11级matlab上机实验练习题。
1、 给出一个系数矩阵a[2 3 4;5 4 1;1 3 2]，u=[1 2 3]，求出线性方程组的一个精确解。
2、 给出两组数据x=[0 0.3 0.8 1.
1 1.6 2.3]’ y=[0.
82 0.72 0.63 0.
60 0.55 0.50]’，我们可以简单的认为这组数据在一条衰减的指数函数曲线上，y=c1+c2e-t通过曲线拟合求出这条衰减曲线的表达式，并且在图形窗口画出这条曲线，已知的点用*表示。
3、 解线性方程。
4、 通过测量得到一组数据：
5、 已知一组测量值。
6、 从某一个过程中通过测量得到：
分别采用多项式和指数函数进行曲线拟合。
7、 将一个窗口分成四个子窗口，分别用四种方法做出多峰函数的表面图（原始数据法，临近插值法，双线性插值法，二重三次方插值法）
8、 在同一窗口使用函数作图的方法绘出正弦、余弦、双曲正弦、双曲余弦。分别使用不同的颜色，线形和标识符。
9、 下面的矩阵x表示三种产品五年内的销售额，用函数pie显示每种产品在五年内的销售额占总销售额的比例，并分离第三种产品的切片。
x= 19.3 22.1 51.6
10、对应时间矢量t，测得一组矢量y
采用一个带有线性参数的指数函数进行拟合，y=a0+a1e-t+a2te-t，利用回归方法求出拟合函数，并画出拟合曲线，已知点用圆点表示。
11、请创建如图所示的结构数组（9分）
12、创建如图所示的元胞数组。（9分）
13、某钢材厂从2024年到2024年的产量如下表所示，请利用三次样条插值的方法计算2024年该钢材厂的产量，并画出曲线，已知数据用‘*’表示。要求写出达到题目要求的matlab操作过程，不要求计算结果。
14、在一次化学动力学实验中，在某温度下乙醇溶液中，两种化合物反应的产物浓度与反应时间关系的原始数据如下，请对这组数据进行三次多项式拟合，并画出拟合曲线，已知数据如下。
time=[2.5 5.0 7.5 10.0 13.0 17.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0]
res=[0.29 0.56 0.
77 1.05 1.36 1.
52 2.00 2.27 2.
81 3.05 3.25 3.
56]15、请在－216、请在同一窗口画出两条曲线，y1＝sin(x),y2=cos(x)，要求添加网格线，x轴标注independent variable x，y轴标注dependent variable y1＆y2，标注标题sine and cosine curve，在（1.5，0.3）处标注cos(x)，坐标轴设定在x轴[0，2π]，y轴[-0.
9，0.9]。
答案。1、>>a=[2 3 4;5 4 1;1 3 2];
> u=[1 2 3]';
> x=a\ux =
> t=[0 0.3 0.8 1.1 1.6 2.3]';
> y=[0.82 0.72 0.63 0.60 0.55 0.50]';
> e=[ones(size(t)) exp(-t)];
> c=e\yc =
> x=0:0.01:2.5;
> z=0.4760+0.3413*exp(-x);
> plot(t,y,'o',x,z,'r:')
> a=[3 1 0 5;0 -6 7 3;0 4 3 0;2 -1 2 6];
> y=[2 4 7 8]';
> x=a\yx =
> t=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]';
> y=[4.842 4.362 3.754 3.368 3.169 3.083 3.034 3.016 3.012 3.005]';
> e1=[ones(size(t)) exp(-t)];
> c=e1\yc =
> e2=[ones(size(t)) t.*exp(-t)];
> d=e2\yd =
> x=1:0.01:10;
> y1=3.1621+5.1961*exp(-x);
> y2=3.0039+5.0046*x.*exp(-x);
> plot(t,y,'o',x,y1,'r:',x,y2,'b-')
> p1=polyfit(t,y,2)p1 =
> p2=polyfit(t,y,3)p2 =
> y3=polyval(p1,x);
> y4=polyval(p2,x);
> plot(t,y,'o',x,y3,'r:',x,y4,'b-')
> t=[0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 2.0 5.0]';
> y=[1.0 1.51 1.88 2.13 2.29 2.40 2.60 -4.00]';
> p=polyfit(t,y,4)p =
> e=[ones(size(t)) exp(-t)];
> c=e\yc =
> x=0:0.001:5;
> y1=-0.0565+2.5674*exp(-x);
> y2=polyval(p,x);
> plot(t,y,'o',x,y1,'r:',x,y2,'b-')
001 function compare_interp( )
002 %compare_interp 不同插值运算的比较。
004 % 原始数据。
005 [x,y] =meshgrid(-3:1:3);
006 z = peaks(x,y);
007 figure(1); clf
008 surfc(x,y,z);
009 title('原始数据')
010 % 进行插值运算
011 [xi, yi] =meshgrid(-3:0.25:3);
012 zi1 = interp2(x,y,z,xi,yi,'nearest');
013 zi2 = interp2(x,y,z,xi,yi,'linear');
014 zi3 = interp2(x,y,z,xi,yi,'cubic');
015 zi4 = interp2(x,y,z,xi,yi,'spline');
016 % 通过可视化结果比较。
017 figure(2)
018 subplot(2,2,1);surf(xi,yi,zi1);
019 title('二维插值 - nearest'''
020 subplot(2,2,2);surf(xi,yi,zi2);
021 title('二维插值 - linear'''
022 subplot(2,2,3);surf(xi,yi,zi3)
023 title('二维插值 - cubic'''
024 subplot(2,2,4);surf(xi,yi,zi4)
025 title('二维插值 - spline'''
026 % 可视化结果。
027 figure(3)
028 subplot(2,2,1);contour(xi,yi,zi1)
029 title('二维插值 - nearest'''
030 subplot(2,2,2);contour(xi,yi,zi2)
031 title('二维插值 - linear'''
032 subplot(2,2,3);contour(xi,yi,zi3)
033 title('二维插值 - cubic'''
034 subplot(2,2,4);contour(xi,yi,zi4)
035 title('二维插值 - spline'''
> x=-pi:pi/4:pi;
> y1=sin(x);
> y2=cos(x);
> y3=sinh(x);
> y4=cosh(x);
>plot(x,y1,'ro:',x,y2,'b*-'x,y3,'gs--'x,y4,'k^-.
> x=[19.3 22.1 51.
6;34.2 70.3 82.
4;61.4 82.9 90.
8;50.5 54.9 59.
1;29.4 39.3 47];
> x=sum(x)x =
> explode=[0 0 1];
> pie(x,explode)
> t=[ 0 0.3 0.8 1.1 1.6 2.3]';
> y=[0.5 0.82 1.14 1.25 1.35 1.40]';
> e=[ones(size(t)) exp(-t) t.*exp(-t)]e =
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