定積分，int(s,a,b) 符號表達式s的定積分，a、b分別為積分的上、下限，int(s,x,a,b) 符號表達式s關於變數x的定積分，a,b分別為積分的上、下限；trapz(x,y) 梯形積分法，x時表示積分區間的離散化向量，y是與x同維數的向量，表示被積函數，z返回積分值。

MATLAB 可以用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。

(2)matlab數值積分工具箱擴展閱讀：

MATLAB語言作為一種交互性的數學腳本語言，其語法與C/C++類似。它支持包括邏輯（boolean）、數值（numeric）、文本（text）、函數柄（function handle）和異素數據容器（heterogeneous container）在內的15種數據類型，每一種類型都定義為矩陣或陣列的形式（0維至任意高維）。

執行MATLAB代碼的最簡單方式是在MATLAB程序的命令窗口（Command Window）的提示符處（>>）輸入代碼，MATLAB會即時返回操作結果（如果有的話）。此時, MATLAB可以看作是一個互動式的數學終端，簡單來說，一個功能強大的「計算器」。MATLAB代碼同樣可以保存在一個以.m為後綴名的文本文件中，然後在命令窗口或其它函數中直接調用。

⑶ 利用matlab進行數值積分計算

#include<stdio.h>
#include<math.h>
#definepi3.1415926
#defineeps0.0001
#definegpi/2
doublef(doublex){
returnsqrt(400*cos(x)*cos(x)+100*sin(x)*sin(x));
}
voidmain()
{
floatT[20][4];
intk,m,i;
doublet=0;
T[0][0]=23.5619445;
T[1][0]=38.98796225;

for(k=1;k<20;k++)
{
for(i=1;i<pow(2,k-1);i++)
t+=f((2*i-1)*g/pow(2,k));
T[k][0]=0.5*T[k-1][0]+t*g/pow(2,k);
}
for(k=0;k<20;k++)
{
for(m=1;m<4;m++)
T[k][m]=(pow(4,m)*T[k+1][m-1]-T[k][m-1])/(pow(4,m)-1);
if(k>=4)
if(fabs(T[k-3][3]-T[k-4][3])<eps)
break;
}
printf("%lf
",4*T[k-3][3]);
}

⑷ 如何用matlab如何實現數值積分

CenaTP 發表於 2013-8-26 18:16

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感覺用trapz和用sum直接求和差不多~
trapz
和 cumtrapz
函數都是基於梯形積分的函數，其本質是將積分區間劃分為一定數量的等間距的子區間，然後將每段子區間上的函數曲線用一段直線近似，該直線經過由小區間端點對應的原曲線上的兩個端點。所以，從本質上講，梯形積分只不過是一種
「分段線性近似」。所以，對於高次函數（次數>=2）時，梯形積分在劃分區間數目一定的情況下可能會很變得不精確（尤其是當被積函數不連續或震盪性很大時），而且，在子區間數固定的情況下，被積函數次數越高，梯形積分精度就越差。所以，為了使得梯形積分變得更加精確，你需要用更小的間隔來劃分更多的子區間，即用更多的子區間來近似。

但是，對於已知離散數據的情況下，數據量是固定的，即無法進一步劃分子區間，所以，用梯形積分可能造成很大的誤差。如果已知被積函數可能的次數的話，可以考慮用大於等於該次數的多項式擬合，將被積函數表達式擬合出來，一旦有了函數表達式，用符號積分
int 或數值積分 quadgk 或 integral
都可以。即使不知道被積函數的次數，也可以用高次函數你和出被積函數，再做積分

⑸ 如何用matlab求積分

使用int函數即可。

函數由integrate縮寫而來，int 函數表達式，變數，積分上限，積分下限。

舉例專：求一個屬Fx = a*x^2,在區間（0，1）對x進行積分。

首先要將 m,x,a,b 這四個變數定義為符號變數。

syms m x a b;

Fx = a*x^2;

int(Fx,x,0,1)

(5)matlab數值積分工具箱擴展閱讀：

matlab數值積分中函數積分的幾種方法：

1、採用inline內聯函數

Matlab中可以有採用幾種不同的方式來指定被積函數。對於簡單的、長度不超過一行的公式採用inline命令比較方便。

例如：可用下面的語句進行計算

>> f=inline('1/sqrt(1+x^4)') %採用inline內聯函數

2、特殊點不可積函數，採用realmin

如果我們想要計算，可能使用下面的語句

>> f=inline('sin(x)/x')

3、依賴於參數的積分

一個典型的例子是β函數，它定義為matlab中已經實現了一個現成的β函數，但我們可以以它為例，說明如何處理積分中的參數。創建一個帶三個參數的內聯函數

>> F=inline('t^(z-1)*(1-t)^(w-1)','t','z','w')

⑹ 求MATLAB數值積分

通過int()函數和vpa()函數求得K值（數值解），然後用polt()函數畫出b、K的關系圖。

⑺ matlab計算數值積分（復雜，希望給出關鍵語句）

關鍵是寫來出正確被積自函數，對其進行采樣。
x0 = 0;
b = 1;
f = @(x) sqrt(1+(exp((x-x0).^2/(-2*b^2))).^2); % 被積函數
xs = (x0:0.01:x0+sqrt(log(8*b))).'; % 采樣點
fs = f(xs);
bl = trapz(xs, fs)/3; % 積分

⑻ 大家幫忙用matlab進行數值積分，並列出命令行

用matlab可以如下數值積分法，來求解定積分、二重積分、三重積分的數值解問題。
1、梯形數值積分計算 trapz（）
X = 0:pi/100:pi;
Y = sin(X);
Z = pi/100*trapz(Y)
2、自適應辛普森數值積分計算 quad（）
F = @(x)1./(x.^3-2*x-5);
Q = quad(F,0,2);
3、自適應Lobatto積分計算 quadl（）
function y = myfun(x)
y = 1./(x.^3-2*x-5);
end
Q = quadl(@myfun,0,2);
4、自適應Gauss Kronrod quadrature積分計算 quadgk（）
function y = myfun(x)
y = exp(-x.^2).*log(x).^2;
end
Q = quadgk(@myfun,0,Inf)
5、平面區域的二重積分的數值計算 quad2d（）
fun = @(x,y) 1./( sqrt(x + y) .* (1 + x + y).^2 )
ymax = @(x) 1 - x
Q = quad2d(fun,0,1,0,ymax)
6、矩形區域的的二重積分數值計算 dblquad（）
function z = integrnd(x, y)
z = y*sin(x)+x*cos(y);
end
Q = dblquad(@integrnd, pi, 2*pi, 0, pi)
7、三重積分數值計算 triplequad（）
function f = integrnd(x, y, z)
f = y*sin(x)+z*cos(x);
end
Q = triplequad(@integrnd, 0, pi, 0, 1, -1, 1)
以上是最基本的求解數值積分方法。

⑼ Matlab 數值積分

matlab不會把q=acos((x.^2-1+x.^2.*i^2)./(2*x.^2.*i)); 代入專f的

改為下面的即屬可

i=2;
f=@(x)((x.^2-1).*x.^2.*i.*sin(acos((x.^2-1+x.^2.*i^2)./(2*x.^2.*i)))-x.^2.*i^2.*asin(x.*sin(acos((x.^2-1+x.^2.*i^2)./(2*x.^2.*i))))+(x.^2.*i^2-(x.^2-1).^2).*acos((x.^2-1+x.^2.*i^2)./(2*x.^2.*i)))./(pi*(x.^2-1).^2)+1;
f2=quad(f,1/(i+1),1/(i-1))

f2 =

0.5959

⑽ matlab2010a怎麼打開數值積分工具箱

都有的，你看需要什麼。你要是什麼什麼功能，可以在幫助文檔中查找對應功能的名字。統計工具箱只是籠統的說法，具體功能有不同的工具箱比如擬合工具箱，回歸工具箱等等。