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matlab��d��工具

杜伟 — Wed, 17 Mar 2010 10:38:00 GMT

matlab不但可以用来仿真�Q�画囑֊�能也很强大�?br>常用��d��工具�Q�plot�Q�subplot,��d��数坐标的工具�Q�loglog�Q�semilogx,semilogy

杜伟 2010-03-17 18:38 发表评论

杜伟 — Fri, 12 Dec 2008 13:39:00 GMT

#include
int abs( int num );
double fabs( double arg );
long labs( long num );
函数�q�回num的绝对�?/p>

#include
double acos( double arg );
函数�q�回arg的反余��u��|��arg的值应该在-1�?之间

#include
double asin( double arg );
函数�q�回arg的反正��u��|��arg的值应该在-1�?之间

#include
double atan( double arg );
函数�q�回arg的反正切�?/p>

#include
double atan2( double y, double x );
函数�q�回y/x的反正切��|��q�且它可以通过x�Q�y的符号判�?br> �Q�x�Q�y�Q�所表示的象限，其返回的也是对应象限的角度�?/p>

#include
double ceil( double num );
double floor( double arg );
ceil函数�q�回不小于num的最��整敎ͼ�如num = 6.04, 则返�?.0
floor函数�q�回不大于num的最大的敎ͼ�如num = 6.04, 则返�?.0

#include
double cos( double arg );
double sin( double arg );
double tan( double arg );
函数分别�q�回arg的余弦，正��u�Q�正切��|��arg都是用弧度表�C?/p>

#include
double cosh( double arg );
double sinh( double arg );
double tanh( double arg );
函数分别�q�回arg的双曲余弦，双曲正��u�Q�双曲正切，arg都是用弧度表�C�的

#include
double fmod( double x, double y );
函数�q�回x/y的余�?/p>

#include
div_t div( int numerator, int denominator );
ldiv_t ldiv( long numerator, long denominator );
函数�q�回numerator/demominator操作的，�q�回一个结构体div_t(ldiv_t)
div_t(ldiv_t)�l�构体中定义了quot(�?,rem(余数)

#include
double exp( double arg );
函数�q�回e(自然底数)的arg��?/p>

#include
double log( double num );
函数�q�回num的自然对数值num应�ؓ(f��)大于0的数

#include
double log10( double num );
函数�q�回num�?0为底的对数��|��num也应该�ؓ(f��)大于0的数

#include
double pow( double base, double exp );
    函数�q�回以base为底的exp�ơ，不允许的取��D��?
    当base �?0 且exp ��于或等�?0
    当base �?负数 �?exp 不�ؓ(f��)整数

#include
double sqrt( double num );
函数�q�回num的开方��|��num应该��Z��于0的�?/p>

#include
double frexp( double num, int* exp );
函数可以获取�U�学计数法的参数
函数�q�回�?.5�?.0之间的��|�� 传入exp的参数用于返回num的指�?br> (�?为底数计��，卻I��(x��)num = mantissa * (2 ^ exp))

#include
double ldexp( double num, int exp );
函数�q�回num*(2^exp)的��|��如果�l�果溢出�Q�返回HUGE_VAL

#include
double modf( double num, double *i );
函数分割num�Q�将整数部分填入i的��|��数部分�q�回

文章出处�Q?a >http://www.diybl.com/course/3_program/c/c_js/2007925/73590.html

杜伟 2008-12-12 21:39 发表评论

两个距阵�怹�

杜伟 — Fri, 12 Dec 2008 13:38:00 GMT

#include
#include
#define X 3
#define Y 3 //3*3的距�?/p>

int a[X][Y];
int b[X][Y];
int c[X][Y];

void matrix(int b[][X],int c[][Y]);
main()
{
int i,j,temp;
//clrsc();
printf("Please input int matrix b[%d][%d]\n",X,Y);
for(i=0;ifor(j=0;jscanf("%d",&temp);
b[i][j]=temp;
}
printf("Please input int matrix c[%d][%d]\n",X,Y);
for(i=0;ifor(j=0;jscanf("%d",&temp);
c[i][j]=temp;
}
matrix(b,c);
printf("Now print resource matrix b[%d][%d]=",X,Y);
for(i=0;iprintf("\n");
for(j=0;jprintf("%d ",b[i][j]);
}
printf("\n");
printf("Now print resource matrix c[%d][%d]=",X,Y);
for(i=0;iprintf("\n");
for(j=0;jprintf("%d ",c[i][j]);
}
printf("\n");
printf("Now printm multiply results matrix a[%d][%d]=B*C:",X,Y);
for(i=0;iprintf("\n");
for(j=0;jprintf("%d ",a[i][j]);
}
getch();
return 0;
}
/********************************************************************/
void matrix(int b[][X],int c[][Y])
{
int i,j,k,temp;
for(i=0;ifor(j=0;jfor(k=0;ka[i][j]+=b[i][k]*c[k][j];
}
}

杜伟 2008-12-12 21:38 发表评论

常用Matlab距阵�q�算函数

杜伟 — Fri, 10 Oct 2008 14:09:00 GMT

1 基本矩阵函数和操�?

eye 单位矩阵
zeros 全零矩阵
ones �?矩阵
rand 均匀分布随机�?
genmarkov 生成随机Markov矩阵
linspace �U�性等分向�?
logspace �Ҏ(gu��)��{�分向量
logm 矩阵�Ҏ(gu��)��q�算
cumprod 矩阵元素累计�?
cumsum 矩阵元素累计�?
toeplitz Toeplitz矩阵
disp 昄��矩阵和文字内�?
length ��定向量的长�?
size ��定矩阵的维�?
diag 创徏对角矩阵或抽取对角向�?
find 扑և�非零元素1的下�?
matrix 矩阵变维
rot90 矩阵逆时针旋�?0�?
sub2ind 全下标�{换�ؓ(f��)单下�?
tril 抽取下三角阵
triu 抽取上三角阵
conj ��p��矩阵
companion 伴随矩阵
det 行列式的�?
norm 矩阵或向量范�?
nnz 矩阵中非零元素的个数
null 清空向量或矩阵中的某个元�?
orth 正交�?
rank 矩阵�U?
trace 矩阵�q?
cond 矩阵条�g�?
inv 矩阵的�?
rcond 逆矩阉|��件数
lu LU分解或高斯消元法
pinv 伪�?
qr QR分解
givens Givens变换
linsolve 求解�U�性方�E?
lyap Lyapunov方程
hess Hessenberg矩阵
poly 特征多项�?
schur Schur分解
expm 矩阵指数
expm1 矩阵指数的Pade��D��
expm2 用泰勒��数求矩阵指数
expm3 通过特征值和特征向量求矩阉|��?
funm 计算一般矩阵函�?
logm 矩阵�Ҏ(gu��)��
sqrtm 矩阵�q�x��?

2 �Ҏ(gu��)��g��奇异�?
spec 矩阵特征�?
gspec 矩阵束特征�?
bdiag 块矩阵，�q�义特征向量
eigenmar- 正则化Markov特征
kov 向量
pbig 特征�I�间投媄
svd 奇异值分�?
sva 奇异值分解近�?

3 矩阵元素�q�算

cumprod 元素累计�U?
cumsum 元素累计�?
hist �l�计频数直方�?
max 最大�?
min 最��?
mean �q�_��?
median 中�?
prod 元素�U?
sort 由大到小排序
std 标准�?
sum 元素�?
trapz 梯�Ş数值积�?
corr 求相关系数或方差

4�E�疏矩阵运��?

sparse �E�疏矩�?
adj2sp ��L��矩阵转换为稀疏矩�?
full �E�疏矩阵�{换�ؓ(f��)全矩�?
mtlb_sparse ��scilab�E�疏矩阵�{换�ؓ(f��)matlab�E�疏矩阉|��?
sp2adj ��稀疏矩阵�{换�ؓ(f��)��L��矩阵
speye �E�疏矩阉|��式单位矩�?
sprand �E�疏矩阉|��式随机矩�?
spzeros �E�疏矩阉|��式全雉��
lufact �E�疏矩阵LU分解
lusolve �E�疏矩阉|��E�求�?
spchol �E�疏矩阵Cholesky分解

杜伟 2008-10-10 22:09 发表评论

杜伟 — Sat, 27 Sep 2008 03:34:00 GMT

对于一般的cpu�Q�我们买来了很难��定它就是很�E�_��和正常工作，于是对其��试��成了一个很重要的环节�?br>
在数学上我们知道有这样一个函敎ͼ��U�分后�ؓ(f��)Pi�Q�但是那是解析的。对于数字化�?sh��)脑�Q�难免有截断误差和舍入误差，那么当取点很多时�Q�误差会(x��)很小。于是我们就可以利用�q�个原理�Q�大量的��L��格点�Q�达到几千甚至上万，那么得到的Pi��g��已知的进行比较，��q��道cpu大概的工作效率。当然这样�ƈ不是很精��，但却能给我们一个粗略的估计�?br>下面是我自己写的一个小的程序，对Pi�q�行计算�Q�得到Pi的值和计算旉��?br>

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <ctime>

using namespace std;
double f(double);
int main()
{
    time_t Stime,Etime;// time class

   int n=10000000;
  long double h=1.0/(long double)n;
   long double sum=0.0;
   int i;
   long double x;

   time(&Stime);  //time start
   for (i=1; i<=n; i++)
   {
    x=h*(i-0.5);
    sum += f(x);
   }
  long  double pi=h*sum;
   cout<<pi<<endl;;

  time(&Etime);  //tim end
   cout<<Etime-Stime<<endl;

return 0;
}

double f(double a)
{
    return (4.0/(1.0+a*a));
}

杜伟 2008-09-27 11:34 发表评论

常微分方�E�的四阶Runge-Kutta解法

杜伟 — Sun, 07 Sep 2008 03:12:00 GMT

对于常微分方�E�的数��D��法，四阶Runge—Kutta是一个常用的�Ҏ(gu��)��Q�其�_�ֺ�相对较高�Q�实现�v来简单，因而有�q�泛应用�?br>下面我们��要讨��Z��下�?br>
设一阶常微分方程�Q?
u'=f(t,u) au(t(0))=u(0)

Runge-Kutta非线性高阶单步法�Q�p阶R-K法的整体阶段误差为O(h^p)

R-K四阶��法为：(x��)
u(i+1)=u(i)+h*(k1+3*k2+3*k3+k4)/8
k1=f(t(i),u(i))
k2=f(t(i+h/3),u(i+h*k1/3))
k3=f(t(i+h/3),u(i+h*k2/3))
k4=f(t(i+h),u(i+h*k3)) */

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;

class RK
{
  private:
     double k1,k2,k3,k4;
     double h,b,u,a;
  public:
     void seth(double l=0){h=l;} //设步�?/span>
     void setf(double xa=0,double xb=0,double y=0) //讑ֈ�值和范围�Q�xa,xb�Q?/span>
     {
      b=xb;
      a=xa;
      u=y;
     }
    double f(double t,double u) //函数��|��修改它以适应各自需�?/span>
    {
  //函数讑֮�
     double f=u-2*t/u;
     return f;
    }
    /*---------------------------*/
    void dork() //R-K ��d��?/span>
    {
     for(int count=0;count<(b-a)/h;count++)
     {
      k1=f(a+count*h,u);
      k2=f(a+count*h+h/3,u+h*k1/3);
      k3=f(a+count*h+2*h/3,u-h*k1/3+h*k2);
      k4=f(a+count*h+h,u+h*k1-h*k2+h*k3);
      u=u+h*(k1+3*k2+3*k3+k4)/8;
       cout<<u<<endl;
     }

    }
};

void main()
{
RK my;
my.seth(0.1);
my.setf(0,1,1);
my.dork();
}

该程序对数据直接�q�行昄��Q�如要画图，可以加入几行�Q�输出数据，然后�q�行��d��?br>

杜伟 2008-09-07 11:12 发表评论

杜伟 — Sun, 07 Sep 2008 02:00:00 GMT

�q�些是C++的头文�g�Q?
#include //字符处理

#include //定义错误�?

#include //��点数处�?

#include //文�g输入�Q�输�?

#include //参数化输入／输出

#include //数据��输入／输出

#include //定义各种数据�c�d��最值常�?

#include //定义本地化函�?

#include //定义数学函数

#include //定义输入�Q�输出函�?

#include //定义杂项函数�?qi��ng)内存分配函�?

#include //字符串处�?

#include //��Z��数组的输入／输出

#include //定义关于旉��的函�?

#include //宽字�W�处理及(qi��ng)输入�Q�输�?

#include //宽字�W�分�c?

标准 C++ �Q�同上的不再注释�Q?

#include //STL 通用��法

#include //STL 位集容器

#include

#include

#include

#include

#include //复数�c?

#include

#include

#include

#include

#include //STL 双端队列容器

#include //异常处理�c?

#include
#include //STL 定义�q�算函数�Q�代替运��符�Q?

#include

#include //STL �U�性列表容�?

#include //STL 映射容器

#include

#include //基本输入�Q�输出支�?

#include //输入�Q�输出系�l��用的前置声明

#include

#include //基本输入��?

#include //基本输出��?

#include //STL 队列容器

#include //STL 集合容器

#include //��Z��字符串的��?

#include //STL 堆栈容器

#include //标准异常�c?

#include //底层输入�Q�输出支�?

#include //字符串类

#include //STL 通用模板�c?

#include //STL 动态数�l�容�?

#include

#include

using namespace std;

C99 增加

#include //复数处理
#include //��点环境
#include //整数格式转换
#include //布尔环境
#include //整型环境
#include //通用�c�d��数学�?/cn>

杜伟 2008-09-07 10:00 发表评论

杜伟 — Fri, 08 Aug 2008 06:18:00 GMT

内联函数inline 是一个小的��用技巧，它在�~�译时会(x��)在调用它的地方展开�Q�通常��Z��避免重复调用函数增加开销而��用。因此如果出现某一个小的函数经常调用，则可以考虑用内联函数�?br>
内联函数定义时前面要�?inline�Q��ƈ且它的声明和定义要放在一��P��如果二者分开�Q�则失去内联的作用。所有类的内部函数都相当于内联函数�?br>
下面是我写的一个小的内联函敎ͼ�(x��)

#include <iostream>
#include <cmath>

using namespace std;

inline double comp(double x)
{
    return exp(-10*x*x);
}

int main()
{
    double X[10];
    for(int i=0;i<10;i++)
        X[i]=comp(-1+i*0.1);
    return 0;
}

函数 comp是一个内联函数�?

杜伟 2008-08-08 14:18 发表评论

linux 与xp下的计算旉��比较

杜伟 — Sun, 27 Jul 2008 10:46:00 GMT

早就听说linux下计��效率要高点�Q�所以许多大的程序一般在linux下进行。最�q�我自己也特意用了一个小的程序来�q�行比较二者的效率�?br>
我的linux是FC9�Q�这是一个比较新的linux版本�Q�对xp的硬盘能自动挂蝲。我用man 命��o(h��)分别查看了有g++�~�译和c++�~�译�Q�也��是说可以顺利编译c++文�g�?br>
我在xp下用的是VC6�~�译�Q�这是微软的产物�Q�对于写应用软�g很好用，但对于数��D��就一般了�Q�但我也不太清楚哪个�~�译器对数值有好的�~�译�Q�就一般用vc6了�?br>
我写了一个小的程序，��是在里面有一�?0000000的简单��@环�P加，�c�d��我分别用了int和double型的�q�行实验。我发现�q�两�U�类型，在linux下进行计��有很高的效率。linux和xp的计��时间大概是1�Q?�Q�这可不是一个小数啊�Q�看来还是linux的计��效率高�Q�但是我仅仅是进行了一个for循环�Q�没有用其他的复杂的�E�序�Q�可能在应用软�g斚w��二者就是差不多了？�Q?

杜伟 2008-07-27 18:46 发表评论

c/c++ 中的计时�Q�time�c�）

杜伟 — Sun, 27 Jul 2008 01:34:00 GMT

在计��时�Q�有时候我们要求知道整个函数的计算旉��Q�那么c++的time�c�d��z�上用处了�?br>
time�c�d��含在头文�?ctime 中，一个简单的使用如下�Q?br>
time_t Stime,Etime;       //Stime是开始的旉��Q�Etime是结束的旉��
time(&Stime)�Q?nbsp;          //开始计�?br>……
…… //�E�序主题
time�Q?amp;Etime�Q�；   //�l�束计时
cout<

我在vc中顺利通过�q�种用法的编译，其结果是�E�序�q�行的时间秒数。这正好得到我想要的�l�果�Q?br>%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
在C中的旉��函数的用�?br>旉��函数包含在头文�g time.h�?br>

杜伟 2008-07-27 09:34 发表评论

const 与define的区别和优劣

杜伟 — Wed, 28 May 2008 14:16:00 GMT

在定义一些常量时�Q�好像用const�?define的效果是一��L(f��ng)��Q�但实际上二者的�~�译是不同的。多个书上都赞成用const来定义常量，它可以保护程序中的常量在后面不被修改�Q��ƈ且对数据�c�d��q�行��查，�q�且使得�E�序有很好的健壮性�?br>
而define仅仅是一个替代，没有��M��查�?br>

因此�Q�徏议在需要常量的地方��量用const来定义！

杜伟 2008-05-28 22:16 发表评论

c++中endl与“\n”的区别

杜伟 — Tue, 27 May 2008 15:08:00 GMT

在c++中，�l�端输出换行�Ӟ��用cout<<......<

但一般情况，二者的�q�点区别是很��的�Q�在大的�E�序中可能会(x��)用到。徏议用endl来换行�?

杜伟 2008-05-27 23:08 发表评论